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马晓磊等著 著

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• 城市规划
• 智能交通
• 出行行为
• 交通工程
• 模式识别

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 人民交通出版社股份有限公司

ISBN：9787114141102

商品编码：25566291521

出版时间：2017-12-01

作  者:马晓磊 等 著 定  价:30 出 版 社:人民交通出版社股份有限公司 出版日期:2017年12月01日 页  数:163 装  帧:平装 ISBN:9787114141102 ●第1章 绪论
●1.1 背景与意义
●1.2 国内外研究现状
●1.3 公交大数据分类
●1.4 本书主要内容
●1.5 章节结构
●本章参考文献
●第2章 交通大数据基本类型与处理技术
●2.1 交通大数据基本类型
●2.2 数据处理工具与数据清洗
●本章参考文献
●第3章 公交客流OD矩阵推导方法
●3.1 上车站点识别
●3.2 下车站点识别
●本章参考文献
●第4章 公交到站信息服务优化
●4.1 公交到站信息概况
●4.2 公交到站信息影响因素分析
●4.3 基于相关向量机的乘客候车时间范围预测
●4.4 基于1S.SVM的公交串车预测
●部分目录

内容简介

本书为智能交通领域前沿研究论著丛书之一，主要针对靠前多模式公共交通系统信息化和智能化发展现状，基于广泛使用的公共交通大数据（IC卡和GPS数据），探讨了公共交通大数据的分析和挖掘方法，并综合利用人工智能、运筹学、交通规划、交通行为学等理论和方法，对公共交通大数据典型应用场景进行探讨，用于支撑城市多模式公共交通规划和运营的目的。主要研究内容包括：交通大数据基本类型与处理技术、公共交通客流OD矩阵推导方法、公共交通到站信息服务优化、公共交通短时客流预测、公共交通出行行为分析、公共交通网络性能评价。本书可为多方面、多层次、大范围、大数据化、高效运行的综合交通运输体系建设提供理论与技术支持。�ケ臼槭视糜诮煌üこ獭⒅悄芙煌ā⒔煌ü芾淼认喙刈ㄒ档募际跞嗽薄⒐芾碛刖霾呷嗽薄⒖蒲泄ぷ髡摺⒀芯可�、教师与高年级本科生使用。 马晓磊 等 著 马晓磊，2013年博士毕业予美国华盛顿大学，现任北京航空航天大学交通科学与工程学院特聘研究员，副教授，博士生导师。致力于基于数据驱动的交通运营与优化研究，并取得了一系劐原创性成果，主要研究领域包括公共交通系统优化、交通大数据分析及犬规模交通网络建模。目前已在交通领域期刊以及靠前会议上发表论文70余篇，其中36篇被SCI/SSCI收录（3篇ESI高被引论文，1篇热点论文），总引用次数700余次。出版中文专著1部，获得靠前6届CICTP会议论文奖。获靠前6届COTA靠前交通科技年会论文奖，省部级三等奖1项。担任IET Intelligent Transport Sys等

