交通流预测爬坑记(一):交通流数据集,原始数据

交通流预测数据集探秘:从纽约到英国
本文介绍了交通流预测所需的数据集,包括个人出行、高速公路数据,推荐了纽约、英国高速公路数据集,并提供了数据来源和预处理思路,如CNN+LSTM、GCN等模型方法。

赠人玫瑰
在这里插入图片描述

如今网上有非常多的数据集,在优快云,知乎什么搜一下可以找到一大堆,在收集数据时,发现很多数据集整理的文章都是写的一些论文中以及经过预处理的数据,我感觉这样的数据在从新写论文时使用起来非常不方便,因为不知道很多细节,所以我想写一写我搜集数据时搜集到的数据。

主要数据类型

个人出行数据,轨迹数据

推荐使用纽约公开数据集

高速公路观察点数据集

推荐使用英国高速公路数据集

其他

卡口、地铁等等

出行数据集

  • 郑宇,北京出租车数据集,应用于ST-ResNet,原始数据shape=(5596,2,32,32),"2"代表出In/Out两种流量。
    北京出租车数据集

原地址

https://github.com/amirkhango/DeepST/blob/master/deepst/models/STConvolution.py
百度网盘分享
链接:https://pan.baidu.com/s/1LY7kg6EP_hkcdINrm_szHg
提取码:0zhl

https://www1.nyc.gov/site/tlc/about/tlc-trip-record-data.page

  • 滴滴盖亚

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