【亲测免费】 GNN交通流量预测资源文件介绍

本仓库提供了一个用于GNN（图神经网络）交通流量预测的资源文件。该资源文件包含了PEMS04数据集，这是一个用于交通流量预测的常用数据集，包含了2018年1月1日开始采集的连续59天的307个探测器获得的流量数据。每5分钟采集一次，原始流量数据shape为(307, 16992, 3)，其中3维特征为flow（流量）、occupy（占有率）、speed（速度）。

数据集介绍

• 数据来源：PEMS04数据集
• 数据采集时间：2018年1月1日开始的连续59天
• 数据特征：
  • 流量（flow）：每5分钟采集一次的流量数据
  • 占有率（occupy）：每5分钟采集一次的占有率数据
  • 速度（speed）：每5分钟采集一次的速度数据
• 数据shape：(307, 16992, 3)

数据集用途

该数据集主要用于图神经网络（GNN）的交通流量预测任务。通过使用GNN模型，可以对未来的交通流量进行预测，这对于交通管理和路径规划具有重要意义。

数据集结构

数据集包含以下文件：

• 流量数据文件：包含307个探测器在59天内的流量数据
• 占有率数据文件：包含307个探测器在59天内的占有率数据
• 速度数据文件：包含307个探测器在59天内的速度数据
• 邻接矩阵文件：包含探测器之间的连接关系和距离信息

使用说明

1. 下载数据集：从本仓库下载PEMS04数据集。
2. 数据预处理：根据需要对数据进行预处理，例如归一化、划分训练集和测试集等。
3. 模型训练：使用GNN模型对预处理后的数据进行训练。
4. 流量预测：利用训练好的模型对未来的交通流量进行预测。

参考文献

本资源文件的详细介绍和使用方法可以参考以下文章：

• GNN交通流量预测_pems04数据集介绍

贡献

欢迎对本仓库进行贡献，包括但不限于数据集的扩展、模型的改进、代码的优化等。请提交Pull Request，我们会尽快审核并合并。

许可证

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