1. 铁路运单轨迹数据
1.1 数据介绍
本数据集为铁路运单轨迹数据，主要用于项目指标7.1-面向多式联运全息生态链的多式联运智能调度集成系统数据底盘、指标7.2-跨方式全过程追踪模块、指标7.3-多式联运安全预警模块，本数据以数据表的形式存储，记录了2020年9月-2020年11月部分铁路运单轨迹数据，共计84216条数据，是构建面向多式联运全息生态链的多式联运智能调度集成系统数据底盘、跨方式全过程追踪模块、多式联运安全预警模块的重要数据基础。
1.2 数据获取方式
(国家基础学科数据云)： 请下载《数据使用申请表》，填写盖章后发至nbsdc@cnic.cn,等待国家基础学科公共科学数据中心审核，审核结果将通过nbsdc@cnic.cn邮件回复
1.3 引用方式
大连海事大学.铁路运单轨迹数据.(V1).中国铁道科学研究院集团有限公司[创建机构],2023-08-30.国家基础学科公共科学数据中心[发布机构],cstr.cn/16666.11.nb…
2. 易流多式联运车辆智能调度系统运输信息数据集
2.1 数据介绍
面向全过程多方式动态调度研究，该数据集来源于全国最大的公路多式联运调度平台——易流多式联运车辆智能调度系统，内含车辆实时定位、罐箱实时定位等在内的三十余个字段；使用数据库语言对原始数据进行了筛查，保证涵盖运载/转运/仓储多式联运作业全过程。
2.2 数据获取方式
(国家基础学科数据云))： 请下载《数据使用申请表》，填写盖章后发至nbsdc@cnic.cn,等待国家基础学科公共科学数据中心审核，审核结果将通过nbsdc@cnic.cn邮件回复
2.3 引用方式
大连海事大学.易流多式联运车辆智能调度系统运输信息数据集.(V1).深圳市易流科技股份有限公司[创建机构],2023-08-30.国家基础学科公共科学数据中心[发布机构],cstr.cn/16666.11.nb…
3. 多式联运运载单元标识计划下达文件
3.1 数据介绍
本数据集包括PNG资料，数据覆盖货物多式联运术语标准最终审查意见。数据的时间是2022年9月9日，涉及标准审查会结论、会议纪要等。该数据本体为PNG文件，“6多式联运运载单元标识标准最终审查意见-运载单元审查会议纪要”属于国家重点研发计划项目“多式联运智能集成技术与装备开发”课题一。
3.2 数据获取方式
(国家基础学科数据云))： 请下载《数据使用申请表》，填写盖章后发至nbsdc@cnic.cn,等待国家基础学科公共科学数据中心审核，审核结果将通过nbsdc@cnic.cn邮件回复
3.3 引用方式
交通运输部规划研究院.多式联运运载单元标识计划下达文件.(V1).交通运输部规划研究院[创建机构],2023-08-30.国家基础学科公共科学数据中心[发布机构],cstr.cn/16666.11.nb…
4. 多式联运运量预测实验数据
4.1 数据介绍
本数据为多式联运运量预测数据集，主要用于项目指标7.6-系统示范应用中相关理论模型构建和技术研发。本数据以数据表的形式存储，存储格式为csv，记录了2012年1月至2020年10月的多式联运铁路集装箱运量原始数据以及在预测过程中生成的中间结果数据、最终结果数据。多式联运运量预测数据集包含了原始数据集以及预测的中间结果和最终结果。多式联运运量的精准预测对多式联运的智能调度有着重要价值。
4.2 数据获取方式
(国家基础学科数据云))： 请下载《数据使用申请表》，填写盖章后发至nbsdc@cnic.cn,等待国家基础学科公共科学数据中心审核，审核结果将通过nbsdc@cnic.cn邮件回复
4.3 引用方式
大连海事大学.多式联运运量预测实验数据.(V1).大连海事大学[创建机构],2023-08-30.国家基础学科公共科学数据中心[发布机构],cstr.cn/16666.11.nb…
5. 多式联运服务规范标准文本
5.1 数据介绍
该数据本体为doc文件，“11多式联运运营服务技术规范标准文本”。本文件按照GB/T 1.1—2020《标准化工作导则 第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。本文件由辽宁省商务厅提出并归口。本文件起草单位：辽宁港口集团有限公司、大连口岸物流网股份有限公司、大连海事大学。属于国家重点研发计划项目“多式联运智能集成技术与装备开发”课题一。
