交通拥堵预测数据集TP-ICT-TrafficPrediction-IntelligentCityTransportationDataset-sarymonychot
数据来源：互联网公开数据
标签：交通，拥堵预测，数据集，智能交通，时间序列，机器学习，城市规划，交通工程
数据概述： 该数据集来源于TP-ICT（交通预测-智能城市交通）项目，旨在为城市交通拥堵预测提供数据支持。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年1月1日至2019年12月31日。
地理范围：数据覆盖了北京市的主要交通干道和区域。
数据维度：数据集包括交通流量，速度，拥堵指数，车辆类型，天气状况，日期时间等信息。数据以5分钟为间隔进行记录，涵盖了多个交通指标。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于北京市交通委员会，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于交通工程，城市规划，数据科学和机器学习等领域的研究和应用，特别是在交通流量预测，拥堵预测和交通管理优化等方面具有重要价值。
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，拥堵预测，交通行为分析等研究，如交通拥堵的成因分析，交通流模式识别等。
行业应用：可以为智能交通系统（ITS）提供数据支持，特别是在交通信号优化，路径规划，交通管理等方面。
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，帮助缓解交通拥堵。
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数据分析和预测技术。
此数据集特别适合用于探索城市交通拥堵的规律与趋势，帮助用户实现准确的交通流量预测，优化交通管理策略，提高交通效率和出行体验。
