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內容簡介

　　《公共交通大數據挖掘與分析》為智能交通領域前沿研究論著叢書之一，主要針對國內多模式公共交通係統信息化和智能化發展現狀，基於廣泛使用的公共交通大數據（IC卡和GPA數據），探討瞭公共交通大數據的分析和挖掘方法，並綜閤利用人工智能、運籌學、交通規劃、交通行為學等理論和方法，對公共交通大數據典型應用場景進行探討，用於支撐城市多模式公共交通規劃和運營的目的。
　　《公共交通大數據挖掘與分析》主要研究內容包括：交通大數據基本類型與處理技術、公共交通客流0D矩陣推導方法、公共交通到站信息服務優化、公共交通短時客流預測、公共交通齣行行為分析、公共交通網絡性能評價。
　　《公共交通大數據挖掘與分析》可為全方位、多層次、大範圍、大數據化、高效運行的綜閤交通運輸體係建設提供理論與技術支持。
　　《公共交通大數據挖掘與分析》適用於交通工程、智能交通、交通管理等相關專業的技術人員、管理與決策人員、科研工作者、研究生、教師與高年級本科生使用。

作者簡介

　　馬曉磊，2013年博士畢業予美國華盛頓大學，現任北京航空航天大學交通科學與工程學院特聘研究員，副教授，博士生導師。緻力於基於數據驅動的交通運營與優化研究，並取得瞭一係劐原創性成果，主要研究領域包括公共交通係統優化、交通大數據分析及犬規模交通網絡建模。目前已在交通領域期刊以及國際會議上發錶論文70餘篇，其中36篇被SCI/SSCI收錄（3篇ESI高被引論文，1篇熱點論文），總引用次數700餘次。齣版中文專著1部，獲得第16屆CICTP會議論文奬。獲第16屆COTA國際交通科技年會論文奬，省部級三等奬1項。擔任IET Intelligent Transport System等多個SCI期刊副生編、美國科學院TRB人工智能與高級計算應用委員會委員、世界交通運輸大會數據與信息學部主席等學術組織成員。入選中國科協青年人纔托舉工程，北京市科技新星等人纔計劃。
　　
　　丁川，北京航空航天大學交通科學與工程學院助理教授、碩士生導師。近年來主要圍繞時空間交通行為與交通太數據、城市建成環境與交通齣行、車聯網交通係統建模與仿真開展研究。主持國傢自然科學膏年基金、重點項目子課題、國傢重點實驗室等課題多項。入選全國“香江學者”人纔支持計劃、中國科協青年人纔托舉工程、北航“青年拔尖”人纔支持計劃。以第1作者或通訊作者在交通主流期刊發錶SCI論文二十餘篇，人選ESI高被引論文多篇。擔任交通領域SCI期刊Transportation Research Part D：Transport and Environment編委。
　　
　　於海洋，北京航空航天大學交通科學與工程學院助理研究員、碩士生導師，智慧交通研究中心主任。近年來主要從事交通大數據和智能車路協同等方麵研究。近五年，發錶論文近20篇，其中scIQl區論文5篇，入選ESI高被引論文1篇；申報發明專利近20餘項，獲批軟件著作權2項；主持包括國傢自然科學基金項目、國傢科技支撐計劃等各級科研項目10餘項，“十二五”國傢科技支撐計劃課題“基於數據驅動的城市交通智能聯網聯控技術集成及示範”負責人；榮獲國傢科技進步二等奬1項，省部級一等奬2項，二等奬1項；兼任中國自動化學會車輛控製與智能化專委會委員，中國智能交通協會青年專傢等。
　　
　　劉劍鋒，博士，教授級高級工程師，美國華盛頓大學訪問學者。現任北京城建設計發展集團副總工程師、交通研究中心主任。近年來先後主持瞭國內20多個城市60餘項城市綜閤交通規劃、軌道交通規劃、軌道客流預測等項目。獲北京市科技進步奬、中國公路學會科技進步奬、中國智能交通協會科技進步奬、北京公路學會科技進步奬等各等級多項奬勵。2015年獲中國公路學會百名工程師稱號。參加和主持多項科技部、國傢自然科學基金委和北京市科委的科研項目，參編多項行業和國傢標準規範，發錶論文60餘篇。受邀擔任住建部、中谘公司、國傢發改委30多個城市近酉個城市軌道交通綫網規劃、建設規劃、工程可行性研究項目的評估谘詢專傢。

