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加州高速公路网络PeMS的交通流量数据集PEMS03

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简介：PEMS03是基于加州PeMS系统收集的交通流量数据集，包含大量传感器监测的高速路网信息，适用于交通流量预测和分析研究。 加州高速路网PeMS交通流量数据集PEMS03。

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  • 加州高速公路网络PeMS的交通流量数据集PEMS03
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    简介：PEMS03是基于加州PeMS系统收集的交通流量数据集，包含大量传感器监测的高速路网信息，适用于交通流量预测和分析研究。 加州高速路网PeMS交通流量数据集PEMS03。
     
  • 加州高速公路网络PeMS交通流量数据集
    优质
    加州高速公路网络PeMS交通流量数据集包含了加州各地主要道路和高速公路上的实时与历史车流信息，为交通模式分析、预测及优化提供了宝贵资源。 加州高速路网PeMS交通流量数据集包含了丰富的实时交通流量信息，适用于各种交通数据分析与研究场景。
     
  • 加州高速公路PeMS交通流量数据集（PEMS03、PEMS04、PEMS07及PEMS08）
    优质
    加州高速公路PeMS交通流量数据集包含了PEMS03、PEMS04、PEMS07和PEMS08四个子数据集，详细记录了特定区域的实时交通流量信息，为交通管理和智能城市研究提供重要依据。 加州高速路网PeMS交通流量数据集包括PEMS03、PEMS04、PEMS07和PEMS08的邻接权重及车流量数据。
     
  • 加州高速公路网络PeMS交通流量数据集PEMS04
    优质
    PEMS04是加州大学伯克利分校开发的PeMS项目中的一个数据集，包含了南加州地区超过200个监测站的交通流量信息，时间跨度为一个月。 加州高速路网PeMS交通流量数据集PEMS04包含了详细的交通流量信息。
     
  • 加州高速公路网络PeMS的交通流量数据集PEMS07
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    简介：PEMS07是基于加州PeMS系统收集的交通流量数据集，包含超过2年的监测站点流量记录，为交通数据分析和建模提供了宝贵资源。 加州高速路网PeMS交通流量数据集PEMS07。
     
  • 加州PeMS高速公路交通流量数据集PEMS08
    优质
    简介：PEMS08是加州大学伯克利分校开发的高速公路监测系统发布的数据集，包含洛杉矶地区228个检测站的实时交通流量信息。该数据集广泛应用于智能交通系统的建模与分析中。 加州高速路网PeMS交通流量数据集PEMS08。
     
  • 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。
     
  • PEMS03公共交通数据集
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    PEMS03数据集是用于研究加利福尼亚州旧金山湾区交通流量的大规模动态图数据集，包含数月内数千个传感器收集的详细信息。 这些数据集由Caltrans Performance Measurement System (PeMS)从遍布加州所有主要城市地区的探测器收集而来。PeMS每30秒采集一次数据，并将这些数据以5分钟为单位进行汇总处理，因此每个探测器每天会产生288个数据点。PEMS04数据集中包含来自307个探测器的共计59天的数据记录；而PEMS08则涵盖170个探测器长达62天的时间跨度，它们分别对应着（59*288,307）和（62*288,170）这样的数据格式。
     
  • PEMS03交通数据集（含速度、流量、时间占有率及交通网络邻接矩阵）/交通网络/时间序列/时空序列/数据挖掘
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    PEMS03交通数据集包含高速路上的速度、流量和时间占有率信息，以及交通网络的邻接矩阵。此数据集适用于时间序列、时空序列分析与数据挖掘研究。 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一个统一公开的交通数据库。该数据集涵盖了加州交通路网中超过39000个监测站的数据，这些站点安装了各类传感器以实时收集所在高速公路上的交通状况信息。在市区人口密集区域，传感器分布更为密集，并且大多数被安置在靠近市区的道路段上。 PEMS 数据库提供了十年以上的历史交通数据记录，涵盖了加州运输公司及其他相关机构系统的各种信息。其中PemsD3 交通数据集特别值得关注：它包含从2012年5月至6月工作日期间，在加州高速公路系统（CalTrans）中选定的228个站点的数据。该数据集将每30秒采集的数据聚合为五分钟的时间间隔，记录了这些站点在指定时间段内的交通速度信息。 此外，PemsD3 数据集中还包括两个重要矩阵：邻接矩阵和特征矩阵。邻接矩阵通过分析现有的时空交通特性来构建，用于表示具有相似流量模式的节点之间的关系；而特征矩阵则包含了每个传感器的时间序列数据特征。
     
  • 交通流量分析：利用PeMS解析交通数据
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    本研究探讨了如何运用PeMS平台深入分析和理解交通流量，旨在提供有效的交通管理解决方案。通过解析PeMS中的大数据，我们能够识别交通模式、预测拥堵，并优化道路使用效率。 这是STA 160课程流量组的GitHub存储库。成员包括辛西娅·莱森雄二、王晓彤。我们使用PeMS网站上的数据分析了五年内的湾区交通量，数据以公路传感器的形式呈现，并包含了如流量、速度等信息点。我们的分析主要集中在可视化和探索数据的本质上。