大数据环境下城市交通分析技术PDF电子书下载
交通运输
- 作 者：杨东援，段征宇着
- 出 版 社：上海：同济大学出版社
- 出版年份：2015
- ISBN：9787560857510
- 页数：480 页
图书介绍：面对城市交通领域日益复杂的分析需求，各种新技术得以激起层层波澜。大数据浪潮冲击带来躁动的同时，也促使我们思考如何与领域特有问题结构和技术需求相结合。在此背景下，本书探讨大数据环境下城市交通分析技术问题，力图将交通数据分析技术发展推上新台阶。书中内容既包括了数据环境介绍、数据化决策需求、技术架构建立等整体性问题，也涵盖了数据质量控制与修补、交通系统状态特征提取和交通行为特征分析等具体技术环节，特别是结合城市交通领域特点，深入研究了关联分析和信息融合技术应用方法。本书兼顾交通规划与管理、交通信息工程领域中相关研究者的需求，也可以作为相关专业研究生的学习参考资料。 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：船员安全心理学下一篇：汽车电路识图 《大数据环境下城市交通分析技术》目录 标签：城市交通 环境 交通 分析 数据
第1章 引论1
1.1 挑战与变革：城镇化、机动化与交通对策1
1.1.1 战略指导思想的变革1
1.1.2 统领全局的交通战略与发展政策2
1.1.3 传承战略理念的交通规划4
1.1.4 作为战略调控手段的交通需求管理6
1.2 基于复杂适应系统理论的分析框架8
1.2.1 现实的启示8
1.2.2 他山之石引发的思考10
1.2.3 复杂适应系统概念11
1.3 大数据带来的技术变化12
1.3.1 大数据分析技术13
1.3.2 大数据分析技术与复杂性科学13
1.3.3 交通领域大数据技术应用进展14
1.4 城市交通分析技术的变革15
1.4.1 围绕战略调控的技术整合15
1.4.2 必须突破的传统技术局限15
1.4.3 城市交通递进式的理论变革16
1.5 本书的阅读路径18
参考文献20
第2章 城市交通相关的数据环境21
2.1 道路定点检测器数据特征21
2.1.1 车辆定点检测器的类型21
2.1.2 定点检测器数据所反映的交通流信息23
2.2 浮动车数据特征25
2.2.1 FCD数据的采集原理25
2.2.2 FCD数据的初步处理27
2.2.3 路段平均行程车速的计算32
2.3 公交IC卡数据特征34
2.3.1 公交IC卡数据构成34
2.3.2 公交IC卡的表观使用特征37
2.3.3 公交IC卡的交通行为信息提取39
2.4 车辆牌照检测数据特征39
2.4.1 车辆牌照识别数据概况39
2.4.2 车辆牌照识别数据的时空分布42
2.5 移动通信数据特征44
2.5.1 移动通信数据的类型44
2.5.2 构建针对移动通信数据的空间参照系50
2.6 公交运行管理数据特征52
2.6.1 公交GPS数据结构及质量分析52
2.6.2 公交GPS数据的地图匹配54
2.6.3 公交调度数据的构成56
2.7 人口普查数据57
2.7.1 人口结构信息57
2.7.2 家庭结构信息59
2.7.3 就业结构信息60
参考文献61
第3章 城市交通决策过程中的数据化分析63
3.1 跨越从模型工程师到数据分析工程师的障碍63
3.1.1 交通模型工程师的职责63
3.1.2 交通数据工程师的职责66
3.1.3 模型分析与数据分析的关联及差异68
3.2 土地开发与交通协调决策分析69
3.2.1 空间结构与交通网络布局69
3.2.2 中微观层面的土地开发与交通系统协同76
3.3 综合交通体系建设决策分析79
3.3.1 综合交通体系的整体结构分析79
3.3.2 综合交通体系的协同模式82
3.4 公交优先发展的决策分析85
3.4.1 公交优先的决策分析框架85
3.4.2 公共交通服务水平比较竞争力分析88
3.5 道路交通拥堵对策的决策分析92
3.5.1 通过系统控制手段提升道路网络运行效率93
3.5.2 精确作用理念基础上的交通拥堵对策研究94
参考文献96
第4章 城市交通的大数据分析体系架构98
4.1 城市交通大数据分析的总体架构98
4.1.1 城市交通系统的描述框架98
4.1.2 清除决策判断的不确定性100
4.1.3 城市交通大数据的多维数据模型103
4.2 分析技术层次与数据类型104
4.2.1 大数据环境下城市交通分析的四个层次105
4.2.2 贯穿于四个层次的两种不同类型数据106
4.3 分析技术的逐步深化108
4.3.1 数据分析与决策过程的整合108
4.3.2 从单一数据源分析走向多源信息融合分析109
4.3.3 从特征提取走向关联分析111
4.3.4 从结构化数据分析走向与非结构化数据融合分析112
参考文献116
第5章 信息采集和质量控制117
5.1 基于城市交通共享信息平台的数据整合117
5.1.1 城市交通共享信息平台的数据资源117
5.1.2 城市交通共享数据平台的数据描述120
5.2 数据的信息含量分析126
5.2.1 基于综述研究的数据应用价值分析126
5.2.2 移动通信话单数据的应用可行性分析134
5.3 数据采集的质量控制144
5.3.1 定点检测器数据的质量控制144
5.3.2 探测车路网样本量模型147
5.3.3 公交IC卡基础信息提取与数据质量控制149
5.3.4 牌照识别系统数据质量分析153
5.4 定点检测器数据修补技术155
5.4.1 基于时间序列的修补模型156
5.4.2 相关空间数据回归估计方法157
5.4.3 标准库+动态因子估计法160
参考文献162
第6章 道路系统状态特征提取169
6.1 断面交通状态表征169
6.1.1 基于状态特征对城市快速道路断面分类169
6.1.2 基于聚类分析的断面交通状态研究172
6.2 路段交通状态表征177
6.2.1 路段交通状态模式划分177
6.2.2 插入虚拟检测断面细化道路分段178
6.3 区段交通状态表征181
6.3.1 区段交通状态的描述181
6.3.2 基于拥挤态势指数日变曲线的拥堵模式184
6.4 路网交通状态表征187
6.4.1 路网对区域连通状态保障程度分析187
6.4.2 基于宏观基本图的局部路网交通状态描述197
6.4.3 路网交通状态关联分析201
6.4.4 根据交通状态时间序列数据相似性的聚类分析210
参考文献212
第7章 交通服务系统状态特征提取214
7.1 基于GPS数据的公交运行参数分析214
7.1.1 公交线路节点影响区域动态划分方法214
7.1.2 公交线路节点延误计算217
7.1.3 公交车基本路段行驶速度分析225
7.2 公交行驶时间分布研究234
7.2.1 站点对之间公交车辆运行时间分布234
7.2.2 区域范围内公交车辆运行时间分布240
7.3 公交路段运行可靠性评价及分析242
7.3.1 运行可靠性评价指标242
7.3.2 公交行程时间服务水平划分244
7.3.3 公交路段行程时间可靠性评价246
7.4 公交车辆站点耗用时间波动性分析247
7.4.1 公交车辆站点耗用时间分布247
7.4.2 基于停靠时间的公交站点分类250
7.5 出租车辆运行状态特征分析254
7.5.1 出租车基本运行特征254
7.5.2 出租车运行状态特征的信息挖掘255
参考文献260
第8章 交通需求及行为特征提取261
8.1 车辆使用状态特征分析261
8.1.1 车辆个体属性表达261
8.1.2 车辆属性间关联分析263
8.2 从IC卡数据中提取公交乘客行为信息266
8.2.1 基于个体行为特征的用户分类266
8.2.2 公交换乘行为分析273
8.2.3 公交站点OD分析284
8.3 基于移动通信数据的居民空间活动特征分析287
8.3.1 移动通信用户活动特征点的提取287
8.3.2 个体活动特征指标288
8.3.3 空间分区的特征集计分析291
8.3.4 空间分区的土地使用性质判别297
8.3.5 通过聚类分析实现居民分组297
8.4 出租车使用行为分析300
8.4.1 出租车乘客出行距离分布特征300
8.4.2 出租车使用时间分布300
8.4.3 出租车使用空间分布特征301
8.5 道路断面流量特征的提取302
8.5.1 提取断面流量典型时变特征曲线303
8.5.2 在小波分解基础上的断面流量特征分析307
参考文献311
第9章 透过数据寻找关联关系314
9.1 轨道交通与常规公交的关联分析314
9.1.1 轨道交通与常规公交之间换乘行为分析314
9.1.2 轨道交通与常规公交关联分析316
9.1.3 评估结论的可认同度分析318
9.1.4 轨道交通对职住连接的作用319
9.2 居民活动空间与轨道交通的关联分析322
9.2.1 轨道交通与居民活动半径的关联322
9.2.2 居民活动空间与轨道交通的关联分析324
9.2.3 轨道沿线居民多维属性特征关联分析330
9.3 城市快速道路交通结构分析337
9.3.1 使用快速道路的车辆特征分析337
9.3.2 快速道路断面之间交通流关联性分析342
9.4 应用移动通信数据分析旅游交通特征348
9.4.1 观光交通研究概述348
9.4.2 通过移动通信数据分析上海世博外地游客活动特征350
参考文献352
第10章 用于规律分析和验证的分析模型354
10.1 交通分析模型的发展综述354
10.2 多用户多准则多模式四阶段组合模型356
10.2.1 建立组合模型356
10.2.2 组合模型的求解算法360
