Complex_Networks_Based_城市交通拥堵热点识别模型数据

数据集概述

本数据集基于复杂网络的临界现象提出理想化模型，用于分析预测城市环境中的拥堵热点。包含对真实城市道路网络的实验结果，部分实验结合实时交通数据，可识别在出行需求增加时易成为热点的脆弱路口，为交通优化与控制提供支持。

文件详解

• 文件名称：Data.zip
• 文件格式：ZIP（压缩包）
• 字段映射介绍：压缩包内包含与城市交通拥堵热点识别模型相关的数据，具体字段未通过预览获取，推测涵盖城市道路网络结构数据、交通流量数据、拥堵热点预测结果等支撑模型验证与分析的内容。

数据来源

论文“A model to identify urban traffic congestion hotspots in complex networks”

适用场景

• 城市交通拥堵预测: 利用模型分析城市道路网络结构，预测出行需求增长时的拥堵热点，辅助交通管控决策。
• 交通网络优化: 基于模型识别的脆弱路口，制定针对性的道路改造、信号配时优化方案。
• 智能交通系统开发: 为实时交通监控系统提供拥堵热点预测算法的训练与验证数据。
• 城市规划辅助: 结合模型结果调整城市道路网络布局，提升整体交通流动性。