数据集概述
本数据集包含论文"A link model approach to identify congestion hotspots"中用于识别交通拥堵热点的链路模型代码与网络数据。数据涵盖模型代码、分析代码、网络数据及说明文档，支持模拟交通系统中车辆处理机制，可用于分析全局与局部拥堵现象，验证解析解与蒙特卡洛模拟的一致性。
文件详解
- 说明文档
- 文件名称：readme.md
- 文件格式：MD
- 字段映射介绍：提供代码编译（gcc -o modlink.out link_model.c -lm）、执行（./modlink.out net70-500_0）及Python代码运行（python3 extraction.py）的操作说明，关联论文arXiv:2205.08981。
- 模型代码文件
- 文件名称：link_model.c
- 文件格式：C
- 字段映射介绍：链路模型核心代码，用于模拟车辆在交通链路中的处理过程。
- 分析代码文件
- 文件名称：link_analitic.c
- 文件格式：C
- 字段映射介绍：拥堵热点识别的解析分析代码，支持计算拥堵相关指标。
- 网络数据提取代码文件
- 文件名称：extraction.py
- 文件格式：PY
- 字段映射介绍：用于提取道路网络数据的Python代码，支持从数据源获取交通网络结构。
- 网络数据压缩包
- 文件名称：network1.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：包含交通网络数据的压缩文件，如net70-500_0等网络文件。
数据来源
arXiv预印本arXiv:2205.08981论文"A link model approach to identify congestion hotspots"
适用场景
- 交通拥堵热点识别: 利用链路模型分析交通系统中需求、路线选择与基础设施的相互作用，定位拥堵热点。
- 交通模型验证: 对比解析解与蒙特卡洛模拟结果，验证链路模型的准确性。
- 城市交通数据分析: 结合真实轨迹数据，适配不同路由类型，描述12个城市拥堵阶段的旅行时间特征。
- 交通管理策略制定: 支持动态调整路段容量、实施热点定价等拥堵缓解策略的模拟与评估。
