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智能交通系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析 版權(quán)信息
- ISBN：9787111675921
- 條形碼：9787111675921 ; 978-7-111-67592-1
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>>
智能交通系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析 本書特色
適讀人群 ：交通類專業(yè)本科生和研究生、事智能交通行業(yè)的研發(fā)人員【適讀人群】 《智能交通系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析》可作為本科生和研究生學(xué)習(xí)智能交通系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的教材，也適用于從事智能交通行業(yè)的研發(fā)人員閱讀使用。 【圖書特色】 1. 《智能交通系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析》為ITS 專業(yè)人士介紹了數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)知識(shí)，并強(qiáng)調(diào)了數(shù)據(jù)分析對(duì)未來(lái)交通系統(tǒng)的規(guī)劃、運(yùn)營(yíng)和管理的重要性。 2. 書中介紹的數(shù)據(jù)分析知識(shí)對(duì)參與ITS 規(guī)劃、操作和維護(hù)的人員非常有用。這些章節(jié)足夠詳細(xì)，可以將數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵方面內(nèi)容和知識(shí)傳達(dá)給任何地方的工作場(chǎng)所中的交通運(yùn)輸專業(yè)人員。 3. 作者編寫《智能交通系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析》的動(dòng)機(jī)是為了激發(fā)交通系統(tǒng)的創(chuàng)新，并把數(shù)據(jù)分析作為重要工具，旨在提高ITS 領(lǐng)域的安全性、流動(dòng)性和環(huán)境的可持續(xù)性。
智能交通系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析 內(nèi)容簡(jiǎn)介
《智能交通系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析》提供了用于分析智能交通系統(tǒng)的各類數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法，其中包括了實(shí)現(xiàn)這些算法的各種大數(shù)據(jù)分析與計(jì)算工具；回顧了智能交通系統(tǒng)的主要特點(diǎn)，以及如何分析其產(chǎn)生數(shù)據(jù)的基本概念。 《智能交通系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析》涉及數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處理和發(fā)布，數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)管理與展示系統(tǒng)，以及需要的軟硬件技術(shù)。讀者將會(huì)學(xué)習(xí)到如何設(shè)計(jì)有效的數(shù)據(jù)可視化界面、如何根據(jù)不同的交通場(chǎng)景評(píng)價(jià)不同的數(shù)據(jù)分析方法、在客車及貨車領(lǐng)域面向安全與環(huán)境的案例應(yīng)用、數(shù)據(jù)隱私和安全，以及社交媒體數(shù)據(jù)在交通規(guī)劃中的應(yīng)用。
智能交通系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析 目錄
前言
譯者序
第 1 章 智能交通系統(tǒng)的特征及其與數(shù)據(jù)分析的關(guān)系
1.1 智能交通系統(tǒng)作為數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用
1.1.1 ITS 數(shù)據(jù)系統(tǒng)
1.1.2 ITS 數(shù)據(jù)源與數(shù)據(jù)采集技術(shù)
1.2 智能交通系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)分析方法與基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)
1.3 ITS 架構(gòu)：ITS 應(yīng)用框架
1.3.1 用戶管理及其要求
1.3.2 邏輯架構(gòu)
1.3.3 物理架構(gòu)
1.3.4 服務(wù)包
1.3.5 標(biāo)準(zhǔn)
1.3.6 安全
1.4 ITS 應(yīng)用概述
1.4.1 ITS 應(yīng)用類型
1.4.2 ITS 應(yīng)用與數(shù)據(jù)分析的關(guān)系
1.5 智能交通系統(tǒng)：過去、現(xiàn)在與未來(lái)
1.5.1 20 世紀(jì)六七十年代
1.5.2 20 世紀(jì)八九十年代
1.5.3 21 世紀(jì)初十年
1.5.4 2010 年及以后
1.6 本書概述：ITS 應(yīng)用的數(shù)據(jù)分析
1.7 習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第 2 章 數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)
