面向未来的交通出版工程·政策与规划系列：透过大数据把脉城市交通 epub pdf mobi txt 电子书 下载 2024

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内容简介

　　《面向未来的交通出版工程·政策与规划系列：透过大数据把脉城市交通》分为两个基本部分：第1部分由第1，2，3章构成，论述城市交通领域大数据思维的主要技术概念；第二部分由第4，5，6，7章构成，讨论大数据分析中的主要技术如何在城市交通领域中应用。
　　对于信息技术人员来说，通过《面向未来的交通出版工程·政策与规划系列：透过大数据把脉城市交通》可以了解如何在城市交通这一舞台上展现大数据的魅力；对于交通工程师来说则希望能够帮助他们增强大数据思维；而对于交通数据分析师来说，希望通过《面向未来的交通出版工程·政策与规划系列：透过大数据把脉城市交通》能够引导他们建立一个技术框架。

内页插图

目录

总序
前言

1 大数据“热潮”中的“冷”思考
1．1 大数据的热潮
1．1．1 大数据技术的发展
1．1．2 大数据呈现出促进研究模式变革的萌芽
1．1．3 交通领域大数据技术的应用
1．2 交通工程基础理论的发展反思
1．2．1 网络交通流分析理论的奠基作用
1．2．2 交通行为分析理论的发展
1．2．3 面向未来发展的期待
1．3 大数据面前的追求与困惑
1．3．1 对新研究范式的关注
1．3．2 大数据并非完备的信息环境
1．3．3 引发困扰的原因剖析
1．4 大数据在城市交通分析中的价值
1．4．1 大样本所提供的优势
1．4．2 连续追踪获取的信息
1．4．3 不同测度的观察与探索
1．4．4 多种观察角度的互补
1．5 城市交通大数据分析的思考
1．5．1 问题导向的技术需求
1．5．2 基于大数据的“感知—认知—洞察”
1．5．3 “多维一体”的问题表征
参考文献

2 建立在复杂适应系统概念上的城市交通监测
2．1 正确面对城市交通演化的或然性
2．1．1 城市交通的非线性到底意味着什么
2．1．2 城市交通的战略调控
2．1．3 面对或然性的适时响应对策模式
2．2 将监测融入新的技术概念框架
2．2．1 复杂适应系统的基本概念
2．2．2 技术概念变换后的系统监测任务
2．3 基于聚类及分类的行为主体模式表征
2．3．1 行为主体主观属性的差异表征
2．3．2 个体行为特征的差异辨识与表征
2．3．3 新型服务模式的用户响应
2．3．4 交通服务提供主体的行为检测
2．4 城市交通系统宏观状态监测
2．4．1 通过模式划分简化数据
2．4．2 城市空间连接条件的度量
2．5 关于涌现的思考
2．5．1 发现路网交通状态的耦合特征
2．5．2 城市空间拓展过程中的聚落斑块特征
2．5．3 城市群空间联系结构的变化
参考文献

3 技术的传承与变革
3．1 信息化创造的交通决策支持数据资源
3．1．1 逐步完善的交通系统状态监测网络
3．1．2 信息服务系统所采集的“电子脚印”
3．1．3 互联网中的语义信息利用
3．2 新的数据资源与传统技术概念的嫁接
3．2．1 我国城市交通大数据的应用实践
3．2．2 基于传统技术概念的检测手段拓展
3．2．3 利用相关性架设连接传统技术概念的桥梁
3．3 适应数据环境的技术概念变革
3．3．1 大数据环境下基于证据的决策分析技术
3．3．2 宏观与微观融合的嵌套型技术分析框架
3．3．3 寻找更加适合的表述方式
3．3．4 借助聚类把握差异
3．3．5 通过关联寻找通向认知之门
3．3．6 通过比较研究探寻因果关系
参考文献

4 特征提取、聚类分析与对象表征
4．1 “纷繁复杂”中的“规律性”
4．1．1 个体多样性背后隐藏的群体特征
4．1．2 不完备信息条件下的分类辨识
4．1．3 揭示时间变化中隐藏的规律
4．2 行为主体的多维特征属性
4．2．1 不同形式的活动特征表达
4．2．2 基于出行链的活动模式划分
4．3 基于属性特征的聚类分析
4．3．1 通过聚类实现研究对象细分
4．3．2 惯常行为模式的聚类分析
4．3．3 基于关联属性的聚类分析
4．4 类别划分基础上的比较研究
4．4．1 类别之间的特征比较
4．4．2 基于类别划分的位置点分布对比
4．5 将属性特征转化为跨界沟通的数据语言
4．5．1 作为跨界沟通桥梁的数据模型
4．5．2 借助多源流模式框架的工作协同
参考文献

5 关联分析与相关性研究
5．1 透过关联认识联系
5．1．1 空间特征间的联系
5．1．2 通过联系走向深度思考
5．1．3 交通分区的空间关联
5．2 基于大数据的个体属性一空间关联分析
5．2．1 基于牌照数据对车辆使用类别的区分
5．2．2 类别结构空间分布的讨论
5．3 借助关联关系的问题转换
5．3．1 可拓学思维与问题转换
5．3．2 借助关联属性进行异常事件判别
5．4 基于关联分析的问题概括与归纳
5．4．1 数据基础上提出问题与界定分析任务
5．4．2 提升数据分辨率创建相关分析条件
5．4．3 基于关联特征的问题分类
参考文献

