时空交通流量预测数据集Spatio-TemporalBeam-LevelTrafficForecastingDataset-adamlogman
数据来源：互联网公开数据
标签：交通流量，时空预测，数据集，机器学习，城市规划，交通工程，大数据分析，智能交通系统
数据概述：该数据集包含来自多个城市交通监控系统的数据，记录了不同时间和空间位置的交通流量信息，适用于交通流量预测、城市交通规划等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2020年。
地理范围：数据涵盖了多个城市的多个交通路段，包括道路、交叉路口等。
数据维度：数据集包括每小时的交通流量数据，涵盖时间、地点、车道编号、车辆类型、流量强度、速度等变量。
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：数据来源于多个城市的交通监控系统，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、智能交通系统等领域，特别是在交通流量预测、交通拥堵分析、城市交通规划等方面具有重要应用价值。
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、交通拥堵原因分析等研究，如交通模式识别、交通流量波动原因分析等。
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、交通拥堵缓解和城市交通规划方面。
决策支持：支持交通管理部门制定科学的交通信号控制策略，帮助城市规划部门优化城市交通网络。
教育和培训：作为交通工程、城市规划及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解交通流量预测、交通工程和城市规划技术。
此数据集特别适合用于探索交通流量预测的规律与趋势，帮助用户实现准确的交通流量预测，优化交通信号控制和城市交通规划，提高道路通行效率和交通安全。
