Dieser Datensatz umfasst ein Raster-basiertes Nachfragemodell mit prognostizierten Fahrten (Quell-/Zielverkehre) für das Stadtgebiet Duisburg. Der Datensatz wurde mittels eines Machine-Learning-Modells auf Basis der in Berlin erhobenen Ridepooling-Nachfragedaten und in Duisburg vorhandenen Points of Interest generiert. Die zur Verfügung gestellten Vergleichswerte beziehen sich auf stundengenaue Zeiträume innerhalb einer durchschnittlichen Betriebswoche.

Erläuterung der enthaltenen Spalten

  • cell_from – Quelle der Verkehrsbeziehung (Bezug zum Raster, siehe GeoJSON oder Shapefile)
  • cell_to – Ziel der Verkehrsbeziehung (Bezug zum Raster, siehe GeoJSON oder Shapefile)
  • weekday – Wochentag, auf den sich der Wert bezieht
  • start_time – Beginn des Zeitraums, auf den sich der Wert bezieht
  • end_time – Ende des Zeitraums, auf den sich der Wert bezieht
  • weight – Verhältnis der Anzahl an Fahrtwünschen im Vergleich zu anderen Verkehrsbeziehungen

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  • Dieser Datensatz umfasst ein Raster-basiertes Nachfragemodell mit prognostizierten Fahrten (Quell-/Zielverkehre) für das Stadtgebiet Duisburg. Der Datensatz wurde mittels eines Machine-Learning-Modells auf Basis der in Berlin erhobenen Ridepooling-Nachfragedaten und in Duisburg vorhandenen Points of Interest generiert. Die zur Verfügung gestellten Vergleichswerte beziehen sich auf stundengenaue Zeiträume innerhalb einer durchschnittlichen Betriebswoche.

    Erläuterung der enthaltenen Spalten
    • cell_from – Quelle der Verkehrsbeziehung (Bezug zum Raster, siehe GeoJSON oder Shapefile)
    • cell_to – Ziel der Verkehrsbeziehung (Bezug zum Raster, siehe GeoJSON oder Shapefile)
    • weekday – Wochentag, auf den sich der Wert bezieht
    • start_time – Beginn des Zeitraums, auf den sich der Wert bezieht
    • end_time – Ende des Zeitraums, auf den sich der Wert bezieht
    • weight – Verhältnis der Anzahl an Fahrtwünschen im Vergleich zu anderen Verkehrsbeziehungen
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  • 3F3B46C3-C72A-4DB7-8B2D-D20C5375DF51
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  • 2019-12-03T14:51:07.295Z (xsd:dateTime)
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  • mCLOUD-Kategorie Bahn (de)
  • mCLOUD-Kategorie Infrastruktur (de)
  • mCLOUD-Kategorie Straßen (de)
  • mFUND-FKZ 19F2022A (de)
  • mFUND-Projekt ally Mobility Analytics Platform (allyMAP) (de)
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  • 2019-12-03T14:51:07.295Z (xsd:dateTime)
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  • Prognostizierte Fahrten in Duisburg (allyMAP) (de)
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