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Data Set Information:自行车共享系统是新一代传统自行车租赁系统,从会员资格、租赁到归还的整个过程都已自动化。通过这些系统......

数据结构 ? 273K

    Data Structure ?

    * 以上分析是由系统提取分析形成的结果,具体实际数据为准。

    README.md

    Data Set Information:

    自行车共享系统是新一代传统自行车租赁系统,从会员资格、租赁到归还的整个过程都已自动化。通过这些系统,用户可以轻松地从一个特定的位置租用自行车,然后在另一个位置返回。目前,全世界约有500多个自行车共享项目,由50多万辆自行车组成。今天,由于这些系统在交通、环境和健康问题中的重要作用,人们对它们产生了极大的兴趣。

    除了自行车共享系统有趣的现实应用外,这些系统生成的数据的特点使其对研究具有吸引力。与公共汽车或地铁等其他交通服务不同,这些系统明确记录了出行时间、出发和到达位置。该功能将自行车共享系统转变为一个虚拟传感器网络,可用于感知城市中的流动性。因此,预计通过监测这些数据可以检测到该市的大多数重要事件。


    Attribute Information:

    hour.csv和day.csv都有以下字段,day.csv中不可用的hr除外
    -即时:记录索引
    -日期:日期
    -季节:季节(1:冬季,2:春季,3:夏季,4:秋季)
    -年份:年份(0:2011,1:2012)
    -mnth:月份(1至12)
    -小时:小时(0到23)
    -假日:天气日是否为假日(摘自[网页链接])
    -工作日:一周中的一天
    -工作日:如果天既不是周末也不是假日,则为1,否则为0。
    +天气预报:
    -1:晴朗,少云,多云,多云
    -2:雾+多云,雾+碎云,雾+少云,雾
    -3:小雪、小雨+雷雨+散云、小雨+散云
    -4:大雨+冰托盘+雷雨+雾,雪+雾
    -温度:标准化温度,单位为摄氏度。这些值通过(t-t_min)/(t_max-t_min)、t_min=-8、t_max=+39(仅以小时为单位)得出
    -atemp:标准化的感觉温度,单位为摄氏度。这些值通过(t-t_min)/(t_max-t_min)、t_min=-16、t_max=+50(仅以小时为单位)得出
    -哼:正常湿度。将值除以100(最大值)
    -风速:标准化风速。这些值被分为67(最大值)
    -休闲:休闲用户数
    -已注册:已注册用户数
    -cnt:出租自行车总数,包括休闲自行车和注册自行车


    Relevant Papers:

    [1] Fanaee-T, Hadi, and Gama, Joao, 'Event labeling combining ensemble detectors and background knowledge', Progress in Artificial Intelligence (2013): pp. 1-15, Springer Berlin Heidelberg, [Web link].



    Citation Request:

    Fanaee-T, Hadi, and Gama, Joao, 'Event labeling combining ensemble detectors and background knowledge', Progress in Artificial Intelligence (2013): pp. 1-15, Springer Berlin Heidelberg, [Web link].

    @article{
    year={2013},
    issn={2192-6352},
    journal={Progress in Artificial Intelligence},
    doi={10.1007/s13748-013-0040-3},
    title={Event labeling combining ensemble detectors and background knowledge},
    url={[Web link]},
    publisher={Springer Berlin Heidelberg},
    keywords={Event labeling; Event detection; Ensemble learning; Background knowledge},
    author={Fanaee-T, Hadi and Gama, Joao},
    pages={1-15}
    }


    Hadi Fanaee-T

    Laboratory of Artificial Intelligence and Decision Support (LIAAD), University of Porto
    INESC Porto, Campus da FEUP
    Rua Dr. Roberto Frias, 378
    4200 - 465 Porto, Portugal

    Original Source: http://capitalbikeshare.com/system-data
    Weather Information: http://www.freemeteo.com
    Holiday Schedule: http://dchr.dc.gov/page/holiday-schedule

    ×

    帕依提提提温馨提示

    该数据集正在整理中,为您准备了其他渠道,请您使用

    注:部分数据正在处理中,未能直接提供下载,还请大家理解和支持。
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