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加州高速路网PeMS交通流量数据集PEMS07
加州高速路网PeMS交通流量数据集PEMS07
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加州高速路网PeMS交通流量数据集PEMS07。
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加州高速路网PeMS交通流量数据集
浏览：115
5星 · 资源好评率100%
加州高速路网PeMS交通流量数据集
加州高速路网PeMS交通流量数据集(PEMS03、PEMS04、PEMS07和PEMS08)
浏览：41
5星 · 资源好评率100%
加州高速路网PeMS交通流量数据集，包含PEMS03、PEMS04、PEMS07和PEMS08的邻接权重和车流量数据。
PEMS-SF交通车流量数据集
浏览：6
5星 · 资源好评率100%
PEMS-SF 交通时间序列数据包含 267 个训练序列和 173 个测试序列，长度为 144（全天每 10 分钟采样一次）。 它是具有 963 个维度的多元变量，代表从 963 个不同传感器收集的高速公路占用率。
PeMS用户指导手册_交通流预测
浏览：155
5星 · 资源好评率100%
PeMS用户指导手册_交通流预测。美国加州交通运输部的PeMS系统，该系统中的数据在交通流预测领域被广泛使用，数据由线圈传感器测得，时间间隔为5min。本论文选取路段为加利福尼亚州阿拉米达的阿什比大道
traffic:使用PeMS分析交通数据
浏览：84
这是STA 160中流量组的GitHub存储库。成员： 辛西娅·莱 森雄二 王晓彤 我们使用PeMS网站上的数据分析了5年内的湾区交通量。 数据以公路传感器数据的形式出现，并包括流量，速度等点。 我们的分析主要集中在可视化和探索数据的本质上。
交通数据集PEMS07（包含速度、流量、时间占有率，交通网络的邻接矩阵）/交通网络/时间序列/时空序列/数据挖掘
浏览：40
PEMS 数据集是由美国加利福尼亚州的交通部门联合其他伙伴机构建立的统一公开交通数据库。美国加利福尼亚州的交通部门在交通路网上大约设置了超过39000 个交通监测站，交通管理部门安装在路网上的各类传感器可以实时地收集所在高速公路上的交通状况信息，越是接近市区人口密集的地区，传感器布置的也越密集，从分布上来看，这些传感器大多被安置在靠近市区的路段上。PEMS提供了超过十年的历史交通状况数据，整合了有
PEMS-开源
浏览：149
PEMS 是一个系统，它允许使用超过 RAM 大小的超大数据集执行类似 BSP 的算法（实现为 MPI 程序）。
车流量数据集+PeMs-SF+预测
浏览：116
5星 · 资源好评率100%
这个数据集描述了旧金山湾区高速公路不同车道的占用率，在0到1之间。这些测量的时间跨度为1/1/2008至3/30/2009，数据每10分钟采样一次。
交通数据集PEMS03（包含速度、流量、时间占有率，交通网络的邻接矩阵）/交通网络/时间序列/时空序列/数据挖掘
浏览：52
PEMS 数据集是由美国加利福尼亚州的交通部门联合其他伙伴机构建立的统一公开交通数据库。美国加利福尼亚州的交通部门在交通路网上大约设置了超过39000 个交通监测站，交通管理部门安装在路网上的各类传感器可以实时地收集所在高速公路上的交通状况信息，越是接近市区人口密集的地区，传感器布置的也越密集，从分布上来看，这些传感器大多被安置在靠近市区的路段上。PEMS提供了超过十年的历史交通状况数据，整合了有
PEMS使用说明
浏览：116
3星 · 编辑精心推荐
交通领域PEMS数据的使用说明，方便下载PEMS数据，完成交通领域的算法效果验证
加州高速路网PeMS交通流量数据集PEMS03
浏览：196
5星 · 资源好评率100%
加州高速路网PeMS交通流量数据集PEMS03。
加州高速路网PeMS交通流量数据集PEMS04
浏览：152
5星 · 资源好评率100%
加州高速路网PeMS交通流量数据集PEMS04
加州高速路网PeMS交通流量数据集PEMS08
浏览：31
5星 · 资源好评率100%
加州高速路网PeMS交通流量数据集PEMS08。
PeMS部分公共数据集下载
浏览：100
2019年1月1日~2019年3月31日之间，d07区的数据，数据格式为TXT格式。文档为百度文库的分享链接，打开下载即可。
ASTGCN_AST-GCN_PEMS08_PEMS深度学习_python交通_PEMS04
浏览：189
5星 · 资源好评率100%
关于深度学习神经网络交通预测的python交通数据集PEMS08
交通数据集PEMS04（包含速度、流量、时间占有率，交通网络的邻接矩阵）/交通网络/时间序列/时空序列/数据挖掘
浏览：23
该交通数据集来源于PeMS网站，包含旧金山湾区（美国加尼福尼亚州旧金山大湾区）29条高速公路3848个探测器，2018年1月1日至2018年2月28日这2个月的数据。这些传感器每5分钟收集一次数据，包含3848个所有的传感器每5...
