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交通流量数据集.xlsx

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简介:
交通流量数据库 .xlsx

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  • PEMS-SF
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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。
  • 预测的CSV
    优质
    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。
  • METR-LA车辆
    优质
    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)。
  • 关于的YOLO
    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。
  • Python 分析
    优质
    本课程聚焦于运用Python进行交通流量数据的采集、处理与分析。通过实际案例教授如何利用编程解决交通领域的具体问题,旨在培养学员的数据分析能力及行业应用技能。 用于岭回归模型进行交通流量预测的基础数据是某路口的全年小时级别的车流量监测记录。基于这些已有数据,可以对未来的车流量情况进行回归预测。
  • 统计
    优质
    本表格收录了详尽的道路交通流量数据,涵盖不同时间段、路段及年度变化趋势等信息,为城市规划与交通安全研究提供重要参考依据。 这款整理收录的交通流量统计表适用于学习、参考及借鉴相关数据内容。文档作为一份优质的参考资料,具有较高的参考价值,对相关内容感兴趣的读者可以下载查看。
  • 加州PeMS高速公路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。
  • 分析:利用PeMS解析
    优质
    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。
  • :加州事故可视化
    优质
    本项目通过数据可视化技术展示加州地区的交通事故情况,旨在帮助公众了解交通风险并促进交通安全。 为了创建2003年至2012年加州交通事故数据的简单24x7图表,请使用SWITRS链接提供的数据,并在包含这些数据的目录中运行以下命令: ```sql .mode csv .import collisions_2003to2012.csv collisions .headers on .output csv SELECT CAST(TIME_ AS INTEGER) / 100 AS HOUR, DAYWEEK, COUNT(*) AS TOTAL, SUM(CAST(ETOH == Y AS INTEGER)) AS ALCOHOLRELATED, SUM(CAST(CRASHSEV == 1 AS INTEGER)) AS FATAL FROM collisions GROUP BY HOUR, DAYWEEK ``` 这些SQL命令将帮助你提取所需的数据并将其转换为CSV格式,以便进一步分析和可视化。