交通流量数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：交通流量预测,时空图卷积网络,注意力机制,城市交通,时间序列分析,交通数据
数据概述：
本数据集源自论文《Attention Based Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks for Traffic Flow Forecasting》，由Guo等人于2019年发布于AAAI会议。数据集记录了城市交通网络中多个交通流量监测点的历史交通流量数据，时间跨度通常覆盖数月或更长时间，具体包含以下关键字段：
- 时间戳：记录数据采集的时间，通常以固定时间间隔（如每5分钟或每15分钟）记录。
- 节点ID：标识交通网络中的具体监测点或路段，每个节点代表一个具体的交通流量监测位置。
- 交通流量值：每个节点在特定时间点的交通流量数值，通常以车辆数或流量强度表示。
- 邻接关系：描述交通网络中各节点之间的连接关系，用于构建时空图卷积网络的图结构。
数据集通过真实的城市交通数据构建，具有较高的时效性和实用性，可用于研究城市交通的动态特性，为交通流量预测提供基础支持。
数据用途概述：
该数据集适用于多种交通相关的研究和应用，主要包括：
- 交通流量预测：利用时间序列分析和图神经网络技术，预测未来一段时间的交通流量变化，为交通管理提供决策支持。
- 交通网络建模：基于数据中的邻接关系和时空特征，构建城市交通网络的图结构，研究交通流量的传播规律。
- 智能交通系统：为交通优化、拥堵缓解等智能交通系统提供数据基础，支持实时交通状态监测和预测。
- 学术研究：作为基准数据集，用于验证新的交通流量预测算法（如时空图卷积网络、注意力机制等）的有效性。
本数据集在学术界和工业界中都具有广泛的应用价值，尤其适合研究者、工程师和数据科学家探索城市交通的动态特性，并开发高效的交通流量预测模型。
