印度铁路碰撞事故数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：铁路事故,印度,安全分析,预测模型,技术改进,基础设施维护,人员培训,政策制定,公共意识提升
数据概述：
本数据集包含了100,000起印度铁路事故案例，这些案例基于10个不同的参数生成，旨在帮助预测和预防未来的铁路事故。数据涵盖了事故的时间、地点、类型、涉及的车辆、伤亡情况、天气条件、基础设施状况、人为因素、技术故障以及其他相关因素。通过对这些数据的分析，可以揭示事故发生的模式和原因。
数据用途概述：
该数据集适用于铁路安全分析、事故预测模型的开发、基础设施维护策略的制定、人员培训计划的改进以及公共安全政策的制定等多种场景。研究人员和工程师可以利用此数据集识别事故的高风险区域和时段，优化铁路网络的运行效率和安全性。此外，数据集也适合用于教育培训，提高公众对铁路安全规范的了解和遵守程度。
举例：
例如，数据集中的一个案例可能包括以下信息：
- 事故时间：2023年5月15日10:30
- 事故地点：德里-孟买铁路线
- 事故类型：出轨
- 涉及车辆：两列火车
- 伤亡情况：10人死亡，50人受伤
- 天气条件：大雨
- 基础设施状况：轨道湿滑
- 人为因素：驾驶员疲劳
- 技术故障：信号系统故障
- 其他因素：未关闭的防护栏
通过分析这些具体案例，可以更好地理解事故发生的背景和原因，从而采取相应的预防措施。
