2021年4月交通预测竞赛伪标签数据集TPSApril2021PseudoLabelDAEDataset-jeongyoonlee
数据来源：互联网公开数据
标签：交通预测，时间序列，数据集，深度学习，机器学习，数据增强，序列分析，预测模型
数据概述： 该数据集源自2021年4月交通预测竞赛（TPS April 2021），包含通过伪标签技术生成的数据，用于改善交通流量预测模型的训练。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2021年4月开始。
地理范围：数据涵盖了多个城市和地区的交通流量数据，主要为城市道路和高速公路的交通流量。
数据维度：数据集包括交通流量数据、时间戳、天气信息、道路类型、交通事件等变量。还包括通过伪标签技术生成的额外标签数据。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于交通预测竞赛的公开资料，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于交通流量预测、时间序列分析及深度学习模型训练等领域，特别是在交通预测、序列预测等技术任务中具有重要价值。
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、时间序列分析及交通管理策略等学术研究，如交通流量的动态变化、交通拥堵预测等。
行业应用：可以为交通管理部门、智能交通系统提供商等提供数据支持，特别是在交通流量预测、交通事件管理等方面。
决策支持：支持交通流量预测和交通管理策略的优化，帮助相关机构制定科学的交通管理措施。
教育和培训：作为交通工程、数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解交通流量预测、时间序列分析等技术。
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，优化交通管理策略，提高交通系统的运行效率和安全性。
