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浙江省高速公路收费站车辆流量分析数据|高速公路数据集|车辆流量分析数据集

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浙江省数据知识产权登记平台2024-07-03 更新2024-07-04 收录
高速公路
车辆流量分析
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https://www.zjip.org.cn/home/announce/trends/36101
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资源简介:
1、交通拥堵管理:通过对不同时间段、不同路段的车辆流量进行分析,可以及时发现交通拥堵点,采取措施如发布实时路况信息、引导车辆绕行等,有效缓解交通压力。 路网规划与优化:长期的车辆流量数据可以帮助交通规划部门了解哪些路段经常处于高负荷状态,据此规划新建道路、拓宽车道或是优化现有路网结构,提升整体路网的通行效率。 安全与事故预防:分析特定时段的车辆流量和速度,有助于识别事故高发区域和时段,提前布置救援资源。 2、服务区管理与运营:基于服务区附近车流数据,分析服务区的车流量,为服务区的资源配置(如停车位、餐饮服务、加油站)提供数据支持,优化运营策略。 3、收费策略制定:结合ETC门架数据,分析车辆类型、行驶路径及高峰低谷时段的流量差异,为动态费率调整、优惠政策设计提供依据,平衡交通流量,提高收费效率。 4、环境与能源管理:通过分析车辆流量与排放的关系,评估高速公路对周边环境的影响,以及对节能减排政策的响应,如鼓励使用新能源汽车,减少高峰期碳排放。 5、应急响应与灾害管理:在自然灾害或紧急事件发生时,实时的车流量数据对于快速疏散人群、调配救援资源至关重要,可以基于数据快速判断最佳撤离路线1、数据收集:收集高速公路上的交通数据,包括通过ETC系统、雷达数据、卡口抓拍等方式获取的车辆信息。 2、数据清洗:去除重复、错误或无效的数据记录,数据标准化和归一化处理。 定义集合 D = {d1, d2, ..., dn} 定义集合 D_unique = {} 对于 D 中的每个元素 x: 如果 x 不在 D_unique 中: 将 x 添加到 D_unique 中 输出 D_unique 3、数据分类:其中每个数据点di都具有一个或多个属性,分类操作可以表示为一个映射f:S->C,其中C是类别集,则: c_j=f(d_i) ,for d_i∈D,c_j ∈C 4、流量计算:计算每个时间段内X={x1​,x2​,...,xn​}通过特定收费站或断面的车辆数量,得到流量数据。
提供机构:
浙江综合交通大数据开发有限公司
创建时间:
2024-05-24
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数据集介绍
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TimeExtractor

该数据集由JioNLP创建,旨在微调大型语言模型(LLMs)以从文本中提取时间实体,并将其标准化为JSON格式。数据集分为两部分:general.json包含从各种新闻来源提取的样本,smartspeaker.json包含从语音助手获取的样本。提取过程首先从文本中提取原始时间实体字符串,然后通过大型模型进行标准化处理,最终结果可以输入到JioNLP的时间解析模块jio.parse中进行处理,以获得准确可靠的结果。数据集目前规模较小,未来可以通过添加各种类型的文本来扩展。

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AerialMegaDepth

AerialMegaDepth数据集是由卡内基梅隆大学研究者创建的,该数据集结合了伪合成渲染和真实地面图像,旨在推进从地面和空中视角的图像中学习几何重建和视图合成任务。数据集通过将3D城市级网格的伪合成渲染与来自MegaDepth的真实地面级图像在统一坐标系中注册,包含了137个地标和132,137个地理注册图像。该数据集在具有挑战性的地面-空中场景中,显著提高了基于学习的方法在多视图几何预测和新型视图合成任务上的性能。

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Google Scholar

Google Scholar是一个学术搜索引擎,旨在检索学术文献、论文、书籍、摘要和文章等。它涵盖了广泛的学科领域,包括自然科学、社会科学、艺术和人文学科。用户可以通过关键词搜索、作者姓名、出版物名称等方式查找相关学术资源。

scholar.google.com 收录

中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0(1951-2020)

中国区域地面气象要素驱动数据集(China Meteorological Forcing Data,以下简称 CMFD)是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素,时间分辨率为 3 小时,水平空间分辨率为 0.1°,时间长度为 70 年(1951~2020 年),覆盖了 70°E~140°E,15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据,并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品,其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展,其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本,而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集,但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外,在制作 CMFD 2.0 的过程中,研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息,显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时,CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 70 年,并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同,但其有效数据扩展到了中国之外,能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用,CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量,包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外,CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术,转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中,从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7,但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变,故将其版本号重新定义为 2.0。CMFD 2.0 的数据内容与此前宣传的 CMFD 1.7 基本一致,仅对 1983 年 7 月以后的向下短/长波辐射通量数据进行了更新,以修正其长期趋势存在的问题。2021 年至 2024 年的 CMFD 数据正在制作中,计划于 2025 年上半年发布,从而使 CMFD 2.0 延伸至 2024 年底。

国家青藏高原科学数据中心 收录

OMIM (Online Mendelian Inheritance in Man)

OMIM是一个包含人类基因和遗传疾病信息的在线数据库。它提供了详细的遗传疾病描述、基因定位、相关文献和临床信息。数据集内容包括疾病名称、基因名称、基因定位、遗传模式、临床特征、相关文献引用等。

www.omim.org 收录