车载总线异常检测数据集CANBusAnomalyDetectionDataset-ankitrajsh
数据来源：互联网公开数据
标签：车载总线，异常检测，数据集，物联网，车辆工程，故障诊断，机器学习，交通技术
数据概述： 该数据集包含来自车载控制器局域网（CAN）的数据，记录了车辆运行过程中总线通信的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从特定起始点到结束点，具体为车辆运行过程中的实时数据。
地理范围：数据覆盖了车辆运行的不同场景，包括城市道路，高速公路等，具体未明确限定某一区域。
数据维度：数据集包括CAN总线通信的数据帧，信号值，时间戳，车辆状态信息等变量，涵盖车辆运行时的各项参数。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于车辆测试和实验过程中的CAN总线记录，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于车辆工程，故障诊断及机器学习等领域，特别是在异常检测，故障预测及车辆状态监控等技术任务中具有重要应用价值。
数据用途概述： 该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于车辆总线通信，故障诊断及异常检测等学术研究，如车辆总线信号分析，故障模式识别等。
行业应用：可以为汽车制造，交通运输等行业提供数据支持，特别是在车辆故障诊断，安全监控及优化设计方面。
决策支持：支持车辆维护与故障处理，帮助相关领域制定更好的车辆管理与维护策略。
教育和培训：作为车辆工程，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解车辆总线通信及异常检测技术。
此数据集特别适合用于探索车辆总线异常检测的规律与趋势，帮助用户实现故障预测，异常识别等目标，提升车辆安全性和可靠性。
