应急物流推演平台数据集

针对需求动态性挑战，研究物资物流供应保障感知预警问题，构建实时精准的情景状态画像和高效可靠的动态情景推演模型。本数据集包含疫情应急重点区域、物资推演平台所使用的推演数据，包含2022年2月到2022年4月，共60天的数据，数据采集自京东北京、上海两地营业部的真实物流物资信息、疫情感染人数采集自公开疫情数据，数据量2MB。

To address the challenge of dynamic demand, this work focuses on the perception and early warning of material logistics supply support, and establishes a real-time and accurate scenario state profile as well as an efficient and reliable dynamic scenario deduction model. This dataset contains deduction data for key COVID-19 emergency response areas and the material deduction platform, covering 60 consecutive days from February 2022 to April 2022. The data is sourced from real logistics material information collected from JD's operation centers in Beijing and Shanghai, plus COVID-19 infection figures from publicly available epidemic datasets, with a total size of 2 MB.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是面向应急物流推演的平台数据集，旨在解决物资物流供应保障的感知预警问题，包含2022年2月至4月共60天的真实物流和疫情数据，数据量约2MB，适用于计算机科学和交通运输工程领域的研究。数据集由京东乾石科技有限公司创建，基于国家重点研发计划项目，聚焦动态需求建模和情景推演应用。