內頁插圖

目錄

第1章 緒論
1．1 背景與意義
1．2 國內外研究現狀
1．3 公交大數據分類
1．4 本書主要內容
1．5 章節結構
本章參考文獻

第2章 交通大數據基本類型與處理技術
2．1 交通大數據基本類型
2．2 數據處理工具與數據清洗
本章參考文獻

第3章 公交客流OD矩陣推導方法
3．1 上車站點識彆
3．2 下車站點識彆
本章參考文獻

第4章 公交到站信息服務優化
4．1 公交到站信息概況
4．2 公交到站信息影響因素分析
4．3 基於相關嚮量機的乘客候車時間範圍預測
4．4 基於1S．SVM的公交串車預測
本章參考文獻

第5章 公共交通短時客流預測
5．1 考慮動態波動性的軌道交通站點短時客流預測
5．2 基於多尺度徑嚮基函數神經網絡模型的地鐵短時客流預測
5．3 預測地鐵短時客流並基於梯度提升算法的決策樹模型分析客流影響因素
本章參考文獻

第6章 公交齣行行為分析
6．1 乘客時空規律性挖掘
6．2 通勤人群識彆與職住地估計
6．3 通勤指標分析
6．4 城市通勤齣行方式與齣發時刻聯閤選擇的交叉巢式1ogit模型
本章參考文獻

第7章 公交網絡性能評價
7．1 交通E科學理論框架
7．2 公交大數據平颱搭建
7．3 本章小結
本章參考文獻

前言/序言

　　近年來，隨著智能交通、智慧城市等概念的齣現與不斷推進，城市交通領域已經具有較為成熟的數據采集和技術應用基礎。隨著大數據時代的來臨，以手機數據、浮動車數據及社交網絡等為代錶的海量、多源時空數據不斷應用於城市規劃實踐中。2015年國務院印發的《促進大數據發展行動綱要》係統地部署瞭大數據發展工作，提齣率先在交通等領域，實現公共數據資源閤理適度嚮社會開放，帶動社會公眾開展大數據增值性、公益性開發和創新應用，充分釋放數據紅利。
　　促進大數據發展，為“互聯網+”時代下城市交通提供瞭發展新思路：一方麵，大數據技術的應用為提升公共服務水平、促進産業創新提供瞭新的機遇；另一方麵，大數據技術也為政府提升交通治理能力、緩解城市交通資源壓力提供瞭新途徑。隨著大數據時代的來臨，城市公共交通IC卡的推廣與衛星定位技術的使用，在為廣大乘客提供便利的同時，也提供瞭信息化的客流調查統計方法。基於海量多源公共交通數據提取並分析公共交通客流信息，可為公共交通企業的決策、運營管理提供可靠的數據依據，從而提升公共交通企業的管理水平，提升公共交通吸引率，推進公共交通優先發展戰略實施，緩解城市交通擁堵。
　　本書係統構建瞭公共交通大數據在運營與規劃研究中的分析框架，以實際城市作為案例全麵介紹瞭公共交通大數據挖掘與分析方法，為公共交通規劃與運營提供數據支撐及技術方法，主要包括交通大數據基本類型與處理技術、公共交通客流OD矩陣推導方法、公共交通到站信息服務優化、公共交通短時客流預測、公共交通齣行行為分析、公共交通網絡性能評價等幾方麵的應用。希望本書能夠給更多緻力於公共交通大數據研究的科研人員提供有益的參考，促進公共交通理論與實踐的發展。
　　本書由馬曉磊、丁川、於海洋和劉劍鋒撰寫，其中馬曉磊主要撰寫瞭第1~3章，丁川主要撰寫瞭第5、6章，於海洋主要撰寫瞭第4章，劉劍鋒主要撰寫瞭第7章。博士研究生陳汐、代壯，碩士研究生劉從從、陳棟偉、欒森、張繼宇、楊潔、段金肖、李屹等參與瞭撰寫工作，在此一並錶示感謝。
　　本書的齣版得到瞭國傢自然科學基金（課題編號：61773036，71503018，51408018，U1564212）、北京市自然科學基金（課題編號：9172011）、北京市科技新星（課題編號：z151100000315048）以及中國科協“青年托舉”人纔工程（課題編號：2016QNRCO01）等項目的支持。
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