自动化交通预测与递归神经网络数据集AutomatantsTPRNNDataset-paularnolamarque
数据来源：互联网公开数据
标签：交通预测，递归神经网络，数据集，时间序列，机器学习，智能交通，城市规划，数据挖掘
数据概述： 该数据集由自动化交通预测与递归神经网络研究项目提供，主要记录了城市交通流量及相关环境数据，适用于交通预测，时间序列分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个城市的交通干道和关键路口，主要为城市核心区域和交通枢纽。
数据维度：数据集包括每小时交通流量，车辆类型，道路拥堵指数，天气状况，时间特征（如工作日/周末，节假日），历史交通数据等变量。数据还包括用于交通预测的递归神经网络模型输入特征。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于城市交通管理部门和气象部门的公开数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于智能交通系统，城市规划，机器学习等领域，尤其在交通流量预测，拥堵分析及交通优化策略制定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，拥堵成因分析，智能交通系统优化等研究，如交通模式识别，高峰时段预测等。
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，特别是在交通信号优化，道路规划，公共交通调度等方面。
决策支持：支持城市交通管理决策和智能交通系统的策略优化，帮助制定更科学的交通管理方案。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及智能交通课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列预测，递归神经网络等技术。
此数据集特别适合用于探索城市交通流量的规律与趋势，帮助用户实现准确的交通预测，优化交通管理策略，提升城市交通效率和安全性。
