基于时空图卷积的交通流量预测数据集_Spatio_Temporal_Graph_Convolutional_Networks_Traffic_Flow_Prediction_Dataset
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, 深度学习, 图神经网络, 交通大数据, PEMS, 交通流, 数据集
数据概述：
该数据集包含用于交通流量预测的结构化数据，主要源于加州交通运输部门的PEMS (Performance Measurement System) 系统。主要特征如下：
时间跨度：数据集的时间跨度未明确，但根据文件结构和应用场景推测，数据可能包含一段时间内的交通流量信息，用于模型训练和评估。
地理范围：数据覆盖加州的部分区域，具体区域信息需参考数据集中PEMS04和PEMS08等子数据集。
数据维度：数据集包括交通传感器之间的邻接矩阵、道路网络距离矩阵以及每个传感器在特定时间点的交通流量数据。
数据格式：数据以多种格式提供，包括CSV、NPY等，其中CSV文件包含邻接矩阵和道路网络信息，NPY文件可能包含预处理后的时间序列数据。
来源信息：数据来源于加州交通运输部门的公开数据，经过处理后，用于训练和评估基于时空图卷积网络的交通流量预测模型。
该数据集适合用于交通流量预测、交通状态分析等研究，以及基于图神经网络的深度学习模型的开发和测试。
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、交通拥堵分析、交通态势感知等学术研究。
行业应用：为智能交通系统（ITS）提供数据支持，例如实时交通状况预测、交通管理与控制、路径规划等。
决策支持：支持交通管理部门进行决策，优化交通流量，缓解交通拥堵。
教育和培训：作为深度学习、图神经网络、交通大数据分析等相关课程的实训材料。
此数据集特别适合用于探索交通流量的时空依赖关系，构建高精度的交通流量预测模型，从而提升交通管理效率和出行体验。
