Forecasting the number of ADAC traffic reports.

Figshare2016-08-30 更新2026-04-29 收录

交通事件预测

时序预测

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Forecasting the number of ADAC traffic reports.

创建时间：

2016-08-30

netop/gotsf-ds

5G网络

时序预测

Beam-Level (5G)时间序列数据集是一个专门为支持通信网络中关键性能指标（KPIs）准确预测研究而设计的多变量时间序列数据集。数据集包含四个主要配置：下行物理资源块（DLPRB）时间序列数据、下行吞吐量体积（DLThpVol）时间序列数据、下行吞吐量时间（DLThpTime）时间序列数据和测量报告数量（MR_number）时间序列数据。数据集涵盖了2,880个波束，跨越30个基站（每个基

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alexgrigoras/next-purchase-day

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该数据集名为Next purchase day，主要用于时间序列预测任务。数据集包含训练集、测试集和验证集，每个集都有34个样本。数据集的特征包括时间戳、目标值、商品ID、静态分类特征和动态实数特征。数据集的下载大小为29957字节，总大小为34797字节。

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