数字化新兴城市公交车队机器学习运营数据可复现管道数据集

数据集概述

本数据集支持相关研究，包含一百六十四辆混合动力柴油公交车的运营数据，来源于车辆车载诊断与远程信息处理系统，聚焦柴油颗粒过滤器行为相关变量，用于开发评估预测模型，估计车辆在关键 soot 累积区的停留时长，支持预测性维护决策。

文件详解

• 文件名称：First batch.xlsx
• 文件格式：Excel（.xlsx）
• 内容：包含用于训练和验证初始回归模型的预处理数据，字段包括时间、距离、上次再生后的燃油量、soot 区域标签及目标变量（区域停留时长）
• 文件名称：Second batch.xlsx
• 文件格式：Excel（.xlsx）
• 内容：包含单独一个月的未见过数据，用于模拟模型部署并评估实际条件下的性能，所有变量已匿名化

适用场景

• 城市公交运营研究：分析混合动力公交车柴油颗粒过滤器行为与运营参数的关联
• 机器学习模型开发：构建和验证预测公交车在关键 soot 累积区停留时长的回归模型
• 预测性维护应用：为公交车队柴油颗粒过滤器的预测性维护决策提供数据支持
• 模型部署评估：模拟真实场景下预测模型的性能表现，优化模型实际应用效果