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Python 交通流量数据分析

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简介：
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。

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  • Python 交通流量数据分析
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    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。
     
  • 交通流量分析：利用PeMS解析交通数据
    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。
     
  • PLM.rar_基于matlab的交通流量与交通流数据分析及估计
    优质
    本资源为《基于MATLAB的交通流量与交通流数据分析及估计》，内容涵盖利用MATLAB进行交通数据处理、分析和预测的方法和技术。 生存法则PLM 估计实际交通流通行能力大作业提供了论文程序实例以及流量数据。
     
  • 交通流量时空模式分析与挖掘（含Python代码及数据）
    优质
    本书深入探讨了如何利用Python编程语言进行交通流量的数据分析和模式识别，结合实际案例和详尽的数据集，为读者提供了一套全面理解并应用现代数据分析技术于城市规划和智能交通系统的方法。 交通流量时空模式挖掘（使用Python完整源码和数据）通常由明确的目的驱使，例如上班、购物或娱乐活动。出行的起始区域因其承担的不同功能，能够反映出用户的出行目的；同时从宏观角度来看，不同区域之间的交通流量在一天内的变化规律也能反映这些地区的功能特性。由于出行紧迫程度等因素的影响，在不同的情况下人们可能会选择不同的通行方式。目前地铁、公交和出租车是大型城市主要的三种出行方式。 智能公交卡刷卡日志记录了城市内人口乘坐公共交通（包括公交车或地铁）的所有行程，包含每次乘车的时间以及起止站点的信息；同时，出租车车载GPS能够对车辆的位置进行定位，并结合传感器数据进一步了解其状态（如是否载客），从而推测出乘客的详细出行路径。 本项目基于上海市智能公交卡刷卡日志记录、出租车车载GPS轨迹日志及该市兴趣点POI分布等信息，深入挖掘了城市区域交通流量在时间和空间维度上的模式。通过抽取不同交通方式对应的行程数据构建通勤量张量，并采用张量分解方法对这些数据进行分析，在时间上揭示出各种功能区之间交通流动的规律性变化趋势；同时也能解析出行的空间分布特性。
     
  • 基于MATLAB的交通流量分析
    优质
    本项目运用MATLAB软件对实时交通数据进行采集、处理与可视化展示，通过建立模型预测交通流量变化趋势，旨在优化城市交通管理策略。 用MATLAB编写的基于元胞自动机思想的交通流模型。
     
  • 交通流量统计数据表
    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。
     
  • PEMS-SF交通流量数据集
    优质
    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。
     
  • Python DBN预测交通流量
    优质
    本研究运用Python编程语言结合深度信念网络(DBN)模型，旨在高效准确地预测城市交通流量，为智能交通系统优化提供数据支持。 Python 实现的基于DBN的交通流预测系统已包含实验验证部分，确保其可用性。