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交通大數(shù)據(jù)分析(英文版)

包郵 交通大數(shù)據(jù)分析(英文版)

出版社:中南大學(xué)出版社出版時間:2023-03-01
開本: 26cm 頁數(shù): 104頁
中 圖 價:¥41.8(6.1折) 定價  ¥68.0 登錄后可看到會員價
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交通大數(shù)據(jù)分析(英文版) 版權(quán)信息

交通大數(shù)據(jù)分析(英文版) 內(nèi)容簡介

本書共分六個部分。交通大數(shù)據(jù)的種類;交通大數(shù)據(jù)分析的發(fā)展現(xiàn)狀和應(yīng)用前景;交通大數(shù)據(jù)分析技術(shù)簡介。交通地理信息數(shù)據(jù)、車輛GPS數(shù)據(jù)、智能卡刷卡數(shù)據(jù)、車輛識別類數(shù)據(jù)、手機數(shù)據(jù)等交通大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與特征;交通大數(shù)據(jù)時空分辨率與其應(yīng)用場景的關(guān)聯(lián)關(guān)系。交通地理信息數(shù)據(jù)的預(yù)處理技術(shù)(坐標系同化、位置關(guān)系判斷);車輛GPS數(shù)據(jù)、智能卡刷卡數(shù)據(jù)、車輛識別類數(shù)據(jù)、手機數(shù)據(jù)等交通大數(shù)據(jù)的預(yù)處理技術(shù)(數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)歸約);缺失值、異常值、重復(fù)值數(shù)據(jù)的處理。交通網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的采集與建模方法;復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)(度分布、連通性、路徑距離、聚類系數(shù)、介數(shù)中心度、同配性);交通二分網(wǎng)絡(luò)建模及分析技術(shù)(定義、交通擁堵溯源二分網(wǎng)絡(luò));個體移動網(wǎng)絡(luò)建模及分析技術(shù)(熵和可預(yù)測性、出行模體);交通網(wǎng)絡(luò)滲流相變分析技術(shù)。交通大數(shù)據(jù)融合思維;多源車輛GPS數(shù)據(jù)融合技術(shù);智能卡刷卡數(shù)據(jù)融合技術(shù);車輛GPS數(shù)據(jù)與車牌識別數(shù)據(jù)融合技術(shù);手機數(shù)據(jù)與多源交通數(shù)據(jù)融合技術(shù)。基于擁堵車源信息的交通管控;基于擁堵車源信息的路徑誘導(dǎo);基于異常移動網(wǎng)絡(luò)的人群聚集預(yù)警。

交通大數(shù)據(jù)分析(英文版) 目錄

Chapter 1 Introduction 1.1 Big data technology 1.2 A brief introduction of transportation big data 1.3 Challenges in the transportation big data analysis 1.4 The applications of transportation big data 1.5 Brief introduction of the following chapters Chapter 2 Data structures and properties of transportation big data 2.1 Geographic information data 2.2 Vehicle GPS data 2.3 Smart card data 2.4 Vehicle identification data 2.5 Mobile phone data Chapter 3 Transportation big data preprocessing 3.1 Basic steps of data preprocessing 3.2 Data preprocessing of geographic information data 3.3 Data preprocessing of vehicle GPS data 3.4 Data preprocessing of smart card data 3.5 Data preprocessing of license plate recognition data 3.6 Data preprocessing of mobile phone data for transportation 4.1 A method for generating transportation networks 4.2 Fundamental network analysis tools 4.3 Network modeling and analysis for individual mobility 4.4 Network modeling and analysis of collective mobility 4.5 Network percolation analysis Chapter 5 Multi-source trans~rtation big data fusion and analysis 5.1 Characteristics of different transportation big data 5.2 Insights for developing transportation big data fusion approaches 5.3 Data fusion of multi-source vehicle GPS data 5.4 Data fusion of LPR data and taxi GPS data 5.5 Data fusion of MS data, subway smart card data and taxi GPS data Chapter 6 Applications tran~ortation big data 6.1 Application of CDR data in estimating travel demand 6.2 Application of CDR data in identifying vehicle sources 6.3 Applications of transportation big data in deploying congestion mitigation strategies 6.4 Application of transportation big data in anticipating large crowd gatherings 6.5 Application of open-source data in predicting subway passenger flow References
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