推荐大型交通流量预测基准数据集 - LargeST

推荐大型交通流量预测基准数据集 - LargeST

LargeSTThe official repository of the paper LargeST: A Benchmark Dataset for Large-Scale Traffic Forecasting (NeurIPS 2023 DB Track)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/la/LargeST

1、项目介绍

在计算机视觉和机器学习领域，高质量的基准数据集是推动研究进展的关键因素。LargeST，一个大规模的交通流量预测基准数据集，正填补了这一领域的空白。该数据集由NeurIPS 2023 DB Track的论文发布，包含了四个子数据集，覆盖了加利福尼亚州不同区域的8,600多个传感器数据，提供了详尽的元信息，如地理位置、道路网络等。

2、项目技术分析

LargeST的数据准备过程包括从Kaggle下载原始数据，处理流量数据并生成训练所需的格式。项目提供的Python脚本可以方便地进行数据清洗、生成训练数据以及创建子数据集，这使得研究人员能够专注于模型的构建而非繁琐的数据预处理。此外，LargeST支持12种基线模型，涵盖了多种图神经网络方法，为比较和改进预测性能提供了便利。

3、项目及技术应用场景

• 城市规划：通过准确预测交通流量，城市规划者能更好地设计交通基础设施，优化路线，减少拥堵。
• 智能交通系统：实时预测可帮助驾驶员规避拥挤路段，提高出行效率。
• 紧急服务响应：快速了解交通状况有助于调度应急资源，确保及时到达事故现场。
• 学术研究：对于机器学习和人工智能的研究人员，LargeST提供了一个验证新算法有效性的理想平台。

4、项目特点

• 大规模: 数据涵盖大量传感器，挑战大型数据集上的预测任务。
• 全面元数据: 提供地理、人口统计学等多种信息，增强模型理解力。
• 标准化流程: 简化的数据处理和实验运行流程，便于复现结果和对比分析。
• 多样化的基线: 与多种先进的交通流量预测模型兼容，利于新方法的评估。
• 开放源代码: 采用MIT许可证，鼓励社区贡献和共享成果。

如果你正在寻找一个用于交通流量预测的综合数据集，或者希望在大尺度预测问题上挑战新的算法，那么LargeST无疑是一个值得尝试的选择。利用这个强大的工具，让我们共同推进交通管理与智能城市的未来发展。

LargeSTThe official repository of the paper LargeST: A Benchmark Dataset for Large-Scale Traffic Forecasting (NeurIPS 2023 DB Track)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/la/LargeST