交通流量监测数据分析数据集TrafficFlowMonitoringDataAnalysis-linlinlu600

数据来源：互联网公开数据

标签：交通流量, 车辆计数, 交通拥堵, 实时监测, 时间序列分析, 城市交通, 机器学习, 交通预测

数据概述：该数据集包含来自城市交通监控系统的数据，记录了特定交叉路口的交通流量信息。主要特征如下：时间跨度：数据记录时间跨度为2017年9月17日至2017年9月22日，具体时间粒度未知，可能为分钟或秒级。地理范围：数据覆盖特定交叉路口，未明确具体城市或区域。数据维度：数据集包括以下关键指标：样本ID（sampleId），时间（Time），东西方向到达车辆数（eastMoving_arrvCarCount, westMoving_arrvCarCount），东西方向离开车辆数（eastMoving_dptCarCount, westMoving_dptCarCount），东西方向等待时间（eastWaitingTime, westWaitingTime）。数据格式：CSV格式，包括train_sep17.csv，train_sep22.csv，train_sep22_166.csv，train_sep22_200.csv四个文件，便于数据分析和建模。来源信息：数据来源于城市交通监控系统，经过了数据采集和初步处理，如标准化、清洗等。该数据集适合用于交通流量分析、拥堵预测、交通优化等相关研究。

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：适用于交通工程、城市规划、交通管理等领域的学术研究，如交通流特性分析、交通拥堵成因分析、交通预测模型构建等。行业应用：可以为智能交通系统（ITS）提供数据支持，尤其是在交通流量预测、交通信号优化、交通事件检测等方面。决策支持：支持政府部门和交通管理部门进行交通规划、拥堵治理、交通政策制定等决策。教育和培训：作为交通工程、数据科学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解交通流特性和数据分析方法。此数据集特别适合用于探索交通流量的时空分布规律、预测交通拥堵状况，并优化交通管理策略，从而提高交通效率、缓解交通压力。