2020-04-23，第 4 期脑蠕，交通數(shù)據(jù)

前幾期购撼，我們分別分享了如何進(jìn)行文獻(xiàn)檢索、閱讀谴仙、下載迂求，如何了解期刊的信息，以及科研常用的網(wǎng)站晃跺。按照這個(gè)思路繼續(xù)走下去揩局，就到了實(shí)踐的環(huán)節(jié)了。

所以掀虎，本期將為大家分享一些比較典型的交通數(shù)據(jù)凌盯。

如果你對(duì)數(shù)據(jù)敏感，那么就可以拿來寫論文了涩盾。

01 國內(nèi)交通數(shù)據(jù)

深圳市政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺(tái)????

https://opendata.sz.gov.cn/

該數(shù)據(jù)平臺(tái)算是國內(nèi)做的比較好的了十气，數(shù)據(jù)整理的相對(duì)比較規(guī)范。其中交通運(yùn)輸行業(yè)的數(shù)據(jù)包括：停車場數(shù)據(jù)春霍、卡口過車數(shù)據(jù)砸西、車流量數(shù)據(jù)、公交站點(diǎn)路線數(shù)據(jù)、營運(yùn)車輛GPS數(shù)據(jù)芹枷、刷卡數(shù)據(jù)衅疙、街道實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、路段屬性數(shù)據(jù)等等鸳慈。

大家可以登錄該網(wǎng)站饱溢，仔細(xì)探索自己感興趣的數(shù)據(jù)集，找出點(diǎn)子來走芋，早日寫出SCI绩郎。

OpenITS 數(shù)據(jù)開放平臺(tái)????

http://www.openits.cn/

OpenITS 數(shù)據(jù)開放平臺(tái)不同于深圳市政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺(tái)，該平臺(tái)更加側(cè)重于分享真正用于科研實(shí)際的數(shù)據(jù)翁逞。例如肋杖，網(wǎng)站中介紹的“廣州市機(jī)場高速南線（三元里至機(jī)場南路段）的抽樣刷卡數(shù)據(jù)”，已經(jīng)用于研究高速公路行程時(shí)間預(yù)測方法評(píng)測方法挖函。

廣州市機(jī)場高速三元里至機(jī)場南路段全長約26km状植，在國家高速公路網(wǎng)編制下，機(jī)場高速屬大廣高速公路的一部分怨喘。該路段行駛方向分為北行：從三元里至機(jī)場南方向津畸；南行：從機(jī)場南至三元里方向。平沙收費(fèi)站至機(jī)場收費(fèi)站路段為雙向八車道必怜，其余部分為雙向六車道肉拓，中三元里至平沙路段在市區(qū)范圍，與市區(qū)主干道和環(huán)城高速堆疊為高架橋部分梳庆。

在 OpenITS 網(wǎng)站中帝簇，發(fā)布者詳細(xì)介紹了：數(shù)據(jù)來源（數(shù)據(jù)介紹、數(shù)據(jù)預(yù)處理）靠益、預(yù)測結(jié)果的評(píng)價(jià)指標(biāo)選用丧肴、數(shù)據(jù)分析與比較（不同算法之間的結(jié)果比較、不同數(shù)據(jù)精度的結(jié)果比較）胧后、資源提供單位等信息芋浮。

基本是對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行了全方位分析，非常有利于大家快速了解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和初步的分析思路壳快。當(dāng)然纸巷，可能部分同學(xué)覺得這個(gè)數(shù)據(jù)已經(jīng)被用于發(fā)表論文了，是不是就沒用了眶痰。

其實(shí)不然瘤旨，同一數(shù)據(jù)被重復(fù)利用的情況非常之多，尤其是一些優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)竖伯。切入點(diǎn)不同存哲，視角不同因宇，分析的結(jié)果就不同。所以祟偷，大家需要多看論文察滑，看別人如何使用該數(shù)據(jù)集，然后找出研究之間的差異修肠，才能寫出屬于自己的文章贺辰。

更多精彩數(shù)據(jù)，大家可以前往 OpenITS 官方網(wǎng)站了解嵌施。

02?國外交通數(shù)據(jù)

相比于國內(nèi)交通數(shù)據(jù)管理饲化，國外的交通數(shù)據(jù)管理制度可能更加完善，這可能是由于機(jī)動(dòng)車在國外推廣的更早吗伤，普及更早滓侍，使得他們更早注意收集、整理這些數(shù)據(jù)用于研究牲芋。

而對(duì)于國外，大家如果平時(shí)注意的話捺球，數(shù)據(jù)公開做的比較好的國家一般是美國缸浦、加拿大、德國氮兵、英國等裂逐。很明顯，這些國家相對(duì)我國泣栈，機(jī)動(dòng)化的時(shí)期要早很多卜高。

第一個(gè)數(shù)據(jù)集，不得不分享一個(gè)非常經(jīng)典的數(shù)據(jù)庫南片。從技術(shù)層面和學(xué)術(shù)交流學(xué)習(xí)層面掺涛，這個(gè)數(shù)據(jù)庫非常值得我國交通從業(yè)人員學(xué)習(xí)。那就是：

