交通流量时空预测数据集_Traffic_Flow_Spatio_Temporal_Prediction_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：交通流量, 时空预测, 图神经网络, 深度学习, 交通大数据, 数据集, PEMS, ASTGCN
数据概述：
该数据集包含多个交通流量数据子集，主要来自加州交通管理局的Performance Measurement System (PEMS) 系统，以及相关的代码和模型文件。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但根据数据集名称（如PEMS04、PEMS08）推测为特定时间段的交通流量数据。
地理范围：数据覆盖加州不同地区的交通监测站点，具体区域取决于所选子集（如PEMS04、PEMS08）。
数据维度：数据集包括交通流量数据、站点之间的邻接矩阵（或距离矩阵），以及相关的代码文件（Python脚本、配置文件等）。交通流量数据可能包括：from（起始站点），to（目标站点），cost（交通成本），以及其他随时间变化的交通流量指标。
数据格式：包含CSV、Numpy(.npy, .npz)、Python(.py)、配置文件(.conf)、图片(.png)、模型参数(.params)等多种格式，其中CSV文件用于存储结构化数据，Numpy文件可能用于存储预处理后的数据或模型中间结果，Python脚本提供了数据处理、模型构建和训练的实现，配置文件用于定义模型的参数和设置。
来源信息：数据来源于加州交通管理局的PEMS系统，经过了预处理和整理，并结合了相关研究的实现代码。
该数据集适合用于交通流量预测、时空数据分析、图神经网络模型训练和评估。
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：适用于交通流预测、时空数据挖掘、图神经网络等领域的学术研究，如交通拥堵预测、交通状态评估等。
行业应用：可以为智能交通系统（ITS）提供数据支持，特别是在交通管理、路线规划、交通信号控制等方面。
决策支持：支持交通管理部门进行交通流量预测和优化，辅助制定交通政策和改善交通基础设施。
教育和培训：作为深度学习、图神经网络、交通大数据分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解交通流量预测问题。
此数据集特别适合用于探索交通流量的时空演化规律，训练和评估基于图神经网络的交通流量预测模型，从而提升预测精度和优化交通管理策略。