2.1 簡(jiǎn)介
2.2 數(shù)據(jù)分析的功能類型
2.2.1 描述性分析
2.2.2 診斷分析
2.2.3 預(yù)測(cè)分析
2.2.4 規(guī)范性分析
2.3 數(shù)據(jù)分析的演化
2.3.1 SQL 分析：RDBMS、OLTP和 OLAP
2.3.2 商業(yè)分析：商業(yè)智能、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘
2.3.3 可視化分析
2.3.4 大數(shù)據(jù)分析
2.3.5 認(rèn)知分析
2.4 數(shù)據(jù)科學(xué)
2.4.1 數(shù)據(jù)生命周期
2.4.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量
2.4.3 模型構(gòu)建與評(píng)價(jià)
2.5 數(shù)據(jù)分析的工具與資源
2.6 未來(lái)方向
2.7 章節(jié)總結(jié)與結(jié)論
2.8 習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第 3 章 交通應(yīng)用的數(shù)據(jù)分析工具和科學(xué)方法
3.1 簡(jiǎn)介
3.2 R 語(yǔ)言簡(jiǎn)介
3.3`研究數(shù)據(jù)交換計(jì)劃
3.4`基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類型和結(jié)構(gòu)：數(shù)據(jù)表和鏈表
3.4.1 數(shù)據(jù)表
3.4.2 鏈表
3.5 從外部文件導(dǎo)入數(shù)據(jù)
3.5.1 逗號(hào)分隔文件
3.5.2 XML 文件
3.5.3 SQL
3.6 在線社交媒體數(shù)據(jù)
3.6.1 靜態(tài)搜索
3.6.2 動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)流
3.7 大數(shù)據(jù)處理：Hadoop MapReduce
3.8 章節(jié)總結(jié)
3.9 習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第 4 章 數(shù)據(jù)核心：數(shù)據(jù)生命周期和數(shù)據(jù)管道
4.1 簡(jiǎn)介
4.2 案例和數(shù)據(jù)波動(dòng)
4.3 數(shù)據(jù)和生命周期
4.3.1 USGS 生命周期模型
4.3.2 數(shù)字管控中心管控模型
4.3.3 DataONE 模型
4.3.4 SEAD 研究對(duì)象生命周期模型
4.4 數(shù)據(jù)管道
4.5 未來(lái)方向
4.6 章節(jié)總結(jié)與結(jié)論
4.7 習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第 5 章 智能交通系統(tǒng)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施
5.1 簡(jiǎn)介
5.2 網(wǎng)聯(lián)的交通管理系統(tǒng)及其負(fù)載特征
5.3 基礎(chǔ)設(shè)施簡(jiǎn)介
5.4 數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施頂層設(shè)計(jì)
5.4.1 MapReduce ：可拓展的數(shù)據(jù)處理
5.4.2 數(shù)據(jù)接受和流處理
5.4.3 SQL 和數(shù)據(jù)表
5.4.4 短時(shí)隨機(jī)數(shù)據(jù)讀取管理
5.4.5 基于搜索的分析
5.4.6 商業(yè)智能與數(shù)據(jù)科學(xué)
5.4.7 機(jī)器學(xué)習(xí)
5.5 數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施底層設(shè)計(jì)
5.5.1 Hadoop ：存儲(chǔ)和計(jì)算管理
5.5.2 云環(huán)境下的 Hadoop
5.6 章節(jié)總結(jié)與結(jié)論
5.7 習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第 6 章 現(xiàn)代車輛的安全性和數(shù)據(jù)隱私
6.1 簡(jiǎn)介
6.2 車聯(lián)網(wǎng)及其應(yīng)用
6.2.1 車內(nèi)網(wǎng)絡(luò)
6.2.2 車外網(wǎng)絡(luò)
6.2.3 創(chuàng)新車輛應(yīng)用
6.3 股東和資產(chǎn)
6.4 網(wǎng)絡(luò)攻擊分類法
6.5 安全分析
6.5.1 網(wǎng)絡(luò)和協(xié)議脆弱性分析
6.5.2 網(wǎng)絡(luò)攻擊
6.6 安全和數(shù)據(jù)隱私解決方案
6.6.1 密碼學(xué)基礎(chǔ)
6.6.2 車輛通信的安全解決方法
6.6.3 WPAN 安全和隱私
6.6.4 安全的 VANET 網(wǎng)絡(luò)
6.6.5 安全的 OTA ECU 固件更新
6.6.6 傳感器數(shù)據(jù)私密性測(cè)量
6.6.7 安全的數(shù)據(jù)分發(fā)
6.7 未來(lái)研究方向
6.8 章節(jié)總結(jié)與結(jié)論
6.9 習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第 7 章 可交互的數(shù)據(jù)可視化
7.1 簡(jiǎn)介
7.2 智能交通系統(tǒng)的數(shù)據(jù)可視化
7.3 數(shù)據(jù)可視化的魅力
7.4 數(shù)據(jù)可視化流程
7.5 數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)分類
7.6 可視化策略簡(jiǎn)介
7.6.1 數(shù)據(jù)數(shù)量壓縮
