关于#人工智能#的问题：我在做地铁流量预测的任务 请问有没有国外地铁数据集 类似国内的北京杭州上海这样的

Question

我在做地铁流量预测的任务 请问有没有国外地铁数据集 类似国内的北京杭州上海这样的

Answer 1

下午好🌅🌅🌅
本答案参考通义千问

在进行地铁流量预测任务时，确实需要大量的历史数据来训练模型。国内如北京、上海、杭州等地的地铁系统都有公开的数据集，但如果你希望使用国外地铁数据集来进行研究或对比分析，以下是一些推荐的数据来源和资源：

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一、国外地铁数据集推荐

1. New York City Subway (MTA)

• 网址：https://new.mta.info/
• 特点：
  • 提供纽约地铁的实时和历史客流数据。
  • 包括车站进出站人数、列车运行时间等信息。
• 适用场景：适合用于城市交通流量预测、高峰时段识别等。

2. London Underground (TfL)

• 网址：https://tfl.gov.uk/modes/subway
• 特点：
  • 提供伦敦地铁的历史运营数据。
  • 可以通过API获取实时数据（需注册）。
• 适用场景：适用于城市轨道交通流量建模与预测。

3. Paris Metro (RATP)

• 网址：https://www.ratp.fr
• 特点：
  • 提供巴黎地铁的乘客流量、列车运行状态等信息。
  • 部分数据可下载为CSV或JSON格式。
• 适用场景：可用于区域化流量预测模型开发。

4. Tokyo Metro (Tokyo Metropolitan Transportation Bureau)

• 网址：https://www.metro.tokyo.jp
• 特点：
  • 提供东京地铁的客流量统计。
  • 数据包括各线路、车站的上下车人数。
• 适用场景：适用于高密度城市交通预测模型。

5. Singapore MRT (Land Transport Authority)

• 网址：https://www.lta.gov.sg
• 特点：
  • 提供新加坡地铁的运营数据。
  • 包括每日客流量、列车准点率等。
• 适用场景：适合研究公共交通优化与预测。

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二、通用交通数据平台（适合多国数据）

1. OpenStreetMap + OpenTripPlanner

• 网址：https://www.openstreetmap.org / https://opentripplanner.com
• 特点：
  • 提供全球范围内的交通网络数据。
  • 可结合其他数据源进行流量预测建模。
• 适用场景：适用于多城市、多国家的交通数据整合与建模。

2. Kaggle

• 网址：https://www.kaggle.com
• 特点：
  • 拥有大量公开的地铁及交通数据集。
  • 包括纽约、伦敦、巴黎等城市的地铁数据。
• 适用场景：适合初学者快速获取数据并进行实验。

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三、如何使用这些数据进行地铁流量预测？

1. 数据预处理

• 清洗数据：去除缺失值、异常值。
• 特征工程：提取时间序列特征（如小时、星期、节假日等）。
• 标准化/归一化：对数值型特征进行处理。

2. 模型选择

• 传统模型：ARIMA、SARIMA、Prophet
• 机器学习模型：XGBoost、Random Forest、LSTM
• 深度学习模型：Transformer、GRU、CNN-LSTM

3. 代码示例（LSTM模型）

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense

# 加载数据（假设是纽约地铁数据）
data = pd.read_csv('nyc_subway_data.csv', parse_dates=['timestamp'])

# 提取目标列（如某站点的乘客数）
target_column = 'passenger_count'

# 特征缩放
scaler = MinMaxScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data[[target_column]])

# 构建时间序列数据
def create_dataset(data, time_steps=1):
    X, y = [], []
    for i in range(len(data)-time_steps-1):
        X.append(data[i:(i+time_steps), 0])
        y.append(data[i + time_steps, 0])
    return np.array(X), np.array(y)

time_steps = 60  # 使用前60个时间步预测下一个
X, y = create_dataset(scaled_data, time_steps)

# 调整形状以适应LSTM输入
X = X.reshape((X.shape[0], X.shape[1], 1))

# 构建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, return_sequences=True, input_shape=(X.shape[1], 1)))
model.add(LSTM(50))
model.add(Dense(1))

model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=20, batch_size=32, validation_split=0.1)

# 预测未来一天的客流
last_60_days = scaled_data[-60:]
prediction = model.predict(last_60_days.reshape(1, 60, 1))
predicted_value = scaler.inverse_transform(prediction)
print("Predicted passenger count:", predicted_value[0][0])

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四、总结

重点总结如下：

1. 国外地铁数据集推荐：
   • 纽约（MTA）、伦敦（TfL）、巴黎（RATP）、东京（Tokyo Metro）、新加坡（LTA）。
2. 通用数据平台：
   • Kaggle、OpenStreetMap、OpenTripPlanner。
3. 模型建议：
   • LSTM、XGBoost、Prophet等。
4. 代码示例：
   • 提供了一个基于LSTM的地铁流量预测模型代码片段。

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如果你有具体的城市或数据格式需求，我可以进一步帮助你定制数据处理和模型构建方案。