特殊或异常交通需求下多方式出行诱导技术模型测试验证数据

本数据集用于验证模型有效性和可行性，支撑特殊或异常交通需求下出行诱导功能，主要分为：(1)模型验证输入数据。通过公交车载定位设备获取车辆运行动态数据和通过python爬取开源数据获取公交地铁开源刷卡数据，其中包括地铁刷卡数据、地铁线路数据、15分钟客流数据、公交车运行动态数据、公交站点数据、公交刷卡数据、机动车轨迹数据。(2)模型验证输出结果数据。特殊或异常交通需求下多方式出行诱导模型的结果数据，包括异常事件判定数据，影响范围数据。数据量：2.34GB。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集旨在测试和验证特殊或异常交通需求下的多方式出行诱导技术模型，包含模型验证所需的输入数据（如公交车载定位、公交地铁刷卡数据等）以及输出结果数据（如异常事件判定数据）。数据总量约为2.34GB，用于支撑出行诱导功能的有效性和可行性验证。