《智慧交通脉络：洞察出行新格局》 本书并非直接探讨“公共交通大数据挖掘与分析”这一特定领域，而是将目光投向更为宏观和多元的交通运输体系，深入剖析现代社会如何通过技术革新与数据驱动，重塑其运行机制、提升效率、优化体验，并最终实现可持续发展。我们将一起探寻驱动交通脉络演进的核心力量，以及这些力量如何共同编织出一张覆盖全域、智能互联的出行网络。 第一章：交通系统的动态演化与核心挑战 在这一章中，我们首先会勾勒出全球交通系统从工业时代向信息时代迈进的宏大图景。我们将回顾不同交通模式（公路、铁路、航空、水路）在历史长河中的发展轨迹，理解它们如何适应社会经济的变迁，又面临着怎样的瓶颈。重点在于，我们将识别当前交通系统普遍存在的挑战，例如： 效率瓶颈与资源错配： 城市拥堵、物流不畅、运力闲置与需求不足并存的矛盾，如何导致巨大的经济损失和环境压力。 安全隐患与事故频发： 交通安全始终是社会关注的焦点，人为失误、设备故障、环境因素等带来的风险，以及如何通过技术手段进行防范。 环境可持续性压力： 交通运输作为重要的碳排放源，其对气候变化的影响不容忽视。探索绿色交通、低碳出行、能源转型的重要性。 出行体验与公平性问题： 乘客和货物的需求日益多样化，如何提供更便捷、舒适、经济、包容的出行服务，解决“出行孤岛”等公平性问题。 数据孤岛与协同障碍： 尽管数据量庞大，但不同交通部门、不同系统之间信息不通，缺乏有效整合与共享，制约了整体效能的提升。 我们将强调，理解这些挑战的根源，是有效推动交通系统变革的前提。这需要我们跳出单一的交通模式视角，将整个交通生态视为一个相互关联、动态变化的复杂系统。 第二章：数字技术赋能交通：从感知到智能 本章将聚焦于推动交通系统变革的关键驱动力——数字技术。我们将详细探讨一系列前沿技术如何渗透并重塑交通的各个环节，从基础的“感知”能力，到更为高级的“决策”与“控制”。 物联网（IoT）与传感器网络： 阐述遍布交通基础设施（道路、桥梁、隧道、车辆、站台）的传感器如何实时采集车辆速度、流量、位置、路况、环境参数等信息，构建起交通系统的“触觉”。 通信技术（5G、V2X）： 深入分析高速、低延迟的通信网络如何实现车辆与车辆（V2V）、车辆与基础设施（V2I）、车辆与网络（V2N）的即时通信，为实时决策和协同控制奠定基础。 人工智能（AI）与机器学习： 重点介绍AI在交通领域的应用，包括但不限于： 交通流量预测与优化： 基于历史数据和实时信息，预测未来的交通拥堵情况，并动态调整信号灯配时、引导车辆分流。 智能路线规划与调度： 为个人出行和物流配送提供最优化的路线选择，实现车辆的动态调度和资源的最优配置。 自动驾驶与辅助驾驶技术： 探讨L0-L5级别的自动驾驶技术发展现状，及其对交通安全、效率和模式的潜在颠覆性影响。 模式识别与行为分析： 通过分析图像、视频等数据，识别交通参与者的行为模式，例如行人穿越习惯、驾驶员疲劳状态等，用于安全预警和管理。 云计算与边缘计算： 讨论如何利用强大的计算能力存储、处理海量交通数据，以及边缘计算如何在靠近数据源的地方进行实时分析和响应，提升系统的敏捷性。 地理信息系统（GIS）与定位技术： 强调GIS在交通规划、导航、应急响应等方面的核心作用，以及高精度定位技术如何支撑车辆的精准行驶和态势感知。 我们将强调，这些技术并非孤立存在，而是相互协同、融合发展，共同构筑起“智慧交通”的基石。 第三章：多模态交通融合与协同网络 现代交通不再是单一模式的独奏，而是多模态交通深度融合的交响乐。本章将探讨如何打破不同交通方式之间的壁垒，构建一个高效协同的综合交通运输体系。 一体化出行服务（MaaS）： 深入分析MaaS的概念和发展趋势，即整合公共交通、共享出行、出租车、自行车租赁等多种出行方式，为用户提供一站式、个性化的出行解决方案。 枢纽一体化建设： 探讨如何将机场、火车站、地铁站、公交枢纽等进行空间和功能的整合，实现不同交通工具之间的便捷换乘，缩短换乘时间和出行距离。 货运物流的优化整合： 关注陆、海、空、铁联运的协同，通过信息共享和流程再造，提高货物的运输效率，降低物流成本，并减少对环境的影响。 需求响应式交通（DRT）： 介绍DRT如何利用动态调度技术，根据实时乘客需求提供灵活的交通服务，尤其是在公共交通服务不足的区域，能够有效填补空白。 跨部门与跨区域协同： 强调打破行政区划和部门界限，建立统一的交通信息平台和协调机制，实现交通运行态势的全局掌握和协同应急响应。 我们将认为，多模态的融合与协同，是解决“最后一公里”难题、提升整体出行效率、优化资源配置的关键。 第四章：数据驱动的交通管理与决策 在这一章中，我们将深入探究如何从海量的交通数据中提取有价值的洞察，并将其转化为实际的管理行动和科学决策。 交通运行态势感知与监测： 如何利用实时数据构建交通运行的“数字孪生”，实现对拥堵、事故、异常事件的秒级感知和预警。 交通需求预测与规划： 基于历史数据和发展趋势，预测未来的交通需求，为城市交通基础设施的规划、建设和升级提供科学依据。 交通安全管理与风险评估： 通过对事故数据、交通行为数据的分析，识别高风险路段和交通参与者，制定针对性的安全干预措施，降低事故发生率。 绿色交通与可持续发展： 监测交通碳排放、能源消耗等指标，评估不同交通政策和技术的影响，推动新能源汽车、慢行交通等绿色出行方式的发展。 应急响应与灾害管理： 在突发事件（如自然灾害、交通事故）发生时，如何快速调动资源、引导交通、疏散人群，最大限度地减少损失。 交通政策评估与优化： 利用数据分析手段，评估现有交通政策的效果，并为新的政策制定提供实证支持，实现交通管理的精细化和智能化。 我们将强调，数据不再仅仅是记录，而是驱动交通系统不断优化升级的“智慧之眼”。 第五章：以人为本的出行体验创新 交通系统的最终目的在于服务于人，提升人们的出行体验。本章将关注如何利用技术和数据，为出行者提供更便捷、舒适、个性化、安全的旅程。 个性化出行信息服务： 基于用户画像和出行习惯，提供定制化的路线推荐、交通预警、换乘指引等信息，让出行更省心。 无缝换乘与便捷支付： 优化换乘流程，实现多种交通工具之间的无缝衔接，并推动统一支付平台的发展，让支付更简单。 提升公共交通吸引力： 通过优化线路、提高准点率、改善乘车环境、提供Wi-Fi等增值服务，提升公共交通的竞争力。 共享出行平台的创新： 探讨共享单车、共享汽车、顺风车等模式如何改变人们的出行方式，以及如何进一步优化其运营和管理。 关注特殊人群的出行需求： 针对老年人、残障人士等特殊群体，设计更具包容性的出行解决方案，确保他们的出行权益。 信息透明度与用户参与： 提升交通信息的透明度，鼓励用户反馈和参与，共同构建更美好的出行生态。 我们将指出，技术的进步最终应回归于服务民生，让每一次出行都成为一种积极的体验。 第六章：交通系统的未来展望与伦理考量 在最后，我们将放眼未来，探讨交通系统可能的发展方向，并审慎思考随之而来的伦理与社会挑战。 未来交通模式猜想： 飞行汽车、地下物流隧道、超高速轨道交通等前沿设想，以及它们可能对城市形态和生活方式带来的影响。 自动化与智能化程度的提升： 自动驾驶的普及、智能交通管理系统的全面部署，将如何改变交通参与者的角色和交通运行的逻辑。 数据隐私与安全挑战： 随着数据采集的深入，如何保障个人出行数据的隐私和安全，防止滥用。 算法偏见与公平性问题： AI算法在交通决策中的潜在偏见，以及如何确保所有人群都能公平地享受智慧交通带来的便利。 技术伦理与社会责任： 探讨在推动交通技术发展的同时，如何平衡效率、安全、公平与可持续性，确保技术发展符合人类的根本利益。 构建可持续发展的交通生态： 整合技术、管理、政策和社会参与，共同打造一个安全、高效、绿色、包容的未来交通体系。 本书将通过对这些多维度、深层次的探讨，为读者呈现一幅关于现代交通系统如何在全球化、数字化浪潮中转型升级的宏大画卷。它不仅仅是关于技术的堆砌，更是关于智慧的运用、系统的优化以及以人为本的追求，共同塑造着我们未来的出行方式和生活空间。

