- 城市交通大数据挖掘与应用实践/面向未来的交通出版工程交通大数据系列
- - 作者：周涛//唐小勇|责编:宋立
  - 出版社：同济大学
  - ISBN：9787576501148
  - 出版日期：2022/06/01
  - 页数：229
- 售价：51.2

内容大纲
    本书围绕交通大数据在城市规划及交通规划研究领域的分析挖掘与应用实践展开，重点阐述了如何通过建模分析，从各种交通大数据中提取有价值的交通特征指标，用以支撑交通研究与分析。结合重庆市的实际情况，介绍了作者近十年来关于交通大数据在城市及交通规划编制、城市交通运行监测、综合交通预测模型和交通运行管理等方面的探索与实践。本书对大数据分析模型的介绍基本反映了国内当前行业的真实水平，给出的案例也都出于政府部门的真实需求，具有很强的实操性。
    大数据赋能城市交通的道路还很漫长，尚未形成完善的交通大数据分析标准体系和统一的分析方法，本书也仅反映了重庆市特定数据和需求背景下的尝试经历。
    本书可为城市交通规划与管理等专业技术人员开展大数据分析应用提供参考借鉴，亦可作为高校交通及规划专业学生了解大数据的入门书籍。
作者介绍
目录
总序
前言
1  交通大数据应用现状及发展趋势
  1.1  交通大数据应用发展概述
    1.1.1  小样本量的定点监测技术阶段
    1.1.2  车辆移动监测和个体出行信息提取阶段
    1.1.3  广域大样本交通大数据分析阶段
    1.1.4  交通大数据多源融合技术阶段
  1.2  交通大数据发展存在的问题
  1.3  交通大数据发展趋势
  本章参考文献
2  典型交通大数据介绍
  2.1  交通大数据分类及特征
    2.1.1  交通大数据分类
    2.1.2  交通大数据获取方式及特征
  2.2  手机信令数据
    2.2.1  手机信令采集
    2.2.2  手机信令数据结构
    2.2.3  手机基站定位原理
    2.2.4  手机信令应用场景
  2.3  车辆GPS数据
    2.3.1  GPS数据结构
    2.3.2  GPS数据应用
  2.4  车辆OBD数据
    2.4.1  OBD数据结构
    2.4.2  OBD数据应用
  2.5  高速公路收费数据
  2.6  公路客运数据
  2.7  车辆RFID数据
    2.7.1  RFID技术原理
    2.7.2  RFID数据结构
    2.7.3  RFID应用场景
  2.8  公交IC卡数据
  2.9  轨道闸机数据
  2.10  视频图像数据
    2.10.1  视频图像数据来源
    2.10.2  基于视频图像提取的数据类型
  2.11  POI数据
    2.11.1  POI数据分类
    2.11.2  POI数据采集
    2.11.3  POI数据结构
  本章参考文献
3  交通大数据指标提取技术
  3.1  基于手机信令的人口活动特征提取技术
    3.1.1  停留识别模型
    3.1.2  职住识别模型
    3.1.3  居住地迁徙识别模型
    3.1.4  人口空间离散化模型
  3.2  基于手机GPS的出行特征提取技术
    3.2.1  数据预处理

    3.2.2  基于时空聚类算法的出行端点识别
    3.2.3  基于小波变换模极大值算法的交通方式换乘点识别
    3.2.4  基于神经网络的个体出行方式识别
    3.2.5  基于GIS地图匹配的个体出行链信息提取结果优化
  3.3  基于车辆GPS数据的车速提取技术
    3.3.1  匹配路网
    3.3.2  路段车速计算
    3.3.3  多源车速融合
  3.4  基于轨道闸机数据的客流特征提取技术
    3.4.1  数据预处理
    3.4.2  进出站OD匹配
    3.4.3  轨道出行路径选择
  3.5  基于公交IC卡数据的客流特征提取技术
    3.5.1  公交IC卡数据清洗
    3.5.2  公交上车站点匹配
    3.5.3  公交下车站点推导
    3.5.4  公交换乘分析
  3.6  基于车辆RFID数据的车辆出行特征提取技术
    3.6.1  车辆RFID数据分析框架
    3.6.2  出行OD切分模型
    3.6.3  通勤OD识别
    3.6.4  路网流量推算模型
    3.6.5  车辆行为画像
  3.7  基于视频图像的交通参数提取技术
    3.7.1  视频图像处理技术
    3.7.2  卡口视频的交通信息检测
    3.7.3  无人机视频的交通信息检测
  本章参考文献
4  交通大数据系统架构设计
  4.1  交通大数据平台总体架构
  4.2  交通大数据基础平台架构
    4.2.1  交通大数据计算框架
    4.2.2  交通大数据存储管控架构
  4.3  数据仓库及应用服务框架
    4.3.1  数据仓库
    4.3.2  数据资源门户及目录
    4.3.3  综合查询分析系统
5  基于大数据的交通运行监测应用
  5.1  重庆市域特征
    5.1.1  自然地理
    5.1.2  空间格局
    5.1.3  交通发展
  5.2  人口活动监测
    5.2.1  人口总量及空间分布监测
    5.2.2  职住及通勤监测
    5.2.3  出行联系监测
    5.2.4  人口居住地迁徙监测
  5.3  车辆活动监测
    5.3.1  车辆拥有量监测
    5.3.2  车辆使用监测

    5.3.3  车辆出行分布监测
    5.3.4  车辆路径监测
  5.4  道路运行监测
    5.4.1  车流量监测
    5.4.2  车速监测
    5.4.3  运行指数监测
    5.4.4  拥堵监测
    5.4.5  行程时间波动性
  5.5  公共交通运行监测
    5.5.1  公共交通分担率监测
    5.5.2  地面公交运行监测
    5.5.3  轨道运行监测
6  基于大数据的综合交通模型改进
  6.1  传统交通模型的不足
    6.1.1  传统交通模型理论的不足
    6.1.2  传统交通模型数据采集的不足
  6.2  基于大数据的交通调查技术改进
  6.3  基于大数据的交通网络模型改进
    6.3.1  公交线网构建
    6.3.2  流量延误函数标定
  6.4  基于大数据的出行需求模型改进
    6.4.1  交通小区人口细化
    6.4.2  出行分布修正
    6.4.3  公共交通出行需求分析
  本章参考文献
7  基于大数据的综合应用实践
  7.1  大数据辅助城乡规划编制
    7.1.1  大数据辅助城镇体系规划编制
    7.1.2  大数据辅助城市综合交通规划编制
    7.1.3  大数据辅助轨道交通线网规划编制
    7.1.4  大数据辅助片区交通综合改善
  7.2  大数据辅助交通评估优化
    7.2.1  中心城区4个典型商圈客流特征分析
    7.2.2  中心城区主要景区假期客流分析
    7.2.3  中心城区大型医院客流分析
    7.2.4  新冠肺炎疫情期间的交通运行分析
    7.2.5  快速路四横线交通改善研究
  7.3  大数据辅助交通管理
    7.3.1  交通运行监测报告编制与发布
    7.3.2  车道管控措施效果评估
    7.3.3  南坪商圈周末拥堵分析
    7.3.4  四公里立交改善研究
  7.4  大数据辅助交通政策研究
    7.4.1  限行政策研究
    7.4.2  网约车识别与分析
    7.4.3  近期道路建设计划研究
  7.5  大数据辅助公众出行服务
  本章参考文献
8  总结与展望
  8.1  分析总结交通大数据应用现状及典型交通大数据特征

  8.2  系统阐释交通大数据指标提取技术及数据平台框架
  8.3  探索交通大数据对交通运行的监测及传统交通模型的改进
  8.4  基于多种场景的交通大数据综合应用实践
  8.5  研究展望

内容大纲

作者介绍

目录

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