随着智能网联汽车渗透率不断提升，其与人工驾驶车辆的长期共存使混行交通流成为城市交通系统的常态形态。不同自动化水平车辆在跟驰、换道与协同机制上的差异，使交通运行呈现更强的非线性、不确定性与时空异质性，对交通状态刻画与云控策略效果评估提出了更高的数据支撑需求。为此，本文基于自主构建的混行交通流云控仿真测试平台，生成并整理了一套面向多场景、多渗透率的混行交通流仿真数据集。该数据集以SUMO微观交通仿真引

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Prognose zum Datentraffic über mobile Geräte weltweit bis 2021

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