时空图预测交通流量数据集Spatio-temporalGraphPredictionTrafficFlowDataset-yxw666
数据来源：互联网公开数据
标签：时空数据, 图神经网络, 交通预测, 地理位置, 时间序列, 数据建模, 流量预测, 机器学习
数据概述：
该数据集包含基于图结构的时空交通流量数据，记录了不同地理位置之间的交通流量及相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，涵盖2023年4月5日至7日。
地理范围：数据覆盖了由geohash编码表示的地理位置，具体区域未知，但以geohash6的精度进行划分。
数据维度：数据集包括两类CSV文件，edge_test_4_A.csv和node_test_4_A.csv，其中：
edge_test_4_A.csv：包含连接两个地理位置的边的信息，字段包括geohash6_point1（起始地点的geohash编码），geohash6_point2（目的地点的geohash编码），F_1和F_2（可能代表交通流量相关的特征），以及date_id（日期）。
node_test_4_A.csv：包含每个地理位置节点的信息，字段包括geohash_id（地理位置的geohash编码），date_id（日期），以及F_1至F_15共15个特征，可能代表交通状况或其他相关因素。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和处理。数据经过结构化处理，方便进行图神经网络建模。
来源信息：数据来源未明确，但其结构和特征表明其适用于时空数据分析和交通流量预测任务。
该数据集适合用于时空图神经网络模型的训练和测试，以及交通流量预测相关的研究。
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：适用于时空数据分析、图神经网络、交通流量预测等领域的学术研究，例如探索不同地理位置之间的交通流量关系，预测未来交通流量等。
行业应用：可以为交通管理部门、智能交通系统提供数据支持，用于交通流量预测、交通拥堵分析、路线规划优化等。
决策支持：支持交通管理部门的决策制定，优化交通资源配置，提高交通效率。
教育和培训：作为时空数据分析、图神经网络、交通预测等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时空数据建模和分析方法。
此数据集特别适合用于探索交通流量的时空依赖关系，进行流量预测，以及优化交通管理策略，帮助用户实现提高交通效率和减少拥堵等目标。
