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加州高速公路网络PeMS交通流量数据集PEMS04

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简介：
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。

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  • 加州高速公路网络PeMS交通流量数据集PEMS04
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    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交通流量数据集
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    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）
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    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。
     
  • 加州高速公路网络PeMS的交通流量数据集PEMS03
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 交通流量：加州交通事故数据可视化
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    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。