[Поделиться] Набор данных о сети высокоскоростных железных дорог:
[Поделиться] Набор данных о сети высокоскоростных железных дорог:

Сегодня я хотел бы порекомендовать вам набор данных: данные о работе поездов по разным направлениям с 2019Год10луна8 по 2020Год1луна27.,Набор данных сети высокоскоростных железных дорог, включающий 727 станций, 3399 поездов и 2751713 эксплуатационных данных.

Для поддержки исследований крупномасштабных сложных сетей, сложных динамических систем и интеллектуального транспорта.,Исследователи разрабатывают набор данных высокоскоростной железнодорожной сети,Содержит данные о движении поездов по разным направлениям с 2019Год10луна8 по 2020Год1луна27.,Задержки поездов, данные железнодорожных станций, данные узловых станций и данные о пробеге соседних станций. в наборе данных,погода、температура、Ветровые условия и крупные праздники считаются факторами, влияющими на работу поездов.

URL-адрес загрузки данных:

Язык кода:javascript
копировать
https://figshare.com/articles/dataset/A_high-speed_railway_network_dataset_from_train_operation_records_and_weather_data/15087882/4

1. Получите блок-схему метода.

Чтобы получить набор данных высокоскоростной железнодорожной сети,Сначала мы собираем записи о работе поездов, информацию о пробеге и географическом положении железнодорожной станции. Собирайте исторические данные о погоде в зависимости от географического местоположения.,Узнайте даты основных праздников с 8-го 10-го года 2019 года по 27-го 1-го года 2020 года. Во-вторых,Рассчитываем станцию ​​прибытия и время задержки отправления поезда.,Посчитайте количество опоздавших поездов в разных направлениях на станции в час. третий,Рассчитайте пробег соседних станций. Четвертое — собрать статистику по работе поездов в первой десятке узлов Китая. 5. В зависимости от географического положения и временной метки.,Сложные факторы, такие как направление поезда, тип станции, погода и праздничные дни, расширяют доступ к данным о работе высокоскоростных железных дорог и данным о задержках на вокзалах. наконец,Мы проверяем и проверяем наш набор данных.

2. Процесс сбора данных

Сбор исходных данных:Записи о работе высокоскоростных поездов состоят из исторических расписаний и фактической информации о работе.。мы используемpython28Метод извлечения веб-страниц из системы продажи пассажирских железнодорожных билетов Китая(https://www.12306.cn)Получил2019Год10луна8Солнцестояние2020Год1луна27Япония-коммунист16Еженедельно3399тренироваться2751713эксплуатационные данные。一тренироваться运行记录包括停靠站、Запланированное время отправления и прибытия、Фактическое время выезда и прибытия приезжать и т.д. картина 2 показана сеть высокоскоростных железных дорог Китая, включающая 727 станций и действующие линии с 3399 поездами.

Сбор данных о пробеге высокоскоростных поездов:По данным учета движения поездов,Мы используем веб-скрапинг, чтобы получить данные о пробеге 3399 поездов с сайта http://www.huchepiao.com. В связи с постоянной корректировкой железнодорожных путей,У нас есть обновления для 2020 Данные Года. Атрибуты, включенные в данные, включают номер поезда, Последовательность станций、Название станции и километраж от станции приезжать. Мы дополнили недостающие данные о пробеге посредством ручного поиска.

Место встречи на вокзале:в соответствии с 3,399 Действующие линии высокоскоростной железной дороги, после удаления дубликатов получим 727 сайты. Названия этих станций уникальны. Затем мы получаем их географическое положение, включая провинцию, город и район. Мы дополнили недостающую информацию о местоположении посредством ручного поиска.
Коллекция узловых станций:в железнодорожной сети,Пересечение нескольких магистральных линий обычно называют железнодорожным узлом.,Он состоит из нескольких станций, межстанционных соединительных линий, входящих линий и сигнальных линий. в наборе данных,Мы рассмотрели десять репрезентативных перекрестков в Китае.

3. Сложность набора данных высокоскоростной железнодорожной сети.

Сложность нашего набора данных о сети высокоскоростных железных дорог отражается в: (1) пространственно-временных характеристиках распределения операций поездов; (2) динамике сети высокоскоростных железных дорог; (3) динамических сообществах сети высокоскоростных железных дорог; факторов внешнего воздействия на работу поездов.

Характеристики пространственно-временного распределения:В качестве примера возьмем общее количество задержек на станции.,Картирование пространственно-временного распределения задержек станций,Как показано на рисунке.
Динамические характеристики:к 2020 Год 1 луна 16 В качестве примера мы нарисовали рисунок Динамическая оперативная сеть в 4. Синяя линия представляет собой нормальную работу железнодорожной линии, а красная линия представляет собой задержку работы железнодорожной линии. от 00:00 приезжать 06:00 Поездов ходит очень мало. Однако в другое время поезда проходят почти через каждую станцию ​​сети. По сравнению с другим временем задержки поездов с 09:00 до 21:00 являются более серьезными, что указывает на то, что сеть задержек поездов также динамична.
Динамические функции сообщества:картина中不同的颜色代表不同的社区。потому что00:00к06:00Очень мало поездов ходит,Через большинство станций поезда не проходят.,Поэтому они разделены на одно сообщество. В зависимости от местоположения станции, изменения маршрутов движения поездов, изменения статуса задержки и т. д.,Меняется и общественная структура железнодорожной сети.

4. Инструкции по записи данных

(1) Набор данных 30 расположен в figshare и доступен в виде 4 отдельных файлов CSV, как описано ниже:

(2) данные о работе высокоскоростных поездов.csv: 3399 данных о работе высокоскоростных поездов с 2019Год10луна8 по 2020Год1луна27.,большие праздники ипогода Сопутствующие факторы влияния。

(3) Данные о задержке на железнодорожном вокзале.csv: 2019Год10луна8th [00:00, 01:00), 2020Год1луна27 число[23:00, 24:00), Количество задержанных поездов на 727 вокзалах, Основные праздники и факторы влияния, связанные с погодой.

(4) Данные о пробеге соседних станций.csv: данные о пробеге соседних станций для 3399 линий движения поездов.

junction station data.csv:2019Год10луна8Солнцестояние2020Год1луна27Десятка лучших в Японии и Китаеданные хаба,Включает общее количество поездов, проходящих через станцию ​​в разных направлениях, и общее количество задержанных поездов.

Вставьте указанный выше URL-адрес загрузки в адресную строку браузера.,Скачать самостоятельно

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose