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。

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车流量预测任务是一个回归任务，旨在根据区域历史的车流量情况来预测其未来某一段时间的车流量情况。使用的数据为纽约市出租车流量数据。输入为纽约市各区域的历史车流量时间序列，输出为对应各区域的未来车流量的预测值。 纽约出租车流量数据集，时间跨度为从2015年1月1日到2015年3月1日。数据处理成为网格流量数据，时间间隔设定为30分钟。后20天数据被划定为测试集，其余数据为训练集。数据格式：以训练集为例，其shape=(192010202) 代表有1920个时间段，1020个区域，2个特征分别为区域的入流量与出流量

1.服务器系统centos7以上，linux系统，使用Xshell软件连接上服务器安装宝塔面板安装命令 yum install -y wget && wget -O install.sh http://download.bt.cn/install/install_6.0.sh && sh install.sh ed099927 2.登录宝塔添加域名，将文件内tp5与dist压缩包解压至域名下 3.打开域名即可访问安装程序 域名：填写域名 数据库名：自定义 数据库账号：自定义 数据库密码：自定义 数据库地址：自定义 系统账号：自定义后台账号 系统密码：自定义后台密码 4.完成以上即可正常使用系统 5.后台登录地址 域名 账号密码 系统账号：自定义后台账号 系统密码：自定义后台密码 6.公众号充值连接 域名/tp5/public/index/login.html 7.app下载地址https://ed2bb32b-5553-4785-9bec-047aef8f37f3.bspapp.com/http/app?id=61a76cc53d

微信看图找茬小程序是一款娱乐类型的小程序，用户可以在其中找出两幅图之间的不同之处。该小程序集成了流量主广告位，可以通过对接流量主实现广告投放，从而获得收益。该小程序的开发需要使用微信小程序开发工具，开发语言为JavaScript，前端使用了微信原生组件和自定义组件，后端使用了云开发服务。开发者需要具备一定的前端和后端开发技能，同时了解微信小程序的开发规范和相关的接口使用。可以参考相关的开发教程和源码，快速入门并打造自己的微信看图找茬小程序。 一共有N关,达到高级后会随机出现关卡; 一共7个能量,每闯关一次扣除一个能量值,看激励视频可以获得一个能量值; 金币获取:段位升级或者观看激励视频,闯关提示扣除10个金币; 点击段位图标可以查看段位升级列表; 开始闯关:扣除一个能量值,提示只能使用一次.闯关失败后可以延长60s; 好友对战:邀请您的好友,实时对战,多支持8人同时对战; 开通流量主后会有横幅,激励视频,插屏广告,只需要后台填写广告id,一切的一切都自动化出现更多游戏,可以让您能给其他小程序导量裂变,分享模块.有分享获取能量,好友助力,邀请好友获得能量和金币 设备需求：电

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。

基于pytorch的LSTM时间序列预测的研究（交通流量预测）