道路交通流量预测数据集RoadTrafficFlowPredictionDataset-jslee35
数据来源：互联网公开数据
标签：交通流量预测, 时间序列分析, 机器学习, 道路交通, 交通大数据, 预测模型, 数据分析, 交通管理
数据概述：
该数据集包含来自特定区域的道路交通流量相关数据，旨在用于交通流量预测模型的构建与评估。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖了2022年全年，具体时间范围未在文件名中明确，但可从数据中的“year”、“month”、“day”等字段推断。
地理范围：数据集的地理范围为特定区域的道路网络，具体区域未明确，但可以通过“start_latitude”、“start_longitude”、“end_latitude”、“end_longitude”等经纬度信息进行定位。
数据维度：数据集包括多项与交通流量相关的特征，如“day_of_week”（星期几）、“base_hour”（小时）、“maximum_speed_limit”（最高限速）、“weight_restricted”（限重）、“start_latitude”（起始纬度）、“start_longitude”（起始经度）、“end_latitude”（结束纬度）、“end_longitude”（结束经度）、“woy”（周数）、“day”（日）、“year”（年）、“month”（月）、“quarter”（季度）、“dist_long”、“dist_lat”、“total_dist”、“mean_x”、“std_x”、“mean_y”、“std_y”、“end_node_name”、“start_node_name”、“road_name”、“start_turn_restricted_1”、“end_turn_restricted_1”、“holiday_1”、“base_hour_section_2”、“base_hour_section_3”、“lane_count”（车道数）、“road_rating”、“multi_linked”、“connect_code”、“road_type”、“start_end”、“mean”、“std”、“max”以及预测目标“target”（在sample_submission.csv中）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含三个文件：train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交样例）。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于交通流量预测、时间序列分析、机器学习模型构建等学术研究，如交通拥堵预测、道路通行能力分析等。
行业应用：可以为交通管理部门、智能交通系统（ITS）提供数据支持，尤其是在交通流量实时监测、交通信号优化、交通事件预警等方面。
决策支持：支持交通规划、道路建设、交通资源分配等方面的决策制定，优化城市交通管理策略。
教育和培训：作为交通工程、数据科学、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解交通数据分析方法，提升建模能力。
此数据集特别适合用于探索影响交通流量的因素，构建预测模型，从而优化交通管理，提高交通效率，减少交通拥堵，改善出行体验。
