图神经网络交通流量预测数据集GNNTrafficFlowPredictionDataset-agnieszkapolowczyk9
数据来源：互联网公开数据
标签：交通流量，图神经网络，数据集，时间序列，机器学习，交通预测，智能交通，数据挖掘
数据概述： 该数据集专注于利用图神经网络（GNN）进行城市交通流量预测，记录了城市道路网络中的交通流量数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2021年。
地理范围：数据覆盖了多个城市的道路网络，包括主要道路，交叉口和交通枢纽。
数据维度：数据集包括每小时交通流量数据，涵盖时间戳，道路节点编号，车流量，平均车速，道路长度，道路类型等变量。还包括用于预测的交通网络拓扑结构信息。
数据格式：数据提供为CSV和JSON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流量预测，智能交通系统，图神经网络研究等领域，特别是在利用图神经网络进行交通流量预测和优化等任务中具有重要应用价值。
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，交通网络优化等研究，如交通拥堵原因分析，交通流量变化趋势预测等。
行业应用：可以为交通管理部门，城市规划部门提供数据支持，特别是在交通流量预测，交通信号优化和智能交通系统设计方面。
决策支持：支持交通流量预测和交通管理策略优化，帮助交通管理部门制定科学的交通管理方案。
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，图神经网络等技术。
此数据集特别适合用于探索城市交通流量变化的规律与趋势，帮助用户实现准确的交通流量预测，优化交通信号控制和道路管理，提高交通效率和减少拥堵。
