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。

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详见：https://blog.csdn.net/qq_61814350/article/details/138620985?spm=1001.2014.3001.5501 1、(1)向串行口发送 1 个字符数据，开发板接收到数据后，将数据加一从串口发回。 (2)向串行口发送 1 个字符数据，开发板接收到数据后，判定数据为 Y 或者 y 跑马灯 全亮、数据为 N 或者 n 跑马灯全灭，其他字符，跑马灯旋转。 (3)重定向 printf、scanf 函数到串口。 2、(2)向串行口发送 1 个字符数据，开发板接收到数据后，判定数据为 Y 或者 y 跑马灯 全亮、数据为 N 或者 n 跑马灯全灭，其他字符，将数据的 ASCII 码显示在数码管上。 显示内容为 XXH。 3、构建发送和接收缓冲区，编写发送和接收单字节、双字节、四字节和字符串发送函 数。将接收到的字符串从串口发回，并在数码管上显示你接收到的字符串。 4、采用中断法定义串口通讯协议，串行口波特率设置为 115200bps，数据字长 8 位，停 止位 1 位，无校验。通过串行口向蜂鸣器、电机、跑马灯和数码管发送 5 字节命令。

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本文主要对LSTM模型结构改进及优化其参数, 使其预测股票涨跌走势准确率明显提高, 同时对美股周数据及日数据在LSTM神经网络预测效果展开研究. 一方面通过分析对比两者预测效果差别, 验证不同数据集对预测效果的影响; 另一方面为LSTM股票预测研究提供数据集的选择建议, 以提高股票预测准确率. 本研究通过改进后的LSTM神经网络模型使用多序列股票预测方法来进行股票价格的涨跌趋势预测. 实验结果证实, 与日数据相比, 周数据的预测效果表现更优, 其中日数据的平均准确率为52.8%, 而周数据的平均准确率为58%, 使用周数据训练LSTM模型, 股票预测准确率更高.