Q-Traffic ist ein umfangreicher Datensatz zur Verkehrsvorhersage, der aus drei Teilmengen besteht:

• Abfrage-Unterdatensatz: gesammelt von Baidu Maps, enthält ungefähr 114 Millionen Benutzerabfragen. Jede Abfrage zeichnet den Startzeitstempel, die Startortkoordinaten, die Zielkoordinaten und die geschätzte Reisezeit (Minuten) auf.
• Unterdatensatz zur Verkehrsgeschwindigkeit: Verkehrsgeschwindigkeitsdaten für dasselbe Gebiet und denselben Zeitraum wie der Abfrage-Unterdatensatz. Es umfasst 15.073 Straßenabschnitte mit einer Gesamtlänge von etwa 738,91 Kilometern.
• Unterdatensatz des Straßennetzes: Stellt den Startknoten (Snode) und den Endknoten (Enode) für jedes Straßensegment im Unterdatensatz zur Verkehrsgeschwindigkeit bereit und erstellt die Topologie des Straßennetzes entsprechend. Darüber hinaus werden für jeden Straßenabschnitt verschiedene geografische Attribute (z. B. Breite, Länge, Geschwindigkeitsbegrenzung und Anzahl der Fahrspuren) und soziale Attribute (z. B. Werktage, Wochenenden, Feiertage, Stoßzeiten und Zeiten außerhalb der Stoßzeiten) bereitgestellt.

Zitat

@inproceedings{bbliaojqZhangKDD18deep, Titel = {Deep Sequence Learning mit Zusatzinformationen zur Verkehrsvorhersage}, Autor = {Binbing Liao und Jingqing Zhang und Chao Wu und Douglas McIlwraith und Tong Chen und Shengwen Yang und Yike Guo und Fei Wu}, Buchtitel = {Proceedings der 24. ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining}, Seiten = {537–546}, Jahr = {2018}, Organisation = {ACM} }