城市交通大数据/大数据技术与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:上海科学技术出版社

作者:何承

出品人:

页数:308

译者:

出版时间:2015-1-1

价格:CNY 80.00

装帧:平装

isbn号码:9787547823729

丛书系列:大数据技术与应用

图书标签:

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《城市交通大数据：洞察城市脉搏，重塑出行未来》 前言： 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步的关键动力。尤其是在瞬息万变的城市环境中，海量交通数据正以前所未有的速度积累，它们如同城市跳动的脉搏，蕴含着洞察城市运行规律、优化资源配置、提升居民生活品质的巨大潜力。《城市交通大数据：洞察城市脉搏，重塑出行未来》一书，正是致力于揭示这份潜力，系统阐释如何运用大数据技术，从纷繁的数据洪流中提炼价值，最终实现城市交通系统的智能化、高效化与可持续发展。本书并非对现有技术的简单罗列，而是深入剖析大数据在城市交通领域的核心应用场景，提供一套系统性的思维框架和实践指南，帮助读者理解并驾驭这场由数据驱动的交通变革。 第一章：城市交通大数据的全景图——数据源、维度与挑战 本章将为读者构建一幅清晰的城市交通大数据全景图。我们将从最基础的数据源开始，详细介绍构成城市交通大数据网络的各类信息流： 车辆数据： 包括GPS定位数据、车速、行驶轨迹、车辆类型、排放信息、车载传感器数据（如刹车、油门、轮胎压力等）以及自动驾驶车辆的感知数据。这些数据是理解个体车辆行为、分析交通流特征的基石。 基础设施数据： 如交通信号灯配时、路网结构、道路容量、停车场位置与空余车位信息、充电桩分布、公交站点信息、地铁线路与实时到站信息等。这些静态和动态的基础设施数据为交通规划与管理提供了空间维度。 出行者数据： 主要来源于公共交通刷卡记录、手机信令数据（脱敏后的匿名数据）、出行APP使用记录、共享单车/汽车租赁数据、甚至社交媒体上与出行相关的公开信息。这些数据帮助我们理解出行者的行为模式、出行需求与偏好。 环境与事件数据： 包括天气信息（降雨、降雪、能见度）、空气质量、突发交通事故、道路施工、大型活动等，这些数据直接影响交通流量与运行状态。 社会经济数据： 如人口密度、就业分布、商业区分布、居民收入水平等，这些宏观数据有助于分析交通需求的时空分布规律。 在梳理完数据源后，我们将深入探讨大数据的多重维度，包括： 时空维度： 交通数据的时间属性（秒、分钟、小时、日、周、季节）与空间属性（点、线、面、区域）的结合，是分析交通现象的基础。 异构维度： 不同数据源的数据格式、精度、采样频率差异巨大，需要进行有效整合与标准化。 动态维度： 交通系统是一个高度动态的系统，数据实时更新，分析过程必须紧跟时间变化。 最后，我们将直面城市交通大数据面临的严峻挑战： 数据采集与整合的复杂性： 来自不同部门、不同系统的数据如何有效汇聚，消除“数据孤岛”。 数据质量与准确性： 传感器故障、信号干扰、人为错误可能导致数据失真，如何进行数据清洗与校验。 数据存储与处理的高要求： 海量数据的存储、高速的实时处理能力需求，对计算资源构成挑战。 数据安全与隐私保护： 如何在利用数据的同时，严格保护公民的个人隐私，遵守法律法规。 