该交通数据集来源于PeMS网站，包含圣贝纳迪诺市（美国加利福尼亚州南部一座城市）8条高速公路1979个探测器，2016年7月1日至2016年8月31日这2个月的数据。这些传感器每5分钟收集一次数据，包含1979个所有的传感器每5分钟经过的车辆数。 数据集 节点 特征数 时长 时间窗口 PeMSD8 107 3 61天 5min 此外本数据集还包含一个3*107的邻接矩阵文件，该数据表示了107个路口之间的相邻情况(即连通性) 以及节点之间的距离。 可用于交通流量预测、交通速度预测、交通拥堵情况预测、交通信号灯绿信比条件、时间序列分析、时空序列分析

该交通数据集来源于PeMS网站，包含旧金山湾区（美国加尼福尼亚州旧金山大湾区）29条高速公路3848个探测器，2018年1月1日至2018年2月28日这2个月的数据。这些传感器每5分钟收集一次数据，包含3848个所有的传感器每5分钟经过的车辆数。 数据集 节点 特征数 时长 时间窗口 PeMSD4 307 3 59天 5min 此外本数据集还包含一个307*307的邻接矩阵文件，该数据表示了307个路口之间的相邻情况(即连通性) 以及节点之间的距离。 可用于交通流量预测、交通速度预测、交通拥堵情况预测、交通信号灯绿信比条件、时间序列分析、时空序列分析

PEMS 数据集是由美国加利福尼亚州的交通部门联合其他伙伴机构建立的统一公开交通数据库。美国加利福尼亚州的交通部门在交通路网上大约设置了超过39000 个交通监测站，交通管理部门安装在路网上的各类传感器可以实时地收集所在高速公路上的交通状况信息，越是接近市区人口密集的地区，传感器布置的也越密集，从分布上来看，这些传感器大多被安置在靠近市区的路段上。PEMS提供了超过十年的历史交通状况数据，整合了有关加州运输公司以及其他交通机构系统的各类信息。 PemsD7 交通数据集：数据由分布在加利福尼亚州高速公路系统（CalTrans）中选择 228 个站点数据。数据集从30 秒的数据样本聚合到5 分钟的时间间隔内。时间范围在 2012 年5 月和6 月的工作日的228 个站点交通速度信息，数据包括邻接矩阵和特征矩阵。 邻接矩阵是通过分析已有时空交通数据的特性，构建一种新的具有相似交通流量模式的 矩阵，特征矩阵是每个传感器节点的时间序列特征矩阵。

这些网络数据主要由nodes，link，OD等信息构成，并组织成一系列文件。

PEMS 数据集是由美国加利福尼亚州的交通部门联合其他伙伴机构建立的统一公开交通数据库。美国加利福尼亚州的交通部门在交通路网上大约设置了超过39000 个交通监测站，交通管理部门安装在路网上的各类传感器可以实时地收集所在高速公路上的交通状况信息，越是接近市区人口密集的地区，传感器布置的也越密集，从分布上来看，这些传感器大多被安置在靠近市区的路段上。PEMS提供了超过十年的历史交通状况数据，整合了有关加州运输公司以及其他交通机构系统的各类信息。 PemsD3 交通数据集：数据由分布在加利福尼亚州高速公路系统（CalTrans）中选择 228 个站点数据。数据集从30 秒的数据样本聚合到5 分钟的时间间隔内。时间范围在 2012 年5 月和6 月的工作日的228 个站点交通速度信息，数据包括邻接矩阵和特征矩阵。 邻接矩阵是通过分析已有时空交通数据的特性，构建一种新的具有相似交通流量模式的 矩阵，特征矩阵是每个传感器节点的时间序列特征矩阵。

复杂网络理论在城市交通网络分析中的应用，赵月，杜文，介绍了复杂网络的基本概念并详细分析了城市交通网络的特征；列举了两种描述城市交通网络的方法，探讨了各自存在的不足；从网络实

2021数学建模模拟题

城市图建模项目 一个小型 OOP Java 项目，它使用图形对城市的交通网络进行建模。 ================ 项目#1：考虑一个城镇不同位置的有轨电车和公交线路以及相应站点的网络。 在一些地方，为了换线，存在多个车站（有轨电车和公共汽车）。 每条线路都有平均行驶速度和成本。 要求： 对问题的所有相关概念进行建模； 适当地决定接口、抽象类、类； 考虑重用性、数据封装、关注点分离； 提供类图； 假设一个人想从一个特定的地方去另一个地方，为他/她提供所有可用的连接（不考虑时间表限制）； 让系统提供从一个地点到另一个地点的最快、最短和最便宜的方式； 通过显示车站名称并根据当前线路的平均速度在两个车站之间等待来模拟人的旅行。 价值：3p 截止时间：2014 年 11 月 23 日 23:59。 错过最后期限长达一周会使项目价值减少 50%。 错过截止日期超过一周导致该项

加权网络是复杂网络研究的一个重要领域，交通网络是一个典型的加杈网络.交通网络的发展演化对国民经济的繁荣发展起着至关重要的作用.综合复杂网络的拓扑结构和交通流量计算的顾客选择理论，提出了一种随时间演化基于乘客中转路径的交通系统发展演化模型，并对模型进行了分析和数学验证，分析结果为该模型的点强度、点度和杈重分布性质和BBV模型完全一致；网络是无尺度网络，点强度和点度分布都服从幂律分布，并且指数在2.33～3.00之间.最后通过仿真实验对演化模型进行仿真，结合中国交通网络的实证分析验证了模型的合理性.

人工智人-家居设计-城市交通网络动态交通流模型和交通信号智能控制研究.pdf