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Updated: Sep 18, 2025
16:14
Trajectory Data Analyses for Pedestrian Space-time Activity Study
Published on: February 25, 2013
13.7K
上海复杂地铁系统的人类流动数据集
Peiyan Sun1,2, Jinming Yang1,2, Zongyuan Huang1,2
1MoE Key Laboratory of Artificial Intelligence, AI Institute, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, 200240, China.
Scientific data
|June 23, 2025
概括
来自7亿张智能卡记录的新上海地铁数据集为城市流动提供了洞察力. 这种开源数据详细介绍了乘客流量和类型,有助于运输研究.
科学领域:
- 城市流动和交通科学 城市流动和交通科学
- 数据科学和空间时间分析.
背景情况:
- 地铁系统对于城市流动性至关重要,需要详细的交通数据.
- 现有的数据集往往缺乏高级分析所需的规模和细节性.
研究的目的:
- 为上海建立和发布一个开源的,城市规模的地铁流量数据集.
- 提供关于乘客移动和移动模式的高分辨率数据.
主要方法:
- 从2017年5月至8月使用了超过7亿张智能卡记录.
- 处理数据以导出入出站流和来源-目的地 (OD) 流.
- 基于乘客移动模式 (通勤,家庭-其他,非家庭) 的分类地铁流.
主要成果:
- 开发了一个涵盖302个上海地铁站的综合数据集.
- 实现了流量数据的10分钟时间分辨率.
- 包括补充元数据:站属性,网络拓和气象记录.
结论:
- 该数据集为城市移动动态提供了一个新的视角.
- 能够在运输建模和时空数据挖掘方面进行先进的研究.
- 支持理解和改进城市交通系统的各种应用.