分析技术与算法的局限性： 如何选择和开发适合交通场景的分析模型，解决非结构化数据、噪声数据等问题。 人才与组织文化的建设： 掌握大数据技术与交通专业知识的复合型人才紧缺，以及建立数据驱动的决策文化。 第二章：大数据赋能下的城市交通诊断——拥堵分析与预测 拥堵是城市交通顽疾，大数据为我们提供了前所未有的诊断工具。本章将聚焦于如何利用大数据深度剖析拥堵成因，并实现精准预测： 拥堵成因的多维度解析： 微观层面： 分析车辆轨迹、速度变化，识别交通瓶颈点、交叉口延误、异常减速点。 宏观层面： 结合路网承载能力、交通需求（OD流）、信号配时策略、出行OD分布，分析拥堵的宏观结构与蔓延规律。 时空关联性分析： 揭示特定时间段、特定区域发生的拥堵与天气、事件、特定活动之间的关联。例如，某个大型演唱会结束后，周边道路的交通流量骤增，导致拥堵。 出行模式对拥堵的影响： 分析不同出行方式（私家车、公交、地铁、共享出行）的比例变化，以及其对路网压力的影响。 拥堵的实时监测与态势感知： 利用浮动车数据、传感器数据实时构建交通态势图： 实时显示路段的通行速度、拥堵等级。 基于机器学习的异常检测： 识别突发拥堵事件，与正常的周期性拥堵区分。 可视化技术： 动态展示拥堵区域、拥堵长度、平均行程时间等关键指标，为交通管理者提供直观的态势感知。 精细化拥堵预测模型： 短期拥堵预测（分钟级至小时级）： 结合历史数据、实时交通状态、天气信息、突发事件等，利用时间序列模型（如ARIMA, LSTM）、图神经网络（GNN）等，预测未来一段时间内路段的平均速度或拥堵等级。 中长期拥堵趋势预测（日级至周级）： 分析交通流的周期性、季节性变化，结合宏观经济数据、节假日安排等，预测未来整体交通拥堵的趋势。 基于OD流的预测： 结合出行需求预测和路网容量，预测特定OD对之间的交通拥堵概率和程度。 案例分析： 选取典型城市拥堵案例，展示如何运用大数据技术进行诊断，并结合预测结果提出缓解策略。例如，分析某城市中心区域在高峰时段的拥堵成因，通过分析信号配时、潮汐车道设置、公共交通优化等方案，结合预测模型验证效果。 第三章：大数据驱动的交通管理与优化——信号控制、路径规划与出行服务 本章将深入探讨大数据如何在交通管理的各个环节发挥核心作用，实现精细化、智能化管理： 智能交通信号控制： 基于实时数据的自适应信号控制： 利用路口车辆检测器、交通流量数据，动态调整信号灯的绿灯时长、相位顺序，以最大化通行能力，减少等待时间。 区域协调控制： 将相邻路口信号灯进行联动，形成“绿波带”，优化干线道路的通行效率。 机器学习在信号优化中的应用： 利用强化学习等算法，通过与交通环境的交互学习最优的信号控制策略。 仿真与评估： 结合交通仿真软件，在真实环境中部署前，对新的信号控制策略进行模拟验证。 高效路径规划与导航： 实时路况下的最优路径推荐： 结合实时交通信息，为用户推荐当前最快或最优的出行路径，避开拥堵区域。 多目标路径规划： 考虑用户的个性化需求，如偏好最短时间、最短距离、最少红绿灯、甚至考虑燃油经济性或充电需求。 预测性路径规划： 结合拥堵预测，为用户提供未来一段时间内的最优路径建议，帮助用户提前规划出行。 共享出行与公共交通的融合导航： 整合不同出行方式的实时信息，为用户提供“最后一公里”解决方案。 出行服务与信息发布： 构建全面的出行信息服务平台： 整合路况、公共交通实时信息、停车场空余车位、共享单车/汽车可用性等，提供一站式出行服务。 