HyperAI超神经

GPD 人群流量和交通速度数据集

日期

1 年前

大小

985.01 MB

机构

清华大学

发布地址

github.com

清华大学电子工程系城市科学与计算研究中心最新成果 《Spatio-Temporal Few-Shot Learning via Diffusive Neural Network Generation》被 ICLR2024 接收,该研究提出 GPD (Generative Pre-Trained Diffusion) 模型,实现数据稀疏场景下的时空学习。

该数据集为论文的开源数据及代码。用于训练和评估的数据可以在时间序列数据中找到(已包含在超神经种子文件「Time-series-data」中)。

下载数据后,将它们移动到./Data 。

对于每个城市,研究团队提供以下数据:

  • Graph data:记录时空图的邻接矩阵。
  • Time series data:记录每个节点的时间顺序数据。

研究团队提供两个时间序列数据集:人群流量(包括 DC 、 BM 、 man)和交通速度(包括 metr-la 、 pems-bay 、 shenzhen 、 hengdu_m)。

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