Caltrans Performance Measurement System （Caltrans?PeMS）

http://pems.dot.ca.gov/

這個(gè)數(shù)據(jù)庫網(wǎng)站可能有些同學(xué)打不開疼进，或者間歇性打不開薪缆，這個(gè)需要大家用點(diǎn)智慧了

。如果要利用這個(gè)數(shù)據(jù)伞广，首先你需要在右上角選擇并注冊(cè)一個(gè)賬號(hào)拣帽，然后進(jìn)入系統(tǒng)界面。

這個(gè)數(shù)據(jù)庫從圖中也可以看出嚼锄，是加利福尼亞州的交通大數(shù)據(jù)系統(tǒng)减拭。地圖上顯示的交通數(shù)據(jù)是從39000多個(gè)單獨(dú)的探測器中實(shí)時(shí)收集的，這些傳感器跨越了加利福尼亞州所有主要都會(huì)區(qū)的高速公路区丑。

因此拧粪，數(shù)據(jù)量非常之大修陡、之全，大家就可以愉快的做一些傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析既们。當(dāng)然濒析，也可以緊跟熱點(diǎn)，利用這個(gè)數(shù)據(jù)庫試試機(jī)器學(xué)習(xí)啥纸、深度學(xué)習(xí)算法的效果号杏。

Next Generation Simulation (NGSIM) Vehicle Trajectories and Supporting Data

https://data.transportation.gov/Automobiles/Next-Generation-Simulation-NGSIM-Vehicle-Trajector/8ect-6jqj

官方介紹：下一代仿真（NGSIM）計(jì)劃的研究人員收集了詳細(xì)的車輛軌跡數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)分別位于加利福尼亞州洛杉磯的美國101南行和Lankershim大道斯棒，加利福尼亞州埃默里維爾的I-80東行以及佐治亞州亞特蘭大的桃樹街盾致。數(shù)據(jù)是通過同步數(shù)字?jǐn)z像機(jī)網(wǎng)絡(luò)收集的。為NGSIM程序開發(fā)的定制軟件應(yīng)用程序NGVIDEO從視頻中記錄了車輛的軌跡數(shù)據(jù)荣暮。該車輛軌跡數(shù)據(jù)每十分之一秒便提供了每輛車在研究區(qū)域內(nèi)的精確位置庭惜，從而得出了詳細(xì)的車道位置和相對(duì)于其他車輛的位置。

官方介紹英文版：

Researchers for the Next Generation Simulation (NGSIM) program collected detailed vehicle trajectory data on southbound US 101 and Lankershim Boulevard in Los Angeles, CA, eastbound I-80 in Emeryville, CA and Peachtree Street in Atlanta, Georgia. Data was collected through a network of synchronized digital video cameras.NGVIDEO, a customized software application developed for the NGSIM program, transcribed the vehicle trajectory data from the video. This vehicle trajectory data provided the precise location of each vehicle within the study area every one-tenth of a second, resulting in detailed lane positions and locations relative to other vehicles.

可以看出穗酥，這個(gè)數(shù)據(jù)集更加側(cè)重于交通微觀數(shù)據(jù)的收集护赊。但是，不同于PeMS砾跃，NGSIM數(shù)據(jù)庫收集的數(shù)據(jù)是微觀角度的骏啰，而PeMS數(shù)據(jù)庫收集的數(shù)據(jù)是宏觀角度的。所以抽高，這也暗示大家可以根據(jù)研究點(diǎn)的不同判耕，可以選擇不同的數(shù)據(jù)集。

NGSIM數(shù)據(jù)集廣泛被科研人員使用翘骂，發(fā)表的論文相當(dāng)多壁熄。大家可以以NGSIM為關(guān)鍵詞，搜索相關(guān)論文了解大家是如何使用該數(shù)據(jù)集的碳竟。

除了以上我個(gè)人認(rèn)為的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)外草丧，以下鏈接可供大家選擇交流學(xué)習(xí)：

車輛運(yùn)動(dòng)軌跡數(shù)據(jù)集：

https://blog.csdn.net/souvenir001/article/details/52180335

Awesome Public Datasets：

https://github.com/awesomedata/awesome-public-datasets#transportation

......

實(shí)際上，還有非常多的交通數(shù)據(jù)可供大家使用莹桅。但是方仿，可能也有同學(xué)說沒有啊，我怎么找不到呢统翩？

那么仙蚜，我告訴你一個(gè)秘密。你只要了解以上數(shù)據(jù)厂汗，用起來委粉，你就已經(jīng)找到 “數(shù)據(jù)” 了。如果你再用心一點(diǎn)娶桦，多搜一些自己研究領(lǐng)域的SCI文章贾节，讀完論文記得看看參考文獻(xiàn)與結(jié)論之間的部分汁汗，看看作者有沒有公布論文中使用的數(shù)據(jù)。

如果有栗涂，恭喜你知牌，基本這個(gè)數(shù)據(jù)是可以公開使用的，并且是得到權(quán)威期刊認(rèn)證的斤程。

大家也要注意：正如 “山不在高角寸，有仙則名；水不在深忿墅，有龍則靈”?扁藕，數(shù)據(jù)也不在多，用心用疚脐、用心挖掘則是好數(shù)據(jù)亿柑，希望大家可以找到心怡的數(shù)據(jù)，寫出高水平的文章棍弄！