%0 Dataset
%T 加州第七大区高速交通流量数据集（PEMS07）
%J 国家冰川冻土沙漠科学数据中心
%I 国家冰川冻土沙漠科学数据中心(www.ncdc.ac.cn)
%U http://www.ncdc.ac.cn/portal/metadata/296b5fac-21d3-4619-b898-932b864b8546
%W NCDC
%A 张新民
%K 交通流量预测;短时交通预测;时空图预测;大规模路网建模;图神经网络;交通基准数据集
%X 加州第七大区高速交通流量数据集（PEMS07）以加州交通局第七片区（洛杉矶 + 文图拉县）高速公路路网为研究区域，基于 Caltrans PeMS 系统采集的交通流量、车速、占有率数据，统一筛选、清洗、标准化后形成大规模路网交通预测基准数据集。数据集包含 883 个环路检测器，时间范围为 2017 年 5 月 1 日至 2017 年 8 月 31 日，时间分辨率为 5 分钟，共 28224 个时间步长，完整覆盖 4 个月全天交通时序。原始采集包含流量、车速、车道占有率 3 项交通特征，实验主流采用单流量特征建模；原始缺失值经时序线性插值填充，成品数据集无缺失。按照 60%、20%、20% 的时序比例划分为训练集、验证集和测试集。基于道路路网距离采用阈值化高斯核构建传感器间加权邻接矩阵。该数据集是当前节点规模最大的公开交通时空基准数据集，广泛用于大规模路网时空图神经网络、长时序交通流量预测、路网异质性建模等模型性能验证。