一、SanFrancisco Bay Area
1.数据集包括500辆出租车近30天的（2008年5月17日-6月10日）行驶数据
2.车辆行驶数据的采样时间间隔1min
3.车辆轨迹数据包含：车辆ID-经纬度（位置）-是否载客-时间
4.无瞬时速度
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二、Shanghai
1.数据集包括4千辆出租车24个小时（07年2月20日）的行驶数据
2.车辆行驶数据的采样时间间隔为1min
3.车辆轨迹数据包含：车辆ID-Time-经纬度-速度-是否载客
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三、Roma
1.数据集包括320辆出租车在罗马市区一个月（14年2月1日-3月2日）的行驶数据
2.车辆行驶数据采样时间间隔为7s
3.车辆轨迹数据包含：车辆ID-时间-经纬度
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四、France
1.数据集为法国克雷泰伊的一个环形道路上早上两小时（7.00-9.00）和晚上两小时（17.00-19.00）的车辆行驶数据
2.数据采样时间间隔为1s
3.车辆轨迹数据包含：车辆ID-时间-车辆类型-坐标-车辆速度
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环形通道示意图：
五、Italy,Bologna
1.数据集为意大利博洛尼亚地区某个工作日早上8.00-9.00超过22000辆车的车辆行驶数据
2.数据采样时间间隔为1s
3.车辆轨迹数据包括：时间-车辆ID-经纬度-速度
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博洛尼亚地区道路示意图：
六、Spain,Madrid
1.数据集为西班牙马德里附近的两条高速公路（A6和M40）上一个工作日的上午8.30-9.00和11.30-12.00的车辆行驶数据
2.数据集中每辆车每经过500米会有一条数据记录
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七、California
1.数据集为加利福尼亚两条高速公路上不同交通密度的车辆行驶数据
2.数据采样时间间隔为1s
3.车辆轨迹数据包含：时间-车辆ID-经纬度-速度
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八、Luxembourg
1.数据集为卢森堡2200平方公里地区某个工作日11小时的车辆行驶数据
2.数据采样时间间隔为1s
3.车辆轨迹数据包含：时间-车辆ID-经纬度-速度
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卢森堡地区道路示意图：
九、Germany,Cologne
1.数据集为德国科隆400平方公里地区某个工作日上午6.00-8.00的车辆行驶数据
2.数据采样时间间隔为1s
3.车辆轨迹数据包含：时间-车辆ID-经纬度-速度
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信息源于：https://blog.csdn.net/qq_36336522/article/details/78604458