将交通预测得PEMS-bay
浏览：180
将交通预测得PEMS-bay、以及METR-LA数据集进行划分成训练集、测试集和验证集、比例为0.6：0.2：0.2
traffic:加州交通事故数据可视化
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加州交通事故可视化 2003 年至 2012 年加利福尼亚州交通事故数据的简单 24x7 图表。 数据来源于 由创建 要创建 csv，请在包含来自上述 SWITRS 链接的数据的目录中的 sqlite3 命令行会话中运行以下命令： .mode csv .import collisions_2003to2012.csv collisions .headers on .output csv S
芬兰交通数据集2020年部分，用于机器学习
浏览：73
该数据集下载于https://aineistot.vayla.fi/lam/rawdata/2018/01 https://aineistot.liikennevirasto.fi/lam/rawdata/[year]/[ELY]/lamraw_[lam_id]_[yearshort]_[day_number].csv 属于芬兰交通系统数据 文件内容为lamraw_1_20_1到lamraw_6_
BCI2008数据集介绍.zip
浏览：32
中文翻译可查看我的博客，里面有详细的翻译说明可供学习！
交通流预测
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一篇论文，短时交通流预测、遗传算法 As we know, to predict short-term traffic flow accurately and efficiently is the premise and key of traffic management and control. This paper applies the theory of genetic algorithm
芬兰交通数据集，用于机器学习
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该数据集下载于https://aineistot.vayla.fi/lam/rawdata/2018/01 https://aineistot.liikennevirasto.fi/lam/rawdata/[year]/[ELY]/lamraw_[lam_id]_[yearshort]_[day_number].csv 属于芬兰交通系统数据 其中数据格式为 点ID，年，天数，小时，分钟，第二
STFGNN:STFGNN @ AAAI-2021代码（时空交通数据预测）
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AAAI-2021时空融合图神经网络的交通流量预测 要求 这是STFGNN的MXNet实现：[用于交通流量预测的时空融合图神经网络，AAAI 2021]（ ）。 该框架基于框架构建。 强烈建议您熟悉其管道。 Python3 参见requirements.txt 资料准备 STFGNN在这几个公共交通数据集上实现。 来自PEMS03 ， PEMS04 ， PEMS07和PEMS08 。 使用
交通数据集PEMS08（包含速度、流量、时间占有率，交通网络的邻接矩阵）/交通网络/时间序列/时空序列/数据挖掘
浏览：173
该交通数据集来源于PeMS网站，包含圣贝纳迪诺市（美国加利福尼亚州南部一座城市）8条高速公路1979个探测器，2016年7月1日至2016年8月31日这2个月的数据。这些传感器每5分钟收集一次数据，包含1979个所有的传感器每5...
交通流数据集pems数据集04至08都有
浏览：104
5星 · 资源好评率100%
交通流数据集pems数据集04至08都有
公共的交通数据集PEMS03
浏览：52
这些数据集是Caltrans Performance Measurement System (PeMS)从横跨加州所有主要城市地区的探测器收集的。PeMS每30秒收集一次数据，收集到的数据每5分钟聚合一次。 因此每个探测器每天包含288个数据点。PEMS04数据...
交通预测流量数据集METR-LA数据集进行划分成训练集、测试集和验证集、比例为0.6：0.2：0.2
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将交通预测得PEMS-bay、以及METR-LA数据集进行划分成训练集、测试集和验证集、比例为0.6：0.2：0.2
全国计算机等级考试二级Python真题及解析.docx
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MRRG10
2023-04-27
想问一下csv文件数据集上面的from to cost是什么意思代表
zzkq11111223
2022-10-26
果断支持这个资源，资源解决了当前遇到的问题，给了新的灵感，感谢分享~
HowsenFisher
2022-12-28
资源内容总结地很全面，值得借鉴，对我来说很有用，解决了我的燃眉之急。
十六159
2024-02-08
资源内容总结地很全面，值得借鉴，对我来说很有用，解决了我的燃眉之急。
小嘻哈哈
2023-03-14
资源不错，很实用，内容全面，介绍详细，很好用，谢谢分享。
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Xhfei1224
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