道路交通流量预测数据集_Road_Traffic_Flow_Prediction_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：交通流量, 预测, 机器学习, 时间序列, 道路, 交通, 数据分析, 车辆
数据概述：
该数据集包含来自道路交通流量监测系统的数据，记录了不同道路的交通流量相关指标，用于交通流量预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2022年。
地理范围：数据覆盖了特定区域内的道路交通情况。
数据维度：数据集包括星期几（day_of_week）、基础小时（base_hour）、车道数（lane_count）、道路等级（road_rating）、道路名称（road_name）、连接代码（connect_code）、最高限速（maximum_speed_limit）、限重（weight_restricted）、道路类型（road_type）、起止节点名称（start_node_name, end_node_name）、起止经纬度（start_latitude, start_longitude, end_latitude, end_longitude）、起止转弯限制（start_turn_restricted, end_turn_restricted）、节假日（holiday）、年份（year）、月份（month）、季度（quarter）、周数（woy）、日期（dof）、平均值（mean）、计数（count）、标准差（std）等多个变量。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据处理和模型训练。数据已进行标准化处理。
该数据集适合用于交通流量预测、道路交通状况分析以及交通管理策略研究。
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：适用于交通工程、城市规划等领域的学术研究，如交通流量预测模型、道路拥堵分析、交通流模式识别等。
行业应用：可以为交通管理部门、导航系统、智能交通系统等提供数据支持，尤其在交通流量预测、拥堵预警、路线规划等方面。
决策支持：支持交通管理部门的决策制定和交通策略优化，如交通信号控制、道路建设规划、交通疏导方案等。
教育和培训：作为交通工程、数据科学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解交通流量的规律和预测方法。
此数据集特别适合用于探索交通流量的时空分布规律，构建预测模型，并评估不同因素对交通流量的影响，从而实现交通效率提升、交通安全保障等目标。
