大数据交通应用与发展研究PDF电子书下载
交通运输
- 作 者：赵光辉着
- 出 版 社：北京：中国社会科学出版社
- 出版年份：2017
- ISBN：9787520316965
- 页数：268 页
图书介绍：本书共分为大数据交通篇、智慧交通篇、云计算交通篇、大数据物流篇、共享交通运输篇等五大部分，分析了大数据背景下，交通产业格局重塑、大数据在交通运输领域的应用与实践、智能交通系统发展及应用、车联网颠覆传统汽车行业、云计算技术及其在交通管理领域的应用、物流运输业变革、共享经济下的智慧出行、共享单车助力中国经济转型等内容，为政府部门制定大数据交通落地战略，创业者及企业掘金大数据交通等提供了行之有效的探索路径。本书尤其注重实操性，引用了美国、英国发展大数据交通的实践案例，并对BAT布局车联网、摩拜单车探索共享经济等案例进行了详细分析，为决策者、创业者及企业提供了宝贵的借鉴经验。可以预见的是，随着大数据交通产业的逐步发展与完善，安全、高效、绿色、智慧的交通将会成为我国的标签与核心竞争力，为中国经济提质增效增添新动能，真正造福亿万民众。 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：铁路预制简支梁场规划与施工下一篇：高等学校汽车类专业系列教材 汽车构造 下 第2版 《大数据交通应用与发展研究》目录 标签：交通 应用 数据 研究 发展
前言：大数据交通研究的知识图谱与研判1
第一篇 大数据交通篇3
第一章 大数据时代：重塑交通产业未来新格局3
第一节 我国交通行业大数据应用和发展现状3
一 大数据产业的发展现状与趋势分析3
二 大数据产业的发展特点与应用领域5
三 我国交通业的发展痛点与实践路径8
四 大数据交通的产业政策与基本特征10
五 大数据交通的需求分析与产业格局13
第二节 “互联网＋”时代的大数据交通研究15
一 “互联网＋交通”的实践与趋势15
二 大数据在交通领域中的应用方向17
三 提前评估：提供精准的出行路线18
四 调整更改：制定科学的交通规划20
五 分析应用：有效提升交通管理效率21
第三节 国内外大数据智能交通的发展与实践23
一 大数据在交通领域中的应用价值23
二 我国大数据智能交通的发展实践25
三 美国大数据智能交通的发展实践28
四 英国大数据智能交通的发展实践29
第四节 我国各省市大数据智能交通实践研究30
一 北京大数据智能交通实践研究30
二 上海大数据智能交通实践研究32
三 贵州大数据智能交通实践研究34
四 云南曲靖大数据交通的实践研究37
第二章 大数据在交通管理中的技术应用与实践40
第一节 大数据交通体系架构与关键处理技术40
一 城市交通大数据的主要研究内容40
二 城市交通大数据的应用处理技术41
三 数据内容采集与云计算支撑平台44
四 基于大数据的智能交通体系模型46
第二节 城市交通大数据智能系统的典型应用48
一 大数据公交行政监管与科学决策48
二 公交精细化调度平台与管理系统51
三 基于大数据交通的个性服务平台51
四 交通数据的提取与驾驶行为分析54
第三节 基于大数据的城市交通管理发展路径56
一 大数据时代下的交通管理路径56
二 大数据交通管理的四个主要优势57
三 大数据交通管理应用基础与问题59
四 构建大数据交通管理的对策建议61
第二篇 智慧交通篇67
第三章 大数据环境下智慧交通系统的应用研究67
第一节 大数据在智慧交通领域的应用与发展67
一 大数据在智慧交通中的应用现状67
二 大数据在智慧交通中的价值体现69
三 大数据在智慧交通中的应用挑战71
四 大数据在智慧交通中的应对策略74
第二节 大数据背景下智慧交通系统发展综述77
一 大数据时代的智慧交通系统架构77
二 世界各国智慧交通系统发展历程79
三 基于大数据的智慧交通系统建设81
第三节 构建交通运输信息资源交换共享平台82
一 我国交通运输信息化现状与问题82
二 信息交换共享数据的特点与要求83
三 信息交换共享数据的模型与方式85
四 交通运输信息资源共享平台架构86
五 数据交换系统的逻辑结构与功能89
第四章 车联网：大数据重新定义未来汽车产业94
第一节 车联网：大数据时代的汽车制造新蓝图94
一 车联网：开启智能汽车新时代94
二 车联网面临的“瓶颈”与未来方向96
三 大数据车联网时代的商业路径98
第二节 车联网：大数据在智慧交通领域的应用100
一 车联网：大数据环境下的智慧交通100
二 大数据车联网在商用车中的应用102
三 大数据车联网在乘用车中的应用104
第三节 大数据在车辆能耗排放统计监测中的应用106
一 大数据对车辆能耗排放统计监测带来的机遇106
二 大数据对车辆能耗排放统计监测带来的挑战108
三 基于大数据的车辆能耗统计与监测技术框架109
四 基于大数据的车辆能耗统计与监测实施体系114
第四节 从产品到战略：BAT的车联网布局路径118
一 BAT车联网解决方案的发展与布局118
二 百度：构建跨平台车联网解决方案121
三 阿里巴巴：联手上汽打造“造车计划”123
四 腾讯：全方位打造车联网开放平台124
第三篇 云计算交通篇129
第五章 云计算技术及其在交通管理领域的实践129
第一节 云计算技术的诞生、原理与应用发展129
一 云计算思想的产生及其概念内涵129
二 云计算的服务形式和典型应用131
三 云计算平台的五大关键性技术134
四 全球最典型的云计算平台介绍136
第二节 云计算技术在交通管理中的应用探讨139