6 信息融合与构建证据集合
6．1 信息融合与证据理论的技术整合
6．1．1 依托间接证据的判断
6．1．2 证据体系框架内的信息融合
6．1．3 基于证据理论的判断综合
6．2 通过数据资源互补进行信息可信度判别
6．2．1 对移动通信数据提取轨道使用信息的可信度检验
6．2．2 通过多源数据提高公交乘车位置信息质量
6．2．3 借助数据融合的公交通勤人群辨识
6．3 情报决策过程中的信息融合
6．3．1 证据提炼过程中的情报决策
6．3．2 多源情报比较基础上的真实性评估
6．3．3 基于多源数据的关联分析
参考文献

7 大数据与小样本数据的嵌套分析
7．1 探索性研究构建任务框架
7．1．1 通过核心概念明确问题
7．1．2 通过小样本分析深化认识
7．1．3 宏微观嵌套的公交客户管理分析框架
7．2 基于IC卡数据的公交乘客宏观结构分析
7．2．1 用于公交使用行为模式判别的特征指标
7．2．2 公交IC卡用户的组群划分
7．3 问卷调查基础上的微观机理分析
7．3．1 基于用户忠诚度的机理分析框架
7．3．2 测量模型中变量关系的设定
7．3．3 针对厦门市公交通勤用户的问卷调查
7．3．4 通过结构方程模型探寻微观机理
7．4 宏微观数据结合明确改善重点
7．4．1 在IC卡数据与问卷调查数据间建立链接
7．4．2 宏微观数据结合的组群划分
7．4．3 根据组群时空分布结构确定重点改造工作对象
参考文献

8 结论与思考
8．1 收获——得到深化的认识
8．2 成果——渐趋成熟的技术
8．3 确认——经过验证的结论
8．4 思考——未来之路

附件1 表格索引
附件2 附图索引

致谢

前言/序言

　　城市交通大数据分析的方法隐藏于目的之后，因此本书的目标专注于大数据支持下城市交通的决策判断思维和技术思路问题，舍弃了对于具体技术的详细讨论。
　　伴随大数据和复杂系统理论的发展，城市交通理论面临着新的变革。在大数据创建的新技术环境基础上，依托复杂性理论等指导，融合传统技术形成新的决策支持框架，会产生推动城市交通理论革命性发展的激流。
　　城市的快速发展将越来越多的难题扔到了决策者的面前：不断增长的需求与难以为继的资源之间的矛盾日益突出，控制需求的尝试将交通管理者和技术人员推向了社会的对立面；“专车”之类的新型服务方式突破了原有的管理理念与框架，广泛的社会响应与管理者的不知所措形成了鲜明的对照；交通规划正在步入社会参与的开放时代，不再是管理者与技术“精英”的“私家会所”。诸如此类的变化，使得决策者意识到未来的城市交通是体系作战，作为一个非常复杂的调控过程，简单依靠传统经验和理论制定城市交通对策的做法已经很难适应，交通工程正在寻求新的理论和技术突破。
　　正当传统技术与新任务之间的不适应困扰着研究者和工程师的时候，大数据技术将许多新的技术手段和方法展现在我们面前。移动通信、IC卡、FCD、网络POI等许多新的数据资源，借助数据驱动和大强度计算得到提升的决策支持能力，在大数据基础上实现的信息提炼与概括、自动深度学习等，在我们面前展开了一幅值得期待的未来景象。
　　但是技术道路绝不平坦，在初步尝试的喜悦之后，越来越多的困难呈现在人们面前。大数据的模糊性和盖然性特征引发研究者对于大数据分析与传统模型分析技术方法内在差异的思考；更加丰富的信息被塞入基于OD的理论框架，也暴露出不相适应与所受制约；将碎片化信息转化为决策依据过程中，大量“间接证据”的使用表现为一条若隐若现的探索路径；交通决策者与分析技术人员之间缺乏与大数据体系相适应的技术语境，出现了新的沟通困难。
　　多年的研究经历产生了一种感受：大数据与城市交通的融合犹如一个技术领域的“围城”，圈外的研究者受到新技术展现出来优势的不断诱惑，而身陷其中的“探路者”则在苦恼如何跳出不完备数据环境的泥沼。
　　记得曾经在网络上看到西南交通大学一位交通工程博士研究生的博客：“大数据概念这两年又要在国内玩过火了的架势，不管写项目申报还是论文报告，不扯上个大数据似乎都有点不好意思拿出手。看了几本关于大数据的专著，全是老外讲他们如何把啤酒尿布摆在一起卖出去的，细加琢磨，不禁喉头一紧后背直发凉，且看且看。维克托·迈尔一舍恩伯格和肯尼思·库克在其合著《大数据时代》的开篇便强调了大数据的三个基本特征：要全体不要抽样、要效率不要绝对精确、要相关不要因果。再想想传统交通的思维模式：数据从抽样调查中获得，模型要努力提升精度，重视机理分析和因果关系。乖乖，这真是要推倒旧世界建立新世界的节奏么。”学生所提出的问题是尖锐的，交通工程学科在大数据面前应该冷静而深刻地思考。
　　面对这一系列问题，需要在总结已有经验基础上梳理交通大数据研究和应用思路。研究实践也使我们深切地感受到，如果技术要求和方向得以明确，具体技术的实现不会成为致命障碍，而思路迷茫与混乱却正在阻碍大数据技术快速融入交通工程学科领域。

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