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透過大數據把脈城市交通 版權信息
- ISBN：9787560867496
- 條形碼：9787560867496 ; 978-7-5608-6749-6
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
透過大數據把脈城市交通 本書特色
楊東援、段征宇*的這本《透過大數據把脈城市交通》分為兩個基本部分：**部分由**，2，3章構成，論述城市交通領域大數據思維的主要技術概念；第二部分由第4，5，6，7章構成，討論大數據分析中的主要技術如何在城市交通領域中應用。
對于信息技術人員來說，通過本書可以了解如何在城市交通這一舞臺上展現大數據的魅力；對于交通工程師來說則希望能夠幫助他們增強大數據思維；而對于交通數據分析師來說，希望通過本書能夠引導他們建立一個技術框架。
透過大數據把脈城市交通 內容簡介
楊東援、段征宇著的這本《透過大數據把脈城市交通》分為兩個基本部分：**部分由第1，2，3章構成，論述城市交通領域大數據思維的主要技術概念；第二部分由第4，5，6，7章構成，討論大數據分析中的主要技術如何在城市交通領域中應用。對于信息技術人員來說，通過本書可以了解如何在城市交通這一舞臺上展現大數據的魅力；對于交通工程師來說則希望能夠幫助他們增強大數據思維；而對于交通數據分析師來說，希望通過本書能夠引導他們建立一個技術框架。
透過大數據把脈城市交通 目錄
總序
前言
1 大數據“熱潮”中的“冷”思考1.1 大數據的熱潮1.1.1 大數據技術的發展1.1.2 大數據呈現出促進研究模式變革的萌芽1.1.3 交通領域大數據技術的應用1.2 交通工程基礎理論的發展反思1.2.1 網絡交通流分析理論的奠基作用1.2.2 交通行為分析理論的發展1.2.3 面向未來發展的期待1.3 大數據面前的追求與困惑1.3.1 對新研究范式的關注1.3.2 大數據并非完備的信息環境1.3.3 引發困擾的原因剖析1.4 大數據在城市交通分析中的價值1.4.1 大樣本所提供的優勢1.4.2 連續追蹤獲取的信息1.4.3 不同測度的觀察與探索1.4.4 多種觀察角度的互補1.5 城市交通大數據分析的思考1.5.1 問題導向的技術需求1.5.2 基于大數據的“感知—認知—洞察”1.5.3 “多維一體”的問題表征參考文獻
2 建立在復雜適應系統概念上的城市交通監測2.1 正確面對城市交通演化的或然性2.1.1 城市交通的非線性到底意味著什么2.1.2 城市交通的戰略調控2.1.3 面對或然性的適時響應對策模式2.2 將監測融入新的技術概念框架2.2.1 復雜適應系統的基本概念2.2.2 技術概念變換后的系統監測任務2.3 基于聚類及分類的行為主體模式表征2.3.1 行為主體主觀屬性的差異表征2.3.2 個體行為特征的差異辨識與表征2.3.3 新型服務模式的用戶響應2.3.4 交通服務提供主體的行為檢測2.4 城市交通系統宏觀狀態監測2.4.1 通過模式劃分簡化數據2.4.2 城市空間連接條件的度量2.5 關于涌現的思考2.5.1 發現路網交通狀態的耦合特征2.5.2 城市空間拓展過程中的聚落斑塊特征2.5.3 城市群空間聯系結構的變化參考文獻
3 技術的傳承與變革3.1 信息化創造的交通決策支持數據資源3.1.1 逐步完善的交通系統狀態監測網絡3.1.2 信息服務系統所采集的“電子腳印”3.1.3 互聯網中的語義信息利用3.2 新的數據資源與傳統技術概念的嫁接3.2.1 我國城市交通大數據的應用實踐3.2.2 基于傳統技術概念的檢測手段拓展3.2.3 利用相關性架設連接傳統技術概念的橋梁3.3 適應數據環境的技術概念變革3.3.1 大數據環境下基于證據的決策分析技術3.3.2 宏觀與微觀融合的嵌套型技術分析框架3.3.3 尋找更加適合的表述方式3.3.4 借助聚類把握差異3.3.5 通過關聯尋找通向認知之門3.3.6 通過比較研究探尋因果關系參考文獻
4 特征提取、聚類分析與對象表征4.1 “紛繁復雜”中的“規律性”4.1.1 個體多樣性背后隱藏的群體特征4.1.2 不完備信息條件下的分類辨識4.1.3 揭示時間變化中隱藏的規律4.2 行為主體的多維特征屬性4.2.1 不同形式的活動特征表達4.2.2 基于出行鏈的活動模式劃分4.3 基于屬性特征的聚類分析4.3.1 通過聚類實現研究對象細分4.3.2 慣常行為模式的聚類分析4.3.3 基于關聯屬性的聚類分析4.4 類別劃分基礎上的比較研究4.4.1 類別之間的特征比較4.4.2 基于類別劃分的位置點分布對比4.5 將屬性特征轉化為跨界溝通的數據語言4.5.1 作為跨界溝通橋梁的數據模型4.5.2 借助多源流模式框架的工作協同參考文獻
5 關聯分析與相關性研究5.1 透過關聯認識聯系5.1.1 空間特征間的聯系5.1.2 通過聯系走向深度思考5.1.3 交通分區的空間關聯5.2 基于大數據的個體屬性一空間關聯分析5.2.1 基于牌照數據對車輛使用類別的區分5.2.2 類別結構空間分布的討論5.3 借助關聯關系的問題轉換5.3.1 可拓學思維與問題轉換5.3.2 借助關聯屬性進行異常事件判別5.4 基于關聯分析的問題概括與歸納5.4.1 數據基礎上提出問題與界定分析任務5.4.2 提升數據分辨率創建相關分析條件5.4.3 基于關聯特征的問題分類參考文獻
6 信息融合與構建證據集合6.1 信息融合與證據理論的技術整合6.1.1 依托間接證據的判斷6.1.2 證據體系框架內的信息融合6.1.3 基于證據理論的判斷綜合6.2 通過數據資源互補進行信息可信度判別6.2.1 對移動通信數據提取軌道使用信息的可信度檢驗6.2.2 通過多源數據提高公交乘車位置信息質量6.2.3 借助數據融合的公交通勤人群辨識6.3 情報決策過程中的信息融合6.3.1 證據提煉過程中的情報決策6.3.2 多源情報比較基礎上的真實性評估6.3.3 基于多源數據的關聯分析參考文獻
7 大數據與小樣本數據的嵌套分析7.1 探索性研究構建任務框架7.1.1 通過核心概念明確問題7.1.2 通過小樣本分析深化認識7.1.3 宏微觀嵌套的公交客戶管理分析框架7.2 基于IC卡數據的公交乘客宏觀結構分析7.2.1 用于公交使用行為模式判別的特征指標7.2.2 公交IC卡用戶的組群劃分7.3 問卷調查基礎上的微觀機理分析7.3.1 基于用戶忠誠度的機理分析框架7.3.2 測量模型中變量關系的設定7.3.3 針對廈門市公交通勤用戶的問卷調查7.3.4 通過結構方程模型探尋微觀機理7.4 宏微觀數據結合明確改善重點7.4.1 在IC卡數據與問卷調查數據間建立鏈接7.4.2 宏微觀數據結合的組群劃分7.4.3 根據組群時空分布結構確定重點改造工作對象參考文獻
8 結論與思考8.1 收獲——得到深化的認識8.2 成果——漸趨成熟的技術8.3 確認——經過驗證的結論8.4 思考——未來之路
附件1 表格索引
附件2 附圖索引
致謝
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