一 基于云计算技术的未来交通构想139
二 交通管理系统面临的问题与挑战141
三 基于云计算的交通管理应用研究142
四 推进云计算交通管理系统的建议144
第三节 基于云计算的交通安全预警管理平台146
一 云计算交通安全预警管理分析146
二 云计算交通安全预警平台应用148
三 基于云计算的交通流监测系统150
第六章 基于云计算的智能交通系统建设与发展153
第一节 云计算引领未来智能交通的发展方向153
一 全球智能交通系统的发展历程153
二 云计算智能交通中的应用优势154
三 云计算智能交通公众服务平台155
四 基于云计算的交通运输智能化157
第二节 智慧城市框架下的智能交通云解决方案160
一 城市智能交通系统的关键技术160
二 交通云对智慧城市建设的意义162
三 基于云计算的交通云解决方案163
四 基于云计算的智能交通云应用165
第四篇 大数据物流篇171
第七章 大数据环境下的物流运输业变革与重构171
第一节 大数据物流运输产业发展现状与前景171
一 大数据物流运输的产业政策分析171
二 大数据物流发展现状与市场规模173
三 大数据在物流运输领域中的作用175
四 大数据物流运输产业的竞争格局176
第二节 大数据时代的现代物流运输管理路径178
一 大数据时代下物流行业的发展178
二 大数据对现代物流管理的影响179
三 大数据驱动下的现代物流体系181
第三节 大数据在物流企业中的应用与实践对策185
一 物流企业应用大数据的优势185
二 大数据在物流企业中的具体应用198
三 物流企业大数据应用的策略建议199
第五篇 共享交通运输篇205
第八章 共享交通：共享经济下的智慧出行模式205
第一节 共享交通模式的发展经验与运营模式205
一 全球共享交通模式的发展概况205
二 巴黎Autolib及Velib案例经验206
三 我国共享交通系统的运营模式208
第二节 共享模式在交通运输领域的应用实践210
一 共享实践1：私家车搭乘模式210
二 共享实践2：私家车拼车模式212
三 共享实践3：私家车租车模式213
四 汽车厂商的共享汽车模式实践214
第九章 共享单车：开启中国共享经济的新风口217
第一节 共享单车的诞生、发展与经济学思考217
一 共享单车的发展历程及现实意义217
二 共享单车的发展现状与市场规模218
三 共享单车模式的经济学思考分析220
第二节 共享单车模式的优势、问题与对策建议223
一 共享单车模式的主要特性与功能223
二 共享单车模式面临的问题与影响224
三 共享单车有序发展的对策与建议226
参考文献229
后记266
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摘要：随着大数据技术的飞速发展，其在交通领域的应用日益广泛。本文以“大数据交通应用与发展研究.pdf电子书版文档下载”为中心，从大数据交通应用现状、关键技术、发展趋势及挑战四个方面进行详细阐述，旨在为我国大数据交通应用提供有益的参考。
1、大数据交通应用现状
近年来，我国大数据交通应用取得了显著成果。在城市交通管理、智能交通系统、交通信息服务等方面，大数据技术发挥了重要作用。例如，通过大数据分析，可以实时监测交通流量，优化交通信号灯控制，提高道路通行效率。此外，大数据在交通事故预警、交通规划等方面也具有广泛应用。
然而，当前大数据交通应用仍存在一些问题，如数据质量参差不齐、数据共享机制不完善、技术人才短缺等。这些问题制约了大数据交通应用的进一步发展。
针对这些问题，相关部门和企业应加大投入，提高数据质量，完善数据共享机制，培养专业人才，推动大数据交通应用向更高水平发展。
2、大数据交通关键技术
大数据交通应用涉及众多关键技术，主要包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等。以下将从这几个方面进行阐述。
数据采集：通过传感器、摄像头、GPS等设备，实时采集交通数据，为后续分析提供基础。
数据存储：采用分布式存储技术，如Hadoop、Spark等，实现海量数据的存储和管理。
数据处理：运用数据挖掘、机器学习等技术，对海量数据进行清洗、转换和关联分析。
数据分析：通过数据可视化、统计分析等方法，挖掘交通数据中的有价值信息。
数据可视化：利用图表、地图等形式，直观展示交通数据，便于决策者和管理者了解交通状况。
3、大数据交通发展趋势
随着大数据技术的不断进步，未来大数据交通应用将呈现以下发展趋势：
智能化：通过人工智能、深度学习等技术，实现交通系统的智能化管理。
个性化：根据用户需求，提供个性化的交通信息服务。
协同化：推动交通、物流、能源等领域的协同发展。
绿色化：通过大数据分析，优化交通结构，降低能源消耗，实现绿色出行。
4、大数据交通挑战
尽管大数据交通应用前景广阔，但仍面临诸多挑战。
数据安全与隐私保护：在数据采集、存储、处理等环节，如何确保数据安全和用户隐私，是一个亟待解决的问题。
技术瓶颈：大数据技术在交通领域的应用仍存在一些技术瓶颈，如数据挖掘、算法优化等。
政策法规：目前，我国大数据交通应用的政策法规尚不完善，需要进一步研究和制定相关法规。
总结：
大数据交通应用在我国已取得一定成果，但仍面临诸多挑战。未来，应加大投入，攻克技术难关，完善政策法规，推动大数据交通应用向更高水平发展。
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