个性化出行推荐： 根据用户的出行习惯、偏好、历史记录，主动推送相关出行信息与服务。 公众参与与反馈机制： 鼓励用户报告交通事件、拥堵信息，形成数据众包的良性循环。 交通出行态势的公众发布： 通过APP、网站、广播等渠道，向公众发布实时交通信息，引导公众选择更优出行方式。 交通需求管理（TDM）的实施： 基于数据的价格调控： 例如，通过大数据分析，动态调整停车费、拥堵费，引导出行者调整出行时间和方式。 出行行为分析与干预： 分析特定人群的出行行为，设计针对性的政策，如鼓励绿色出行、错峰出行。 公共交通的精细化运营： 根据客流数据，动态调整公交线路、发车频率、车型，提升运营效率和乘客体验。 第四章：大数据与城市交通规划——路网优化、交通政策制定与未来展望 本章将视角从日常运营提升到城市交通的长期规划层面，探讨大数据如何为城市交通的长远发展提供决策支持： 交通需求预测与路网规划： 基于人口、经济、土地利用的宏观交通需求预测： 利用历史数据和模型，预测未来城市人口增长、经济发展对交通需求的影响。 出行OD（Origin-Destination）矩阵的构建与更新： 利用手机信令、公交刷卡、APP使用数据，动态更新和分析城市居民的出行OD关系。 基于OD流的瓶颈识别与路网优化： 分析交通需求在路网上的分布，识别关键瓶颈路段和交叉口，为路网的扩建、改造、新建提供依据。 仿真分析与敏感性研究： 利用宏观交通模型，模拟不同路网规划方案对交通效率、拥堵程度、出行时间的影响，进行敏感性分析，选择最优方案。 交通政策制定的数据支撑： 评估现有交通政策的效果： 利用大数据分析，量化评估限行、限购、公共交通补贴、停车政策等措施的实际效果，为政策调整提供依据。 设计新的交通政策： 例如，分析不同区域的拥堵特性，为制定差异化的交通管理政策提供数据支撑。 交通安全分析与预警： 分析交通事故发生的时空规律、道路特征、驾驶行为等，识别高风险区域和时段，为制定交通安全提升措施提供方向。 新兴交通模式与技术的融合： 共享出行（网约车、共享单车、共享汽车）的数据分析与治理： 分析其对城市交通的影响，如车辆调度效率、对公共交通的分流、停车乱象等，为行业监管提供数据基础。 自动驾驶与车联网（V2X）的未来： 探讨未来自动驾驶车辆产生的海量数据，以及V2X通信数据如何进一步优化交通流、提升安全性和效率。 智慧城市与多领域数据融合： 探讨交通大数据如何与其他城市数据（如公共安全、环境监测、能源管理）融合，构建更全面的城市运行态势感知与管理平台。 城市交通可持续发展的路径： 低碳交通的驱动： 通过分析不同出行方式的碳排放，推广绿色出行，优化新能源汽车充电设施布局。 智慧交通的愿景： 描绘未来智能、高效、绿色、公平的城市交通愿景，强调大数据在其中扮演的核心角色。 面向未来的挑战与机遇： 讨论大数据在应对气候变化、城市化进程加速、出行需求多样化等未来挑战中的作用。 结语： 《城市交通大数据：洞察城市脉搏，重塑出行未来》旨在为读者提供一个全面、深入的视角，理解大数据如何从根本上改变我们认识、管理和体验城市交通的方式。本书所呈现的不仅仅是技术方法，更是数据驱动的思维模式，是对城市交通未来发展方向的积极探索。我们相信，随着大数据技术的不断成熟和应用场景的不断拓展，城市交通将迎来更加智能、高效、便捷和可持续的未来。 附录： (可根据实际情况添加，如常用术语解释、数据分析工具介绍、相关法律法规解读等)

