列车运行状态预测数据集TrainOperationStatusPredictionDataset-ermurugesanbe
数据来源：互联网公开数据
标签：列车运行, 状态预测, 时空数据, 机器学习, 交通运输, 数据分析, 预测模型, 时间序列
数据概述：
该数据集包含列车运行相关的时空数据，记录了列车在不同站点间的运行状态，包括列车标识、时间戳、地理位置、以及预测目标值。主要特征如下：
时间跨度：数据包含日期和时间信息，可用于分析列车运行的时间序列特征。
地理范围：数据包含列车运行的起点和终点站的经纬度信息，以及国家代码，覆盖一定的地理范围。
数据维度：数据集包含多个字段，如列车ID（id_code）、日期（current_date）、时间（current_time）、源站点和目标站点（source_、destination_）、列车类型（train_）、预测目标值（target）、源和目标站点的国家代码、经纬度信息、以及平均停靠时间等。
数据格式：CSV格式，文件名为DataSetcsv，方便数据导入和分析。
来源信息：数据来源于列车运行记录，已进行数据清洗和预处理。
该数据集适合用于列车运行状态预测、交通流量分析、以及机器学习模型的训练和评估。
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：适用于交通运输领域的学术研究，如列车运行状态预测、线路优化、以及异常检测等。
行业应用：可以为铁路运输行业提供数据支持，特别是在提高运营效率、优化调度、以及预测延误等方面。
决策支持：支持铁路部门的决策制定，如线路规划、资源分配、以及风险管理。
教育和培训：作为交通运输工程、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解列车运行规律。
此数据集特别适合用于探索列车运行状态与时间、空间、以及其他因素之间的关系，帮助用户实现列车运行状态的预测，优化运输效率。
