交通流量预测数据集CorrTrafficDataset-foekeboersma
数据来源：互联网公开数据
标签：交通流量，数据集，时间序列，机器学习，交通工程，城市规划，数据分析，预测模型
数据概述： 该数据集包含来自多个城市的主要道路和交通节点的实时交通流量数据，适用于交通流量预测，时间序列分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个城市的主要道路和交通节点，具体包括多个城市的不同区域。
数据维度：数据集包括每小时交通流量数据，涵盖日期，时间，道路编号，车流量，天气状况，事件信息等变量。还包括预测所需的历史交通流量数据和外部影响因素。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于多个城市的交通管理部门和公开数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于交通工程，城市规划，机器学习等领域，尤其在交通流量预测，时间序列分析等方面具有广泛的应用价值。
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，交通模式分析，交通拥堵原因分析等研究，如高峰时段的交通流量变化分析，交通规划与设计优化等。
行业应用：可以为交通管理部门和城市规划机构提供数据支持，特别是在交通流量预测，拥堵缓解和交通规划方面。
决策支持：支持交通管理部门的交通流量预测和策略优化，帮助城市制定科学的交通规划和管理策略。
教育和培训：作为交通工程，城市规划及数据分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列预测，交通流量分析等技术。
此数据集特别适合用于探索交通流量预测的规律与趋势，帮助用户实现准确的交通流量预测，优化城市交通管理和规划，提高道路通行效率和城市交通服务水平。
