Datensatz

Modellierte Stauwahrscheinlichkeit für ausgewählte Städte

Modellierte Stauwahrscheinlichkeit für ausgewählte Städte basierend auf Twitter und OpenStreetMap Daten auf Gitterzellenbasis in 100 Meter Auflösung. Der Datensatz beeinhaltet die Städte Barcelona, Berlin, Cincinnati, Kiev, London, Madrid, Nairobi, New York City, San Francisco, Sao Paulo und Seattle. Der Wertebereich reicht von 0 (wahrscheinlich normaler Verkehrsfluss) bis 1 (hohe Wahrscheinlichkeit für Verzögerung des Vekehrsflusses).

Methodik:
Basierend auf Twitter und OpenStreetMap (OSM) Daten wurde mit Hilfe von maschinellem Lernen ein Modell trainiert, welches die Stauwahrscheinlichkeit innerhalb der Städte vorhersagt. Als Referenzdaten wurden öffentlich bereitgestellte Daten von UBER verwendet (https://movement.uber.com). Als Indikatoren im Modell wurden die Anzahl an Tweets und die Anzahl an Points-of-Interest aus OSM in der Nähe von Straßen verwendet. Zudem wurden Autofahrten mit Hilfe des openrouteservice basierend auf der räumlichen Verteilung der Bevölkerung und relevanter POIs simuliert und im Modell berücksichtigt.

Distributionen

• GEOJSON sm2t_stauwahrscheinlichkeit_studiengebiete_v1

  Letzte Änderung:

  -

  Verfügbarkeit:

  -

  Offenheit der Lizenz:

  Freie Nutzung

  Nutzungsbedingungen:

  Open Data Commons Open Database License (ODbL)

  URL:

  https://www.mcloud.de/downloads/mcloud/453E8757-9AA0-46B2-AD10-7700A6257F68/sm2t_stauwahrscheinlichkeit_studiengebiete_v1.geojson

Metadaten

• RDF Link zu den Metadaten im Format RDF/XML

  URL:

  https://www.govdata.de/ckan/dataset/modellierte-stauwahrscheinlichkeit-fur-ausgewahlte-stadte.rdf