恶劣驾驶行为预测数据集HarshDrivingBehaviorPredictionDataset-mantavyaupadhyay
数据来源：互联网公开数据
标签：驾驶行为，数据集，机器学习，交通安全，行为分析，车辆监控，智能驾驶，预测模型
数据概述： 该数据集专注于记录和预测恶劣驾驶行为，包含车辆行驶过程中收集的相关数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2016年到2020年。
地理范围：数据覆盖多个城市和地区的道路交通环境，主要包括城市道路，高速公路等场景。
数据维度：数据集包括车辆行驶的实时数据，涵盖速度，加速度，刹车力度，转弯角度，行驶时间，行驶距离，位置信息等变量。还包括驾驶员的行为特征和驾驶环境因素。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于车辆监控设备和交通管理部门的公开数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于交通安全研究，驾驶行为分析和智能驾驶技术等领域，特别是在恶劣驾驶行为的检测，预测和干预等方面具有重要应用价值。
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：适用于驾驶行为分析，交通安全研究以及恶劣驾驶行为的成因研究，如急加速，急刹车，超速等行为的检测和预防。
行业应用：可以为交通管理部门，汽车制造商和保险公司提供数据支持，特别是在驾驶行为监控，安全预警和风险评估方面。
决策支持：支持交通安全策略的制定和优化，帮助相关部门制定更有效的驾驶行为干预措施。
教育和培训：作为交通安全，车辆工程和智能驾驶课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解驾驶行为分析和预测技术。
此数据集特别适合用于探索恶劣驾驶行为的规律与趋势，帮助用户实现驾驶行为的准确预测和干预，提高道路安全水平，减少交通事故的发生。
