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。

Python实现LSTM长短期记忆神经网络时间序列预测（完整源码) Python实现LSTM长短期记忆神经网络时间序列预测（完整源码) Python实现LSTM长短期记忆神经网络时间序列预测（完整源码) Python实现LSTM长短期记忆神经网络时间序列预测（完整源码)

BP神经网络时间序列预测MATLAB源代码（BP时序预测MATLAB） 1、直接替换数据即可使用，不需要理解代码 2、代码注释详细，可供学习 3、可设置延时步长 4、自动计算最佳隐含层神经元节点数量 5、作图精细，图像结果齐全 6、各误差结果指标齐全，自动计算误差平方和SSE、平均绝对误差MAE、均方误差MSE、均方根误差RMSE、平均绝对百分比误差MAPE、预测准确率、相关系数R等指标，结果种类丰富齐全 7、Excel数据集导入，直接把数据替换到Excel即可 8、可自动随意设置测试集数量 9、注释了结果在工作区

1. 对应视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1We4y1Z7jG/?vd_source=cf212b6ac033705686666be12f69c448 2. Matlab实现BP神经网络的时间序列预测（完整源码和数据) 3. 单列数据，递归预测-自回归，时间序列预测 4. 评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE 5. 包括拟合效果图和散点图 6. Excel数据，暂无版本限制，推荐2018B及以上版本 7. 其他代码连接：https://docs.qq.com/sheet/DRXBpdVRydFRHTXlB?tab=BB08J2&_t=1667389129635&u=96322ede66974c7097f1238bbc559fdc

1.版本：matlab2019a，不会运行可私信 2.领域：基础教程 3.内容：基于matlab实现无线传感器网络时间同步附matlab代码 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用

摘要：介绍了一种在IEEE 1588协议基础上改进的时间同步算法的实现，通过精简的IEEE1588协议发送的follow-up报文，来降低ZigBee网络的开销，同时改变了同步信息的发起者，由主节点换成从节点，从而适应了ZigBee网络节点即时加入和即时离开的特点。通过实际试验测定，该算法适合于无线传感器网络节点的高精度时间同步。 　　关键词：时间同步；ZigBee网络；IEEE 1588;定时器 　　本文主要是以高速运动目标的监测系统为研究背景，该监测系统是将多个ZigBee节点布设在监测区域（移动目标可能出现的区域），其中心节点和路由节点一直处于丁作状态；其他的节点在没有任务时，设定唤

从网络中获取时间，每隔一定时间重置电脑的时间

基于LSTM(长短期记忆人工神经网络)_CNN+LSTM_堆叠式LSTM的时间序列预测python源码+超详细注释 以LSTM网络模型为示例，介绍了各种不同数据类型的网络结构 重点包含： 1.如何构造输入输出数据的形状 2.如何配置合适的网络参数来接受这些输入输出训练数据 本教程的目的是提供不同类型的时间序列预测模型的独立示例，作为模板，您可以针对特定的时间序列预测问题进行复制和调整

MATLAB实现BP神经网络时间序列未来多步预测预测（完整源码和数据） 历史多个数据预测未来多个数据，数据为单变量时间序列数据，BP神经网络结合贝叶斯正则化时间序列未来多步预测预测， 运行环境MATLAB2018b及以上。

基于遗传算法优化BP神经网络的时间序列预测（Matlab完整程序和数据） 基于遗传算法优化BP神经网络的时间序列预测（Matlab完整程序和数据） 基于遗传算法优化BP神经网络的时间序列预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上