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这本书给我的感觉就像是阅读一部关于未来城市脉络的侦探小说，只不过这里的“罪犯”是无序和低效的交通流。我尤其欣赏作者在描绘“智慧交通”愿景时的那种宏大叙事能力。它不仅仅罗列了各种高大上的技术名词，比如机器学习、深度学习在信号灯优化上的应用，而是深入探讨了这些技术如何重塑城市居民的日常生活体验。举个例子，书中分析了如何利用移动通信基站数据，结合历史出行OD（起讫点）数据，构建起一个动态的“城市热力图”，这个热力图的细节丰富到令人吃惊——它能显示出不同社区在不同工作日早晨9点对某个特定商业区的通勤压力，这种精细度是传统交通普查手段无法企及的。更让我震撼的是关于应急响应模块的描述。作者描述了一个情景：当城市某处发生突发事故时，系统如何能在数秒内自动调配最近的警力资源，并实时向周边路口发送“绿色波”指令，将事故区域的交通压力快速疏导开。这种对系统协同性的描绘，让我看到了大数据技术在保障城市安全和韧性方面无可替代的巨大潜力。这本书不是在推销技术，而是在展示一种全新的、更智能的城市管理哲学。

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与其他探讨大数据技术应用的书籍相比，这本书在人文关怀和社会影响方面的讨论显得尤为深刻和负责任。作者在介绍完复杂的路径优化算法后，并没有止步于技术效果的展示，而是深入探讨了“算法的公平性”问题。比如，当系统为了整体交通效率最大化而牺牲了特定居民区（可能是弱势群体聚居区）的通勤便利性时，我们该如何权衡和设计更具包容性的算法目标函数？书中对数据隐私保护的论述也相当到位，探讨了在利用个人出行轨迹进行宏观分析时，如何通过差分隐私技术等手段，在保护个体信息安全的前提下，依然能提取出有效的群体规律。这种对技术伦理和可持续发展的关注，让这本书的价值超越了技术工具书的范畴，更像是一份面向未来城市治理者的行动指南。它提醒着我们，技术的力量是双刃剑，如何运用好大数据，最终决定的是我们想要塑造一个什么样的城市生态环境。阅读下来，我不仅提升了技术能力，更重要的是，对自己在应用这些技术时应承担的社会责任有了更清晰的认识。

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这本书的书名是《城市交通大数据/大数据技术与应用》，以下是五段不同风格的读者评价： 初次翻开这本书时，我本以为这是一本纯粹的技术手册，充满了晦涩难懂的算法和代码。毕竟“大数据技术与应用”这个副标题听起来就让人头皮发麻。然而，出乎意料的是，作者非常巧妙地将复杂的理论与生动的城市交通场景结合了起来。比如，书中对实时路况预测模型的解析，不再是冰冷的数学公式堆砌，而是通过对某条特定拥堵路段的历史数据分析，展示了模型如何一步步优化，最终实现精准预测的全过程。这种叙事方式极大地降低了阅读门槛，让我这个非科班出身的城市规划从业者也能抓住核心思想。特别是关于数据清洗和特征工程的部分，作者用了大量的篇幅来强调“垃圾进，垃圾出”的原则，并结合了几个真实的案例，比如如何识别并剔除传感器故障产生的影响数据，如何对不同时间段的人流密度进行有效的时间序列分解。读完这一块，我感觉自己对“数据质量”的认识上升到了一个新的高度，不再是简单地认为数据越多越好，而是明白了如何从海量数据中提炼出真正有价值的信息，这对于我们日常工作中进行决策支持至关重要。整体而言，本书在理论深度和实践指导性之间找到了一个非常舒适的平衡点，不像某些教科书那样只停留在概念层面，而是实实在在地教你如何“动手”。

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我得承认，这本书的某些章节确实挑战了我的理解极限，但正是这种“硬核”的深度，才让它在同类书籍中脱颖而出。它没有回避那些最棘手的数据科学问题，比如在高并发、异构数据源的集成挑战下，如何保证数据湖（Data Lake）的实时同步和一致性。作者专门用了一章的篇幅来详细剖析分布式计算框架（如Spark）在处理城市级海量交通事件流时的性能瓶颈和优化策略。里面引用的性能基准测试数据非常详尽，让我清晰地看到了在实际部署中，参数调优是如何影响到最终的响应延迟的。对于希望深入到技术实现层面的读者来说，这本书提供了足够多的“干货”。例如，在描述地理空间数据处理时，作者不仅提到了常用的空间索引结构（如R-tree），还对比了不同索引结构在应对动态路网变化时的效率差异，这对于系统架构师设计高吞吐量的交通数据平台是极其宝贵的经验总结。这本书的价值在于，它提供了一种从“概念理解”到“工程实现”的完整路径图，鼓励读者不仅要知道“是什么”，更要深究“为什么是这样”以及“如何做到”。

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这本书的结构安排非常注重逻辑递进，读起来有一种层次分明的享受。它并不是将交通数据分析拆分成孤立的模块，而是构建了一个完整的“数据生命周期”视图。开篇从城市交通数据的采集源（传感器、GPS、卡口等）入手，详细介绍了各种数据的特点和局限性；随后自然过渡到数据预处理和标准化；然后是核心的分析建模阶段，这里涵盖了从描述性统计到预测性分析的完整光谱；最后，也是最关键的一环，是“洞察可视化与反馈闭环”。我特别喜欢作者对“反馈闭环”的强调。很多大数据项目失败的原因在于模型上线后就无人问津，但这本书反复强调，交通系统是动态变化的，模型必须能够实时接收新的路况数据，并根据实际运行效果进行自我校准。书中通过一个城市拥堵指数自动调整交通信号配时的案例，生动地展示了如何设计一个健壮的、能够自我学习和适应的决策系统。这种系统工程的视角，使得这本书的适用范围远超出了单纯的数据分析范畴，而扩展到了更广阔的系统优化领域。

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大数据在交通方面应用的概论。

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