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智慧出行服務技術與方法 版權信息
- ISBN：9787111767992
- 條形碼：9787111767992 ; 978-7-111-76799-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
智慧出行服務技術與方法 本書特色
傳統交通出行服務與新興技術滲透融合，正逐步向智慧出行服務模式變革，提升大城市交通出行效率。 本書系統介紹全方式出行特征和精準用戶出行需求，形成出行即服務新模式，形成管控促服務新模式，實現交通出行品質和資源利用效率雙提升。 本書適用于智能交通相關行業的研究機構、管理機構和出行服務企業的管理者和技術研發人員閱讀， 也可為我國出行服務系統的革新提供一些思路和方法。
智慧出行服務技術與方法 內容簡介
本書由“十三五” 國家重點研發計劃項目“城市智慧出行服務系統技術集成應用” 的技術成果凝練而成， 系統介紹全方式出行特征和精準用戶出行需求， 并以出行需求全鏈條響應和出行資源一體化配置為主線， 討論全方式、全鏈條、一站式的交通出行服務技術， 形成出行即服務新模式； 同時， 面向政府治理側論述交通供需預測、資源優化配置、多方式交通協同管控、智能推薦誘導服務等技術， 形成管控促服務新模式， *終實現交通出行品質和資源利用效率雙提升。 本書適用于智能交通相關行業的研究機構、管理機構和出行服務企業的管理者和技術研發人員閱讀， 也可為我國出行服務系統的革新提供一些思路和方法。
智慧出行服務技術與方法 目錄
前 言
第1 章 智慧出行服務理念
1.1 智慧出行的概念與特征／ ００１
1.2 智慧出行服務的建設內容／ ００５
1.3 智慧出行與智慧交通的關系／ ００９
１.３.１ 智慧出行與智慧交通概念的發展／ ００９
１.３.２ 智慧出行與智慧交通的內在聯系／ ０１０
第2 章 面向智慧出行服務的個體出行畫像構建技術
2.1 個體出行畫像導入／ ０１１
2.2 基于居民調查數據的職住畫像構建／ ０１２
2.3 基于軌跡聚類算法的通勤路徑畫像識別／ ０１４
２.３.１ 研究流程與框架／ ０１４
２.３.２ 時空軌跡相似度／ ０１５
２.３.３ 軌跡聚類的模型／ ０１７
２.３.４ 實驗驗證／ ０１８
2.4 基于車牌識別數據的通勤畫像構建／ ０１９
２.４.１ 車牌數據預處理／ ０２０
２.４.２ 通勤車輛畫像構建／ ０２５
2.5 基于公交刷卡數據的乘行畫像構建／ ０２８
２.５.１ 公交刷卡數據處理／ ０２８
２.５.２ 乘客上車站點匹配／ ０３１
２.５.３ 乘客下車站點預測／ ０３１
2.6 基于軌跡數據的密集路徑畫像構建／ ０３５
２.６.１ 時空軌跡相似度／ ０３６
２.６.２ 軌跡聚類模型／ ０３７
２.６.３ 潛在定制線路提取方法／ ０３９
２.６.４ 實驗驗證／ ０３９
2.7 出行畫像數據架構和標簽設計／ ０４３
２.７.１ 數據框架及開發環境／ ０４３
２.７.２ 數據標簽體系／ ０４４
第3 章 面向出行服務的交通需求優化技術
3.1 出行特征表達與萃取技術／ ０４７
３.１.１ 出行特征指標體系構建／ ０４７
３.１.２ 出行特征萃取技術／ ０５１
３.１.３ 出行特征概率圖模型框架和提取方法／ ０５６
３.１.４ 出行特征可視化／ ０６７
3.2 多尺度交通態勢演變推演技術／ ０６９
３.２.１ 交通態勢演變推演思路整體設計／ ０６９
３.２.２ 多尺度交通態勢演變推演體系／ ０７１
3.3 交通出行需求優化與引導技術／ ０９０
第4 章 基于大數據挖掘的出行激勵服務技術
4.1 激勵出行措施概述／ ０９２
4.2 出行方式決策機制及關鍵影響要素挖掘／ ０９２
４.２.１ 北京交通綠色出行一體化服務平臺數據挖掘／ ０９２
４.２.２ 其他ＡＰＰ 數據挖掘／ ０９３
4.3 面向系統*優的激勵措施優化方法／ ０９４
４.３.１
展開全部
智慧出行服務技術與方法 作者簡介
吳曉東，研究員， 交通管理科學研究所副所長，先后負責和參與 重點研發計劃項目、 科技支撐計劃項目，以及公安交通管理云計算關鍵技術及應用模式、大數據挖掘研判關鍵技術、互聯網交管12123平臺等10余個 、省部級項目研究應用工作。具有注冊信息安全管理專家（CISP）、 系統管理員、系統集成項目經理、微軟認證專家等10余個專業技能證書。負責和參與起草 和公共安全行業標準20余個，發表論文20余篇，獲 授權專利10余項；獲 科技進步獎二等獎1次，省部級科學技術獎一等獎3次、二等獎2次。所帶團隊先后獲 、中宣部、科技部、人力資源和社會保障部“全國專業技術人才 集體”榮譽稱號以及江蘇省總工會“工人先鋒號”榮譽稱號。
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