广州交通流数据集包含时间、车速信息，且数据以每十分钟一次的频率记录。-ITADN社区

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本数据集收录了广州市内主要路段每十分钟一次的速度、车流密度及交通量等详细信息，为交通分析与规划提供有力支持。广州交通流数据集记录了时间、车速等信息，并且每十分钟更新一次记录。

负荷预测数据集（2018年1月至2020年12月，每15分钟记录一次，包含十万余条数据）

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该数据集收录了从2018年到2020年的电力负荷信息，每15分钟更新一次，涵盖十万多个观测值，为精准的负荷预测提供坚实的数据支持。数据包含10万多条负荷记录，时间跨度从2018年1月到2020年12月，采样间隔为每15分钟一次。这些数据包括温度、湿度、风速、露点以及云层覆盖等特征，并且所有数值均以兆瓦（MW）为单位。

PEMS08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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PEMS08交通数据集包含洛杉矶高速路网的速度、流量、时间占有率等信息，以及详尽的交通网络拓扑结构。此数据集适用于时间序列分析与时空序列的数据挖掘研究。该交通数据集来源于PeMS网站，包含了美国加州南部圣贝纳迪诺市8条高速公路1979个探测器在2016年7月1日至2016年8月31日两个月的数据。这些传感器每5分钟收集一次经过车辆的数量信息。整个数据集中共有107个节点，每个节点有三个特征，时间跨度为61天，并且记录了每隔五分钟的交通情况。此外，该数据集还包含一个表示107个路口之间相邻关系和距离的3*107邻接矩阵文件。这些信息可以用于进行交通流量预测、交通速度预测、交通拥堵状况预测以及分析时间序列等研究工作。

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。

PEMS04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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简介：PEMS04交通数据集包含速度、流量、时间占有率等信息，提供详尽的交通网络邻接矩阵，适用于时间序列与时空序列分析及数据挖掘研究。该交通数据集来源于PeMS网站，包含旧金山湾区（美国加利福尼亚州）29条高速公路上的3848个探测器，在2018年1月1日至2018年2月28日两个月内的数据。这些传感器每5分钟收集一次经过车辆的数量信息。此外，该数据集还包含一个描述了307个节点之间连通性和距离的邻接矩阵文件。具体来说，PeMSD4的数据包括： - 节点数量：307 - 特征数：3 - 时长：59天 - 时间窗口：每5分钟该数据集可以用于交通流量预测、交通速度预测、交通拥堵情况分析以及时间序列和时空序列的分析。

负荷预测数据集（超过38000条记录，涵盖96个节点，每15分钟更新一次，包含温度、湿度、风速和降雨量等信息）

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这是一个庞大的电力负荷预测数据集，含逾38,000条记录，覆盖96个不同节点，每15分钟刷新一次。数据囊括了影响电网负荷的各类因素如气温、湿度、风力及降水情况。数据内容包括38000多条记录，涉及96个节点的数据点，时间间隔为15分钟。数据包含温度、湿度、风速和降雨量等多种特征。

统计每10分钟的数据次数

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本项目专注于实时数据处理技术，旨在统计并分析每十分钟内收集到的具体数据量，为用户提供高效准确的大数据分析服务。按10分钟分割时间的统计算法可以这样实现：将总时间（以秒为单位）除以600（即10分钟转换成秒），得到的结果就是总的10分钟时间段数量。这种方法简单明了，不需要额外调用其他函数或复杂的算法。

PEMS07交通数据集（含速度、流量、占用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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PEMS07交通数据集包含洛杉矶高速路网的速度、流量和占有率等多维度信息，结合时间序列与空间网络结构，为交通模式分析与预测提供丰富资源。 PEMS 数据集是由美国加州交通部门及其合作伙伴共同创建的统一公开交通数据库。在加州的路网上大约设置了超过39000个监测站，这些站点上的传感器可以实时收集所在高速公路上的交通状况信息，在人口密集的城市区域，部署了更多的传感器以获得更详细的数据。从地理位置上看，大多数传感器被安置于靠近城市的路段上。 PEMS提供了长达十年的历史数据记录，并整合了加州运输公司及其他交通机构的相关信息。PemsD7 数据集包含了分布在加州高速公路系统（CalTrans）中的228个监测站点的30秒采样数据，经过处理后以5分钟的时间间隔提供给用户。该数据集涵盖了从2012年5月至6月工作日中这228个站点的速度信息，并包括邻接矩阵和特征矩阵这两种形式的数据结构。其中，邻接矩阵是通过分析现有的时空交通数据特性构建的一种新类型矩阵，用于表示具有相似流量模式的节点之间的关系；而特征矩阵则是每个传感器的时间序列属性集合。

美国风电场2012年风速与风电功率数据（每5分钟记录）

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本数据集包含美国风电场所收集的2012年度精确风速及对应的风电功率测量值，采样间隔为五分钟，详尽呈现了该地区全年风能利用状况。标题中的“美国风电场2012年风速数据及风电功率数据每5分钟间隔采样”揭示了这份数据集的核心内容。它记录了美国风电场在2012年的详细运营情况，每次采集的数据时间间隔为五分钟，包括风速和发电量等信息。这样的数据对于研究风能、风电工程、电力系统规划及新能源政策制定具有重要意义。首先理解风速数据的概念：它是衡量空气流动速度的关键指标，在风电行业中直接影响着发电机的发电效率。一般而言，更高的风速意味着更大的电量产出，但这一关系并非线性的；超出或低于特定阈值时，设备的工作效率会显著下降。因此，这些5分钟间隔采集的数据能够帮助分析不同风速条件下风电场的表现，并优化运营策略和设备配置。其次，风电功率数据展示了发电机实际输出的电力情况。通过对这些数据的研究，可以评估风电场在不同时段（如日夜、季节变化）内的发电性能及其稳定性和可靠性。这对于电网调度部门预测未来电力供需平衡至关重要。标签中的“风电场数据”表明这份记录不仅包括风速信息，还涵盖了与运行相关的其他关键参数，例如地理位置和设备型号等，这些对于评估风能资源非常有用。“风电功率预测”的标签则意味着可以利用这些历史数据建立模型来预测未来的电能产出情况，这对电力市场参与及电网调度管理具有重要意义。 “风速”和“新能源”两个标签进一步强调了这份数据集在可再生能源领域的重要价值。它有助于研究人员更好地理解全球范围内风力资源的分布与变化规律，并探索更高效的利用方式以推动清洁能源技术的发展。文件列表中包含一个名为“55567-2012.csv”的CSV格式文件，其中记录了具体的数据信息；此外还有一个“readme.txt”文档提供关于数据来源、处理方法及使用说明等重要细节。这些资料为正确理解和应用该数据集提供了必要的指导。综上所述，这份详尽的风电场运行记录不仅有助于分析和优化现有设施的表现与效率，还对建立预测模型以及制定新能源政策具有重要的参考价值。通过深入研究这些数据，可以进一步提升风能利用的效果，并促进清洁能源在全球范围内的广泛应用和发展。

加州PeMS高速公路交通流量数据集PEMS08

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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。

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