交通拥堵预测时序数据集TrafficCongestionPredictionTimeSeriesDataset-thanhduymai
数据来源：互联网公开数据
标签：交通流量, 时序预测, 拥堵分析, 城市交通, 机器学习, 交通仿真, 空间数据, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自城市交通系统的数据，记录了交通流量随时间变化的情况，用于预测交通拥堵程度。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1991年9月。
地理范围：数据覆盖了城市交通网络中的特定区域，由x和y坐标表示。
数据维度：数据集包括以下关键字段：
row_id：唯一标识符。
time：记录时间，精确到秒。
x, y：表示交通网络中的空间位置。
direction：交通方向（EB, NB, SB, WB分别代表东西南北方向）。
congestion：交通拥堵程度（仅在train.csv中提供）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv, test.csv和sample_submission.csv三个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于模拟或实际交通监测系统，已进行标准化处理。
该数据集适合用于交通流量预测、拥堵程度分析和交通管理策略研究。
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、城市规划等领域的学术研究，如交通流预测模型、拥堵传播分析等。
行业应用：可以为智能交通系统提供数据支持，特别是在实时交通预测、交通信号优化、路径规划等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门的决策制定，优化交通资源配置，缓解交通拥堵。
教育和培训：作为交通工程、数据科学等相关课程的实践案例，帮助学生和研究人员理解时序数据分析和交通流建模。
此数据集特别适合用于探索交通流量的时空演变规律，预测交通拥堵程度，从而优化交通管理策略，提高城市交通效率。
