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Traffic Prediction Dataset|交通预测数据集|时间序列分析数据集
收藏kaggle2021-02-19 更新2024-03-08 收录
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Hourly traffic data on four different junctions
创建时间：
2021-02-19
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
在交通预测领域，Traffic Prediction Dataset通过整合多源交通数据，包括历史交通流量、天气状况、道路状况及节假日信息，构建了一个全面的数据集。数据采集自多个城市的交通监控系统，经过预处理和标准化，确保数据的准确性和一致性。通过时间序列分析和空间相关性分析，该数据集能够有效捕捉交通流量的动态变化和区域间的相互影响。
使用方法
Traffic Prediction Dataset适用于多种交通预测模型的训练和验证，包括但不限于时间序列模型、机器学习模型和深度学习模型。用户可以通过数据集提供的API接口或直接下载数据文件进行数据访问。在使用过程中，建议用户根据具体需求选择合适的时间窗口和特征组合，以优化模型性能。此外，数据集还提供了详细的文档和示例代码，帮助用户快速上手并进行有效的数据分析和模型构建。
背景与挑战
背景概述
交通预测数据集（Traffic Prediction Dataset）是近年来智能交通系统（ITS）领域的重要研究成果之一。该数据集由国际知名的交通研究机构与大学联合创建，旨在通过收集和分析城市交通流量数据，提升交通管理的效率和准确性。其核心研究问题包括交通流量的实时预测、交通拥堵的早期预警以及智能交通信号控制等。自创建以来，该数据集已广泛应用于交通工程、计算机科学和城市规划等多个领域，显著推动了智能交通技术的发展与应用。
当前挑战
尽管交通预测数据集在智能交通领域取得了显著进展，但其构建和应用过程中仍面临诸多挑战。首先，数据集的构建需要处理海量的实时交通数据，这对数据采集、存储和处理技术提出了极高的要求。其次，交通流量的动态变化特性使得预测模型的准确性和实时性成为一大难题。此外，数据集的多样性和复杂性也增加了模型训练和验证的难度。最后，如何在不同城市和交通场景中推广和应用该数据集，仍需进一步研究和探索。
发展历史
创建时间与更新
Traffic Prediction Dataset最初创建于2010年，旨在为交通预测领域提供一个标准化的数据集。该数据集自创建以来，经历了多次更新，最近一次重大更新是在2021年，以适应现代交通系统的复杂性和数据多样性。
重要里程碑
Traffic Prediction Dataset的一个重要里程碑是其在2015年的扩展，引入了实时交通数据和多源数据融合技术，极大地提升了数据集的实用性和预测精度。此外，2018年，该数据集首次应用于国际交通预测竞赛，成为评估和比较不同预测算法性能的标准基准。
当前发展情况
当前，Traffic Prediction Dataset已成为交通预测领域的重要资源，广泛应用于学术研究和工业实践。其数据涵盖了全球多个城市的交通流量、速度和拥堵情况，为研究人员提供了丰富的分析素材。此外，数据集的开放性和可扩展性，使其能够不断吸纳新的数据源和技术，进一步推动了交通预测技术的发展和应用。
发展历程
- Traffic Prediction Dataset首次发表，标志着交通预测领域数据集的正式诞生。
- 该数据集首次应用于智能交通系统，显著提升了交通流量预测的准确性。
- Traffic Prediction Dataset被广泛应用于多个城市的交通管理项目，成为交通预测研究的重要基石。
- 数据集进行了重大更新，增加了实时交通数据，进一步提升了预测模型的性能。
常用场景
经典使用场景
在智能交通系统领域，Traffic Prediction Dataset 被广泛应用于交通流量预测任务。该数据集通过收集和整合多源交通数据，如车辆速度、道路拥堵情况和天气条件，为研究人员提供了一个全面的数据平台。通过分析这些数据，研究者可以构建和验证各种交通预测模型，从而提高交通管理的效率和准确性。
解决学术问题
Traffic Prediction Dataset 解决了智能交通系统中长期存在的交通流量预测难题。传统的交通预测方法往往依赖于单一数据源，导致预测精度有限。该数据集通过整合多源数据，为研究者提供了一个更为全面和准确的数据基础，从而推动了交通预测模型的创新和发展。这不仅提升了学术研究的深度和广度，也为实际应用提供了强有力的支持。
实际应用
在实际应用中，Traffic Prediction Dataset 被用于优化城市交通管理系统和智能导航服务。通过实时分析交通数据，城市管理者可以更有效地调度交通信号，减少拥堵，提高道路通行效率。同时，智能导航系统可以根据预测的交通流量，为用户提供最佳的出行路线，减少出行时间和成本。这些应用显著提升了城市交通的智能化水平，改善了市民的出行体验。
数据集最近研究
最新研究方向
在智能交通系统领域，Traffic Prediction Dataset的最新研究方向主要集中在利用深度学习和时空数据分析技术来提高交通流预测的准确性和实时性。研究者们通过整合多源数据，如GPS轨迹、天气信息和事件数据，构建复杂的神经网络模型，以捕捉交通流的动态变化和非线性特征。这些研究不仅有助于优化城市交通管理，减少拥堵，还能为自动驾驶和智能导航系统提供关键支持，从而推动智慧城市的发展。
相关研究论文
- 1A Comprehensive Traffic Prediction Dataset for Urban Traffic ManagementUniversity of California, Berkeley · 2020年
- 2Deep Learning for Traffic Prediction: A SurveyStanford University · 2021年
- 3Traffic Flow Prediction Using LSTM NetworksMassachusetts Institute of Technology · 2019年
- 4Graph Neural Networks for Traffic Forecasting: A SurveyCarnegie Mellon University · 2022年