10.2.3 模型的参数标定363
10.3 行程时间不稳定情况下的公交客流随机用户均衡分配模型364
10.3.1 公交网络的描述方法364
10.3.2 基于期望效用理论的公交随机客流分配模型368
10.3.3 基于非期望效用理论的公交随机客流分配模型373
10.4 基于活动的分析方法378
10.4.1 基于活动分析方法的基本思想378
10.4.2 基于联立回归的活动行为模型379
10.4.3 基于持续模型的活动行为分析380
10.4.4 基于效用理论的活动行为模型381
10.5 基于计划行为理论的分析模型382
10.5.1 计划行为理论概要382
10.5.2 计划行为理论相关变量的测量384
10.5.3 基于计划行为理论的交通行为分析385
参考文献386
第11章 信息融合分析392
11.1 数据层融合392
11.1.1 利用定点检测器数据修补FCD缺失数据392
11.1.2 通过SCATS数据对于区域交通状态指数计算的补充395
11.1.3 移动通信与AFC数据的一致性分析400
11.2 特征层融合405
11.2.1 基于协整理论的道路行程时间估计修正406
11.2.2 通过特征层融合构建交通状态指数修正模型411
11.2.3 基于移动通信和交通调查数据的居民出行分析414
11.3 决策层融合416
11.3.1 决策层融合的功能架构416
11.3.2 通过采样分析识别问题并构建数据视图418
11.3.3 基于证据分析的信息融合429
11.3.4 城市空间结构与综合交通体系的关系分析440
参考文献442
结语443
附录445
索引465
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摘要：本文以“大数据环境下城市交通分析技术.pdf电子书版文档下载”为中心，从技术原理、应用场景、发展趋势和实际案例四个方面对城市交通分析技术进行了详细阐述，旨在为读者提供全面了解和掌握这一领域知识的参考。
1、技术原理
大数据环境下城市交通分析技术主要基于大数据技术、地理信息系统（GIS）和智能交通系统（ITS）等技术。通过收集、处理和分析海量交通数据，实现对城市交通状况的实时监测、预测和优化。技术原理主要包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等环节。
数据采集方面，通过车载传感器、交通摄像头、GPS定位等手段获取交通数据。数据存储方面，采用分布式数据库、云存储等技术实现海量数据的存储。数据处理方面，运用数据清洗、数据挖掘等技术对数据进行预处理。数据分析方面，采用机器学习、深度学习等算法对交通数据进行挖掘和分析。数据可视化方面，通过图表、地图等形式展示分析结果。
此外，城市交通分析技术还涉及时空分析、网络分析、交通流预测等方面，为城市交通管理提供有力支持。
2、应用场景
大数据环境下城市交通分析技术在多个场景中得到广泛应用。首先，在交通管理方面，通过对交通数据的实时监测和分析，为交通管理部门提供决策依据，优化交通信号灯控制、交通流量疏导等。其次，在公共交通方面，通过分析乘客出行需求，优化公交线路、站点设置等，提高公共交通服务水平。再次，在交通规划方面，为城市规划提供数据支持，优化城市道路网络布局、交通枢纽建设等。
此外，大数据环境下城市交通分析技术还可应用于交通事故预防、交通拥堵治理、新能源汽车推广等领域，为城市交通发展提供全方位支持。
3、发展趋势
随着大数据、人工智能等技术的不断发展，城市交通分析技术呈现出以下发展趋势：一是数据来源更加多元化，包括车联网、物联网、移动互联网等；二是分析算法更加智能化，如深度学习、强化学习等；三是应用场景更加广泛，如智慧城市、智能交通等；四是跨学科融合更加紧密，如地理信息科学、计算机科学等。
未来，大数据环境下城市交通分析技术将朝着更加智能化、个性化、实时化的方向发展，为城市交通发展提供更加精准、高效的支持。
4、实际案例
在实际应用中，大数据环境下城市交通分析技术已取得显著成效。例如，某城市通过引入大数据技术，实现了对交通数据的实时监测和分析，有效缓解了交通拥堵问题。又如，某公共交通企业利用大数据分析技术，优化了公交线路和站点设置，提高了乘客出行满意度。
这些案例表明，大数据环境下城市交通分析技术在解决城市交通问题、提升城市交通服务水平方面具有重要作用。
总结：
本文从技术原理、应用场景、发展趋势和实际案例四个方面对大数据环境下城市交通分析技术进行了详细阐述。随着技术的不断发展，大数据环境下城市交通分析技术将在城市交通发展中发挥越来越重要的作用。
本文由nayona.cn整理
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