5.2 数据获取方式
(国家基础学科数据云))： 请下载《数据使用申请表》，填写盖章后发至nbsdc@cnic.cn,等待国家基础学科公共科学数据中心审核，审核结果将通过nbsdc@cnic.cn邮件回复
5.3 引用方式
交通运输部规划研究院.多式联运服务规范标准文本.(V1).交通运输部规划研究院[创建机构],2023-08-30.国家基础学科公共科学数据中心[发布机构],cstr.cn/16666.11.nb…
6. 多式联运供需匹配示范数据集
6.1 数据介绍
用于验证海尔智能工厂跨境多式联运全程订单数据，反映跨境海公联运示范场景的响应率、匹配率、效率提升；数据集通过跨境海公联运调度管理平台获取，系统采集的是示范场景生产的数据，该数据集保留显示订单供需响应率和匹配率所有关键信息，并通过人工审核进行数据处理
6.2 数据获取方式
(国家基础学科数据云))： 请下载《数据使用申请表》，填写盖章后发至nbsdc@cnic.cn,等待国家基础学科公共科学数据中心审核，审核结果将通过nbsdc@cnic.cn邮件回复
6.3 引用方式
石莹莹；日日顺供应链科技股份有限公司.多式联运供需匹配示范数据集.(V1).日日顺供应链科技股份有限公司[创建机构],2023-03-21.国家基础学科公共科学数据中心[发布机构],cstr.cn/16666.11.nb…
7. 多式联运码头集装箱仿真数据集
7.1 数据介绍
多式联运作为物流业发展的重要工程，既是物流降本增效的有效途径，又是综合运输服务效率提升的主要方向，可以有效实现物流业中成本与效率的统一。通过多式联运码头的实际调研，获取可靠的基础数据，经过Anylogic仿真码头全流程作业，提取集装箱转运数据，包括码头布局、集卡数量、场桥数量、集卡速度、场桥速度等。
7.2 数据获取方式
(国家基础学科数据云))： 请下载《数据使用申请表》，填写盖章后发至nbsdc@cnic.cn,等待国家基础学科公共科学数据中心审核，审核结果将通过nbsdc@cnic.cn邮件回复
7.3 引用方式
武汉理工大学.多式联运码头集装箱仿真数据集.(V1).武汉理工大学[创建机构],2023-08-30.国家基础学科公共科学数据中心[发布机构],cstr.cn/16666.11.nb…
7. 多式联运智能监测数据集
7.1 数据介绍
为有效保障多式联运输运过程中集装箱的安全，对集装箱运输状态进行了检测追踪。检测的数据集包括碰撞报警数据(模拟集装箱发生碰撞时产生碰撞报警信息的测试数据)、功能测试数据(烟雾报警、人孔开/关状态、箱内温度、箱内压力、箱内液位高度信息监测的测试数据)、轨迹数据(集装箱实际运行监测数据),数据量约为986KB。
7.2 数据获取方式
(国家基础学科数据云))： 请下载《数据使用申请表》，填写盖章后发至nbsdc@cnic.cn,等待国家基础学科公共科学数据中心审核，审核结果将通过nbsdc@cnic.cn邮件回复
7.3 引用方式
武汉理工大学.多式联运智能监测数据集.(V1).中铁铁龙集装箱物流股份有限公司[创建机构],2023-08-30.国家基础学科公共科学数据中心[发布机构],cstr.cn/16666.11.nb…
8. 多式联运资源配置数据集
8.1 数据介绍
多式联运资源配置数据集主要面向多式联运资源合理配置研究，为解决多种运输模式下的供需优化匹配和资源配置优化问题而建设。 该数据集通过整理国家统计年鉴、统计新闻等统计数据中的航空枢纽信息，利用矩阵分解计算等方法获取。数据涵盖了主要航空枢纽间的高铁距离、航空、联运方案、运量、航空碳排放、联运碳排放等信息。高铁距离、航空距离、运量等数据来自于相关统计年鉴;运量采用矩阵分解方程将省份间的运量分解到城市间;联运方案、航空碳排放、联运碳排放计算过程中的各项参数均来自于已有研究或根据相关规划和新闻推断得出。
8.2 数据获取方式
(国家基础学科数据云))： 请下载《数据使用申请表》，填写盖章后发至nbsdc@cnic.cn,等待国家基础学科公共科学数据中心审核，审核结果将通过nbsdc@cnic.cn邮件回复
8.3 引用方式
甘蜜.多式联运资源配置数据集.(V1).西南交通大学[创建机构],2023-03-21.国家基础学科公共科学数据中心[发布机构],cstr.cn/16666.11.nb…
