SwissRailNet: Four representations of a spatially embedded railway network dataset
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Autor:in (Körperschaft)
Publikationsdatum
2025
Typ der Arbeit
Studiengang
Sammlung
Typ
01A - Beitrag in wissenschaftlicher Zeitschrift
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Herausgeber:in (Körperschaft)
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Themenheft
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Reihe / Serie
Reihennummer
Jahrgang / Band
63
Ausgabe / Nummer
112266
Seiten / Dauer
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Verlag / Herausgebende Institution
Elsevier
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Praxispartner:in/Auftraggeber:in
Zusammenfassung
Public transport networks are frequently studied in the field of network science, including applications in epidemic modeling, infrastructure optimization, and machine learning. This paper introduces four representations of a Swiss railway network. The dataset is derived from open data sources of Swiss public transport companies and is the result of several data processing steps as well as a manual validation. In all four representations, nodes represent train stations, embedded in geographic space, making the network an example of a spatial network influenced by physical constraints such as mountains and lakes. The edge definitions vary, however. Edges connect (1) any pair of nodes with a train connection for which no train change is required, (2) any pair of nodes with a non-stop train connection, and (3) any pair of nodes that correspond to physically adjacent stations. The fourth representation corresponds to a temporal network in which each edge is attributed with the start and duration of a train connection.
Schlagwörter
Public transport, Spatial networks, Static networks, Temporal networks
Fachgebiet (DDC)
Veranstaltung
Startdatum der Ausstellung
Enddatum der Ausstellung
Startdatum der Konferenz
Enddatum der Konferenz
Datum der letzten Prüfung
ISBN
ISSN
2352-3409
Sprache
Englisch
Während FHNW Zugehörigkeit erstellt
Ja
Zukunftsfelder FHNW
Publikationsstatus
Veröffentlicht
Begutachtung
Peer-Review der ganzen Publikation
Open Access-Status
Gold
Lizenz
Zitation
Sterchi, M., Raubach, E., & Hilfiker, L. (2025). SwissRailNet: Four representations of a spatially embedded railway network dataset. Data in Brief, 63(112266). https://doi.org/10.1016/j.dib.2025.112266