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METR-LA车辆交通流量数据集

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简介：
METR-LA数据集是由大量洛杉矶地区车辆和交通传感器收集的时间序列信息构成，适用于交通预测与分析研究。 METR-LA是洛杉矶高速路数据集的一个实例文件metr-la.h5。原始数据的形状为（12,6850,207），表示每隔五分钟收集一次数据，目标预测未来一小时的数据变化，即从输入形式(12,207,2)转换到输出形式(12,207,1)。

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  • METR-LA车辆交通流量数据集
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    METR-LA数据集是由大量洛杉矶地区车辆和交通传感器收集的时间序列信息构成，适用于交通预测与分析研究。 METR-LA是洛杉矶高速路数据集的一个实例文件metr-la.h5。原始数据的形状为（12,6850,207），表示每隔五分钟收集一次数据，目标预测未来一小时的数据变化，即从输入形式(12,207,2)转换到输出形式(12,207,1)。
     
  • 将METR-LA交通预测流量数据集按0.6:0.2:0.2的比例划分为训练集、验证集和测试集
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    本研究针对METR-LA交通预测流量数据集进行划分，采用0.6:0.2:0.2比例分配为训练集、验证集与测试集，以优化模型的训练效果。 将PEMS-bay 和 METR-LA 数据集按照0.6：0.2：0.2的比例划分为训练集、验证集和测试集。
     
  • PEMS-SF交通流量数据集
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    PEMS-SF交通流量数据集是由加利福尼亚大学伯克利分校收集并发布的，该数据集记录了旧金山湾区高速公路系统中传感器在一年内的实时交通流量信息，为交通流预测及拥堵缓解研究提供了宝贵的资源。 PEMS-SF交通时间序列数据集包含267个训练序列和173个测试序列，每个序列长度为144（全天每10分钟采样一次）。该数据集具有963个维度的多元变量，代表从963个不同传感器收集到的高速公路占用率信息。
     
  • 城市交通与车辆行为的数据集
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    本数据集涵盖城市中各种交通工具及驾驶者的行为模式，旨在研究和优化城市交通系统。包含大量实时交通信息与历史记录。 关于城市交通与车辆行为的数据集包含了多种因素的相关数据。以下是各列的描述： 1. 城市：收集数据的城市名称。 2. 车辆类型：涉及交通中的各类车辆（如汽车、卡车、公交车、摩托车）。 3. 天气状况：数据采集时的主要天气情况（例如晴朗、下雨或下雪）。 4. 经济状态：城市整体的经济状况（比如繁荣时期、衰退期或稳定期）。 5. 星期几：记录数据的具体星期几，如周一至周日等。 6. 一天中的时间点：采集数据的时间，通常采用24小时制表示。 7. 车速：交通中车辆的速度，单位为英里每小时（mph）或公里每小时（km/h）。 8. 高峰时段标识：二进制指示符（0 或1），表明是否在高峰时间采集数据。 9. 是否发生随机事件：二进制指示符（0 或 1），表示是否有突发事件，如交通事故或道路封闭等。 10. 能源消耗量：车辆的能源使用情况，通常以燃料消耗或用电量来衡量。 该数据集可用于分析交通模式、研究天气和经济条件对交通的影响、评估能源消费趋势以及预测交通拥堵。研究人员与城市规划者可以利用此数据集更好地理解和改进城市的交通运输系统。
     
  • 交通流量预测的CSV数据集
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    此数据集包含用于交通流量预测的CSV文件，记录了特定地点不同时段内的车流信息，适用于机器学习模型训练与测试。 交通流量预测数据集CSV文件包含用于分析和建模的交通相关数据。
     
  • 关于交通流量的YOLO数据集
    优质
    本数据集为研究交通流量而设，采用先进的YOLO算法进行实时目标检测，包含大量车辆、行人等交通元素的高清视频帧标注信息。 这段文字描述了一组包含公交车、汽车、电动车、行人、自行车以及交警六个类别的500多张图片的集合。
     
  • matlab实现的交通流量模拟代码.zip_beeny83_交通流_交通网络_matlab_车辆模拟
    优质
    这段资源提供了一个利用MATLAB编写的交通流量模拟程序，旨在研究和分析交通网络中的车辆行为。通过该代码，用户可以更好地理解不同条件下的交通流特性及优化方案。 在MATLAB代码的交通流元胞自动机仿真双车道模型中，如果需要改变车流密度，则可以在脚本段落件中调整fp参数。
     
  • 209红外检测车辆交通流量的装置.zip
    优质
    本项目介绍了一种基于209红外技术的创新性车辆交通流量监测装置。该设备能够高效、准确地统计道路上的车流情况，并实时反馈数据，为城市交通管理提供科学依据。 标题为“209红外检测车流量交通灯.zip”的压缩包包含了一系列与基于红外技术的智能交通管理系统相关的文件。该系统利用红外传感器来探测车辆经过时散发的热量，从而实现无接触式的车流量计数，并根据实时数据调整红绿灯的时间配比。 1. **红外检测技术**：通过使用不可见光（即红外线）进行非接触式温度测量和物体识别，可以有效减少交通拥堵并优化道路通行效率。这种技术相比传统的地磁感应或视频监控方法具有更低的误报率和更强的抗干扰能力。 2. **车流量检测**：实时监测车辆数量是实现高效城市交通管理的关键步骤之一。该系统能够自动调整信号灯时间，以适应不断变化的道路状况。 3. **交通灯控制系统**：设计了一个基于红外技术的智能控制方案来优化红绿灯切换策略，从而确保道路畅通无阻。 4. **PCB设计**（12-pcb）：文件包含了电路板的设计图纸和元器件布局等信息，是硬件制作的重要参考依据。 5. **任务书**（9-任务书）：项目目标、工作范围及预期成果的详细说明，为整个项目的执行提供了指导方向。 6. **仿真结果**（5-仿真8, 4-仿真7）：通过电路或系统模拟软件对设计方案进行测试和验证，确保其功能性和性能满足要求。 7. **元件清单**（8-元件清单）：列出所有必需的电子元器件及其规格信息，方便实际组装时参考。 8. **开题报告**（10-开题报告）：详细描述了研究背景、目的及方法等内容，为项目启动阶段提供了理论支持。 9. **操作说明与功能介绍**（13-操作说明及功能）：解释系统使用步骤和各项具体功能，帮助用户更好地理解和运用该技术。 10. **交通灯论文**（14-交通灯论文）：详细论述了整个项目的设计理念、实现过程以及实验结果分析等内容。 11. **实物图**（6-实物图）：展示了系统的实际外观和组装情况，有助于理解设计的实际应用效果。 这些资料全面涵盖了基于红外技术的智能交通管理系统从概念提出到最终实施的所有阶段，并且对学习相关理论和技术具有重要的参考价值。
     
  • 车辆数据集
    优质
    本车辆数据集包含了多种车型在不同环境下的详细信息，包括尺寸、重量、性能参数等，旨在支持自动驾驶与汽车工程研究。 《机器视觉汽车图像检测数据集Computer vision car dataset for opencv and machine learning》由Vlada Kucera制作。