智能交通仿真交通信号控制实验数据集IntelligentTransportationSimulationTrafficSignalControlExperimentDataset-srijathota6
数据来源：互联网公开数据
标签：交通仿真, 交通信号控制, 强化学习, 多智能体, SUMO, 交通流, 数据分析, 实验结果
数据概述：
该数据集包含基于智能交通仿真环境的实验结果，主要记录了在不同交通场景下，使用各种控制策略（如强化学习、多智能体系统等）对交通信号灯进行控制的性能数据。
时间跨度：数据集包含不同时间戳的实验数据，具体时间跨度取决于实验设置，例如2023年10月和2024年6月的实验数据。
地理范围：数据主要基于交通仿真，模拟了特定交通路网环境，例如城市交通路口、高速公路等，具体地理范围取决于仿真场景的设定。
数据维度：数据集包括实验日志、监控数据、配置文件以及其他辅助文件。主要数据项包括交通流量、车辆速度、延误时间、通行效率等交通性能指标，以及控制策略的参数和状态。数据格式多样，包括CSV、XML、Python脚本、配置文件等，为后续分析提供了多种选择。
来源信息：数据来源于智能交通研究领域的相关实验，可能包括学术研究、开源项目等。数据经过仿真环境生成，并记录了实验过程和结果。
该数据集适合用于交通信号控制算法的开发和评估，以及交通流分析和优化。
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、人工智能、运筹学等领域的学术研究，如交通信号控制算法的性能比较、强化学习在交通领域的应用研究、交通流建模与分析等。
行业应用：可以为智能交通行业提供数据支持，特别是在交通信号优化、交通流量预测、交通管理系统开发等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门的决策制定和交通策略优化，如改善交通拥堵、提高道路通行效率等。
教育和培训：作为交通工程、人工智能等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解交通信号控制原理和方法。
此数据集特别适合用于探索不同交通信号控制策略的性能差异，评估算法的有效性，并为实际交通系统的优化提供数据支撑。
