越南胡志明市交通流量预测模型训练数据集VietnamHoChiMinhCityTrafficFlowPredictionModelTrainingDataset-ndcuong
数据来源：互联网公开数据
标签：交通流量预测, 深度学习, 时序分析, 城市交通, 机器学习, 交通拥堵, 数据建模, 损失函数
数据概述：
该数据集包含用于训练交通流量预测模型的数据，记录了越南胡志明市多个区域的交通流量信息，并附带模型训练过程中的日志数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但从训练日志来看，可能为模型训练过程中的迭代数据。
地理范围：数据覆盖胡志明市多个行政区，包括Binh Chanh、Binh Tan、Binh Thanh、Can Gio、Go Vap、Quan 1、Quan 10等。
数据维度：主要包含训练日志数据，记录了模型训练过程中的Epoch（训练轮数）、MSELoss（均方误差损失）、L1Loss（平均绝对误差损失）等指标。
数据格式：CSV格式，文件名为train_logs.csv，方便进行数据分析和模型评估。其他文件包括模型检查点（checkpoints），可能包含模型训练过程中的中间状态或最终模型。
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：适用于城市交通、深度学习、时序预测等领域的学术研究，如交通拥堵预测、交通流量建模等。
行业应用：为交通管理部门、智能交通系统（ITS）开发商提供数据支持，可用于优化交通信号控制、改善交通规划等。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通流量预测和拥堵预警，辅助制定交通管理策略。
教育和培训：作为机器学习、深度学习等课程的实训数据，用于学生理解模型训练过程、评估模型性能等。
此数据集特别适合用于探索交通流量预测模型的训练过程和性能表现，帮助用户理解和优化交通流量预测模型。