9. 多式联运智能运输运载数据词典仿真数据|多式联运数据集|智能运输数据集
9.1 数据介绍
本数据集包括xls资料，数据包含铁科院管控平台仿真数据数据资料。数据的时间是2023年3月，涉及需求单、发送、到达和装载清单等。该资料本体为xls文件，“14多式联运智能运输运载数据词典仿真数据-铁科院管控平台仿真数据数据资料”属于国家重点研发计划项目“多式联运智能集成技术与装备开发”课题一。
9.2 数据获取方式
(国家基础学科数据云))： 请下载《数据使用申请表》，填写盖章后发至nbsdc@cnic.cn,等待国家基础学科公共科学数据中心审核，审核结果将通过nbsdc@cnic.cn邮件回复
9.3 引用方式
交通运输部规划研究院.多式联运智能运输运载数据词典仿真数据.(V1).交通运输部规划研究院[创建机构],2023-08-30.国家基础学科公共科学数据中心[发布机构],cstr.cn/16666.11.nb…
10: 高速铁路网络数据集 - Heywhale.com
该数据集的潜在研究价值包括但不限于复杂动态系统模式挖掘、社区检测和发现以及列车延误分析。此外，该数据集还可用于解决各种铁路运营和管理问题，如客运服务网络改进、列车实时调度和智能驾驶辅助。
10.1 数据介绍
高铁运行数据是数据驱动研究中可靠而丰富的资源。然而，铁路公司发布的数据组织得很差，不够全面，无法直接有效地应用。目前还缺乏适合研究的高速铁路网络数据集。为了支持大规模复杂网络、复杂动态系统和智能交通的研究，我们开发了一个高速铁路网络数据集，包含2019年10月8日至2020年1月27日不同方向的列车运行数据、火车站的列车延误数据、枢纽站数据和相邻车站的里程数据。在该数据集中，天气、温度、风力和重大节假日被认为是影响列车运行的因素。
- 源数据收集：高速列车运行记录由历史时刻表和实际运行信息组成。我们使用Python的网页抓取方法从中国铁路客票系统 获取了2019年10月8日至2020年1月27日共16周的3399列列车的2751713条运行数据。一列列车的运行记录包括停靠站、预定出发和到达时间、实际出发和到达时间等。该数据集可作为 4 个单独的 csv 文件使用，如下所述：
（1）high-speed trains operation data.csv：2019年10月8日至2020年1月27日3399列高铁运行数据，主要节假日及天气相关影响因素。
（2）railway stations delay data.csv：2019年10月8日(00:00, 01:00), 2020年1月27日(23:00, 24:00), 727个火车站延误的列车数量, 主要节假日和天气相关的影响因素。
（3）adjacent railway stations mileage data.csv：3399条列车运营线路相邻车站里程数据。
（4）junction station data.csv：2019年10月8日至2020年1月27日中国前十个枢纽站数据，包括不同方向通过一个车站的列车总数和晚点列车总数。
10.2 数据获取方式
10.3 引用方式
Zhang, Dalin; Peng, Yunjuan; Xu, Yi; Du, Chenyue; Zhang, Yumei; Wang, Nan; et al. (2021): A high-speed railway network dataset from train operation records and weather data. figshare. Dataset. doi.org/10.6084/m9.…
- 引用格式
@misc{railway3789,
title = { 高速铁路网络数据集 }
author = { lqy },
howpublished = { \url{https://www.heywhale.com/mw/dataset/62dd2cbdb4f9f8adf2a5479c} }
year = { 2022 }
}
11: GitHub - epcm/TrainVis: TrainVis 全国列车数据获取与可视化分析
11.1 数据介绍
本项目从不同网站爬取了全国3.3k车站和8.3k列车的信息，并使用echarts进行可视化，利用Flask+html将结果呈现在网页中
