城市公交出行速度与拥堵分析数据集_Urban_Bus_Transit_Speed_and_Congestion_Analysis_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：公交出行, 交通拥堵, 速度预测, 轨迹数据, 图神经网络, 交通网络, 数据分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自城市公交系统的多源数据，记录了公交车在不同时间、不同路段的行驶速度、到达时间及交通拥堵情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间范围，但包含“hour_of_day”和“day_of_week”字段，表明数据具有时间维度。
地理范围：数据涵盖城市公交网络，具体地理位置信息隐含在“initial_location”和“target_location”字段中，以及公交站点的位置信息。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，涵盖了平均速度、到达时间、公交站点信息、路网连接关系、拥堵数据、实时速度等多个维度的数据。关键字段包括：
device_id：公交车设备编号；
hour_of_day：一天中的小时数；
day_of_week：一周中的天数；
initial_location：起始站点编号；
target_location：目标站点编号；
average_speed/speeds：平均速度/实时速度；
arrival_time：到达时间；
label：拥堵标签。
数据格式：数据以CSV格式存储，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于城市公交系统，已进行结构化处理，方便进行分析。
该数据集适合用于交通流分析、速度预测、拥堵检测、路径规划等研究和应用。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于交通工程、城市规划、人工智能等领域的研究，如交通流建模、拥堵预测、出行时间预测等。
行业应用：可以为交通管理部门、智能交通系统（ITS）提供数据支持，例如优化公交线路、实时交通监控、交通信号控制等。
决策支持：支持城市交通规划和管理决策，帮助提升交通效率，缓解交通拥堵。
教育和培训：作为交通大数据分析、机器学习、数据挖掘等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解交通系统。
此数据集特别适合用于探索城市公交出行规律，分析交通拥堵成因，预测交通流量变化，从而提升交通系统的运行效率和用户体验。
