交通流量预测时空图神经网络数据集_Traffic_Flow_Prediction_Spatio_Temporal_Graph_Neural_Network_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：交通流量, 时空序列, 图神经网络, 交通预测, 深度学习, 数据分析, 传感器数据, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自美国洛杉矶（METR-LA）和旧金山湾区（PEMSD4）的交通流量数据，用于训练和评估基于图神经网络（GNN）的时空预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据记录未明确标明具体时间范围，但可根据文件名推测为2012年洛杉矶地区和2017年旧金山湾区的数据。
地理范围：数据覆盖美国洛杉矶和旧金山湾区的交通传感器网络，提供了区域内的交通流量信息。
数据维度：数据集包含交通传感器位置信息、传感器之间的距离信息（包括距离成本）以及交通流量数据。具体包括传感器ID、经纬度坐标，以及传感器之间的连接关系和距离成本。
数据格式：数据以CSV格式存储，便于数据分析和处理。主要文件包括传感器位置信息文件（graph_sensor_locations.csv、graph_sensor_locations_bay.csv）和传感器间距离信息文件（distances_la_2012.csv、distances_bay_2017.csv）。
来源信息：数据集来源于公开的交通数据，经过处理后用于图神经网络模型的训练。
该数据集适合用于研究交通流量预测、时空数据分析以及图神经网络的应用。
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、时空数据分析、图神经网络模型研究等学术研究，例如探索交通拥堵预测、交通状态监测等。
行业应用：可以为智能交通系统、城市交通规划等行业提供数据支持，特别是在交通流量预测、交通管理优化等方面。
决策支持：支持交通管理部门进行交通流量预测和交通策略制定，有助于提升交通效率和缓解交通拥堵。
教育和培训：作为深度学习、图神经网络、交通数据分析等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解和应用时空数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索交通流量的时空相关性，构建预测模型，并优化交通管理策略，从而提升交通效率和改善城市交通环境。