7.6.2 縮小可視化組件
7.7 圖像視覺引導(dǎo)策略
7.7.1 縮放和平移
7.7.2 概覽 + 細(xì)節(jié)介紹
7.7.3 聚焦 + 上下文介紹
7.8 視覺交互策略
7.8.1 選擇
7.8.2 鏈接
7.8.3 篩選
7.8.4 二次排列和映射
7.9 有效數(shù)據(jù)可視化的設(shè)計(jì)原則
7.10 案例分析：多變量數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)
7.10.1 用交互平行坐標(biāo)實(shí)現(xiàn)的多變量可視化
7.10.2 通過數(shù)據(jù)處理的動(dòng)態(tài)查詢
7.10.3 通過嵌入式可視化的動(dòng)態(tài)變量總結(jié)
7.10.4 多坐標(biāo)系
7.11 章節(jié)總結(jié)與結(jié)論
7.12 習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第 8 章 智能交通系統(tǒng)系統(tǒng)工程中的數(shù)據(jù)分析
8.1 簡(jiǎn)介
8.2 背景
8.2.1 系統(tǒng)開發(fā) V 模型
8.2.2 迭代開發(fā)
8.2.3 架構(gòu)分析和設(shè)計(jì)語(yǔ)言
8.3 開發(fā)場(chǎng)景
8.3.1 架構(gòu)中的數(shù)據(jù)分析
8.3.2 場(chǎng)景
8.4 章節(jié)總結(jié)與結(jié)論
8.5 習(xí)題
8.6 習(xí)題答案
8.7 附錄
參考文獻(xiàn)
第 9 章 安全應(yīng)用的數(shù)據(jù)分析
9.1 簡(jiǎn)介
9.2 安全研究概述
9.2.1 人為因素
9.2.2 事故數(shù)量和頻率模型
9.2.3 事前和事后研究
9.2.4 事故受傷嚴(yán)重程度建模
9.2.5 商用車輛安全性
9.2.6 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的公路巡查計(jì)劃
9.2.7 面向安全的海量異構(gòu)數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)
9.2.8 實(shí)時(shí)交通運(yùn)行和安全檢測(cè)
9.2.9 網(wǎng)聯(lián)車輛和交通安全
9.3 安全分析方法
9.3.1 統(tǒng)計(jì)方法
9.3.2 人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)
9.4 安全數(shù)據(jù)
9.4.1 事故數(shù)據(jù)
9.4.2 交通流數(shù)據(jù)
9.4.3 道路數(shù)據(jù)
9.4.4 天氣數(shù)據(jù)
9.4.5 車輛和駕駛?cè)藬?shù)據(jù)
9.4.6 常規(guī)駕駛研究
9.4.7 大數(shù)據(jù)和開放數(shù)據(jù)提案
9.4.8 其他數(shù)據(jù)
9.5 問題和未來(lái)研
展開全部
智能交通系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析 作者簡(jiǎn)介
【作者簡(jiǎn)介】 馬什魯??喬杜里（Mashrur Chowdhury），克萊姆森大學(xué)教授,克萊姆森大學(xué)復(fù)雜系統(tǒng)、分析和可視化研究所的聯(lián)合主任。他的研究主要集中在智能網(wǎng)聯(lián)車輛技術(shù)上，重點(diǎn)是它們?cè)谥悄艹鞘兄械募伞０??阿彭（Amy Apon），自2011年以來(lái)一直是克萊姆森大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院的教授和計(jì)算機(jī)科學(xué)系主任。2015年，她離開克萊姆森，目前從事大數(shù)據(jù)、利用并行性和可擴(kuò)展性以及計(jì)算機(jī)系統(tǒng)研究方面的研究項(xiàng)目？ǹ??戴伊（Kakan Dey），美國(guó)西弗吉尼亞大學(xué)互聯(lián)與自動(dòng)化運(yùn)輸系統(tǒng)（CATS）實(shí)驗(yàn)室的助理教授和主任。他于2010年獲得美國(guó)密歇根州底特律市韋恩州立大學(xué)土木工程碩士學(xué)位，并于2014年獲得美國(guó)密歇根州克萊姆森市克萊姆森大學(xué)運(yùn)輸系統(tǒng)專業(yè)土木工程博士學(xué)位。 【譯者簡(jiǎn)介】 馬曉磊，國(guó)家萬(wàn)人計(jì)劃青年拔尖人才，交通運(yùn)輸部城市軌道交通綜合應(yīng)急技術(shù)與裝備研發(fā)中心副主任。2013年博士畢業(yè)于美國(guó)華盛頓大學(xué)，現(xiàn)任北航交通科學(xué)與工程學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師。主要研究領(lǐng)域包括公共交通運(yùn)營(yíng)規(guī)劃及交通大數(shù)據(jù)分析；主持國(guó)*級(jí)、省部級(jí)項(xiàng)目20余項(xiàng)。目前已在交通領(lǐng)域頂級(jí)期刊以及會(huì)議上發(fā)表論文100余篇；獲中國(guó)地理信息科技進(jìn)步特等獎(jiǎng)等省部級(jí)獎(jiǎng)項(xiàng)5項(xiàng)；擔(dān)任IEEE Transactions on ITS、IET ITS、Transportation Research Part C等6個(gè)權(quán)威SCI/SSCI期刊副主編及編委等學(xué)術(shù)組織成員。入選中國(guó)科協(xié)青年人才托舉工程，北京市優(yōu)秀青年，北京市科技新星等人才計(jì)劃。擔(dān)任中國(guó)致公黨中央青年工作委員會(huì)委員，第十三屆全國(guó)青聯(lián)委員。
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