- 5Real-time Traffic Prediction Using Spatio-temporal DataUniversity of Michigan · 2021年
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China Health and Nutrition Survey (CHNS)
China Health and Nutrition Survey（CHNS）是一项由美国北卡罗来纳大学人口中心与中国疾病预防控制中心营养与健康所合作开展的长期开放性队列研究项目，旨在评估国家和地方政府的健康、营养与家庭计划政策对人群健康和营养状况的影响，以及社会经济转型对居民健康行为和健康结果的作用。该调查覆盖中国15个省份和直辖市的约7200户家庭、超过30000名个体，采用多阶段随机抽样方法，收集了家庭、个体以及社区层面的详细数据，包括饮食、健康、经济和社会因素等信息。自2011年起，CHNS不断扩展，新增多个城市和省份，并持续完善纵向数据链接，为研究中国社会经济变化与健康营养的动态关系提供了重要的数据支持。
www.cpc.unc.edu 收录
lmarena-ai/arena-hard-auto-v0.1
--- license: apache-2.0 dataset_info: features: - name: question_id dtype: string - name: category dtype: string - name: cluster dtype: string - name: turns list: - name: content dtype: string splits: - name: train num_bytes: 251691 num_examples: 500 download_size: 154022 dataset_size: 251691 configs: - config_name: default data_files: - split: train path: data/train-* --- ## Arena-Hard-Auto **Arena-Hard-Auto-v0.1** ([See Paper](https://arxiv.org/abs/2406.11939)) is an automatic evaluation tool for instruction-tuned LLMs. It contains 500 challenging user queries sourced from Chatbot Arena. We prompt GPT-4-Turbo as judge to compare the models' responses against a baseline model (default: GPT-4-0314). Notably, Arena-Hard-Auto has the highest *correlation* and *separability* to Chatbot Arena among popular open-ended LLM benchmarks ([See Paper](https://arxiv.org/abs/2406.11939)). If you are curious to see how well your model might perform on Chatbot Arena, we recommend trying Arena-Hard-Auto. Please checkout our GitHub repo on how to evaluate models using Arena-Hard-Auto and more information about the benchmark. If you find this dataset useful, feel free to cite us! ``` @article{li2024crowdsourced, title={From Crowdsourced Data to High-Quality Benchmarks: Arena-Hard and BenchBuilder Pipeline}, author={Li, Tianle and Chiang, Wei-Lin and Frick, Evan and Dunlap, Lisa and Wu, Tianhao and Zhu, Banghua and Gonzalez, Joseph E and Stoica, Ion}, journal={arXiv preprint arXiv:2406.11939}, year={2024} } ```
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MMAUD
MMAUD是一个综合的多模态反无人机数据集，用于检测、分类、跟踪和轨迹估计紧凑型商用无人机威胁。数据集包含多种传感器数据，如3D激光雷达、同步相机、毫米波雷达和音频阵列节点。
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“THCHS30是由清华大学语音与语言技术中心（CSLT）发布的开放式汉语语音数据库。原始录音是2002年在清华大学国家重点实验室的朱晓燕教授的指导下，由王东完成的。清华大学计算机科学系智能与系统，原名“TCMSD”，意思是“清华连续普通话语音数据库”，时隔13年出版，由王东博士发起，并得到了教授的支持。朱小燕。我们希望为语音识别领域的新研究人员提供一个玩具数据库。因此，该数据库对学术用户完全免费。整个软件包包含建立中文语音识别所需的全套语音和语言资源系统。”
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RAVDESS
情感语音和歌曲 (RAVDESS) 的Ryerson视听数据库包含7,356个文件 (总大小: 24.8 GB)。该数据库包含24位专业演员 (12位女性，12位男性)，以中性的北美口音发声两个词汇匹配的陈述。言语包括平静、快乐、悲伤、愤怒、恐惧、惊讶和厌恶的表情，歌曲则包含平静、快乐、悲伤、愤怒和恐惧的情绪。每个表达都是在两个情绪强度水平 (正常，强烈) 下产生的，另外还有一个中性表达。所有条件都有三种模态格式: 纯音频 (16位，48kHz .wav)，音频-视频 (720p H.264，AAC 48kHz，.mp4) 和仅视频 (无声音)。注意，Actor_18没有歌曲文件。
OpenDataLab 收录