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专用于交通流量数据的机器学习

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简介：
本项目专注于利用先进的机器学习技术分析和预测交通流量数据，旨在优化城市交通管理与规划。 MOOC中的机器学习课程使用岭回归方法处理交通流量数据集，该数据集中包含约2万条记录，主要属性包括ID、HR和其他与交通流量相关的特征。这样的数据非常适合用于无监督机器学习的学习，并且可以应用于多种分类算法中。

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  • 专用于交通流量数据的机器学习
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    本项目专注于利用先进的机器学习技术分析和预测交通流量数据，旨在优化城市交通管理与规划。 MOOC中的机器学习课程使用岭回归方法处理交通流量数据集，该数据集中包含约2万条记录，主要属性包括ID、HR和其他与交通流量相关的特征。这样的数据非常适合用于无监督机器学习的学习，并且可以应用于多种分类算法中。
     
  • 深圳公路交通数据集，适用于机器学习以预测交通流量
    优质
    本数据集收录了深圳市丰富详实的公路交通信息，旨在通过机器学习技术精准预测交通流量变化，为城市交通规划提供科学依据。 深圳公路交通数据集可用于机器学习以预测交通流量。
     
  • 基于GCN图神经网络的交通流量预测（机器学习，深度学习）.rar
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    本研究利用图卷积网络（GCN），探索其在交通流量预测中的应用潜力。通过机器学习与深度学习技术结合，提升交通流量预测精度与效率。 本段落使用了GCN（图卷积网络）、ChebNet以及GAT三种方法来预测交通流量，主要关注的是空间上的影响因素，而忽略了时间序列的影响，因此模型的性能还有提升的空间。这些方法仅用于基于上述三种图卷积技术进行交通流量预测。 从实验结果中可以明显看出，在处理数据时这三种模型在速度和准确率上存在差异。它们都具备一种通用框架来解决结构化的时间序列问题，并且不仅可以应用于交通网络建模与预测，还可以扩展到更广泛的时空序列学习任务之中。 将图卷积与门控时间卷积结合的时空卷积块可以有效提取空间特征并连贯地捕捉基本的时间特性。这种模型完全基于卷积架构，在输入端实现了并行化处理，并且具有较少的参数和更快的训练速度，这使得它能够以更高的效率来处理大规模网络问题。
     
  • 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。
     
  • 用于机器学习的高速公路交通车辆视频数据集
    优质
    该数据集专为机器学习设计，包含大量高速公路车辆行驶视频，旨在促进智能交通系统、自动驾驶及交通安全领域的研究与应用。 高速公路交通车辆视频数据集适用于机器学习等领域。
     
  • 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。
     
  • 基于深度学习LSTM的交通流量预测.pdf
    优质
    本论文探讨了利用深度学习中的长短时记忆网络(LSTM)对城市交通流量进行精准预测的方法，旨在为智能交通系统提供有效的数据支持。 本段落档探讨了基于深度学习的LSTM（长短期记忆网络）在交通流量预测中的应用。通过分析历史数据并结合时间序列特性，该研究旨在提高交通流量预测的准确性与可靠性，为城市交通规划提供有力的数据支持和技术手段。