评分☆☆☆☆☆

拿到《公共交通大数据挖掘与分析》这本书，我最想知道的，是如何将那些海量、零散的公共交通数据转化为有价值的洞察，从而改善乘客的出行体验。我深知，数据的收集只是第一步，关键在于如何进行有效的挖掘和分析。我期待这本书能够提供一套系统性的方法论，指导读者如何从原始数据中提取关键信息，并利用各种分析工具和技术来揭示数据背后的规律。例如，书中会不会详细介绍如何处理和清洗公交刷卡数据，如何从GPS轨迹数据中提取出行路径和时间信息？我特别希望书中能有一些关于乘客行为分析的内容，比如如何识别不同乘客群体的出行习惯，如何分析乘客对不同出行方式的选择偏好，以及如何利用这些分析结果来提供个性化的出行建议。我想了解，通过这些数据分析，我们是否能够预测到乘客的出行意图，从而提前做好准备，比如在地铁站安排更多的安保人员，或者在公交车上增加运力。这本书，我希望它能成为我理解和应用大数据技术，提升乘客出行满意度的实用工具。

评分☆☆☆☆☆

这本《公共交通大数据挖掘与分析》的书名，瞬间就勾起了我对城市出行最后一公里的无限遐想。我一直觉得，我们每天穿梭于城市大街小巷的公交、地铁、出租车，它们承载的不仅仅是人，更是海量的数据，是理解城市脉搏最直接的载体。想象一下，通过对这些数据的深度挖掘，我们是不是能更精准地预测高峰期人流涌动的站点，从而优化线路和发车频率？是不是能发现那些被忽视的出行黑洞，为城市规划提供全新的视角？这本书，我期待它能为我揭示那些隐藏在海量行程记录、刷卡信息、GPS轨迹背后的秘密。我希望它不仅仅是枯燥的技术手册，更能通过生动案例，让我感受到大数据如何赋能公共交通，让我们的出行变得更智能、更便捷、更可持续。比如，书中会不会分享一些利用历史客流数据预测节假日出行高峰的案例，又或者，如何通过分析共享单车的使用模式来指导城市公共交通网络的延伸？我特别好奇，如果能结合天气、大型活动等外部因素，大数据分析还能带来哪些意想不到的洞察，帮助管理者做出更科学的决策，让每一次出行都充满了惊喜而不是无奈。这本书，就像一把钥匙，我希望能打开通往智慧城市交通新时代的大门。

评分☆☆☆☆☆

《公共交通大数据挖掘与分析》这本书，我将它视为一本关于城市生活效率提升的指南。我时常在高峰期挤在拥挤的公交车上，或是焦急地等待着晚点的地铁，那时我就在想，如果能有更智能的调度系统，是不是就能缓解这样的困境？这本书，我希望它能提供一些切实可行的方案，说明大数据是如何帮助优化公共交通的运行效率的。我期待书中能够探讨如何利用历史客流数据来预测不同站点的客流高峰和低谷，从而实现更精准的运力调配。比如，通过分析刷卡记录和刷卡时间，能否发现哪些站点在特定时间段内存在明显的拥堵，需要增加班次？又或者，能否通过分析不同线路的准点率，识别出导致延误的瓶颈，并提出改进建议？我希望这本书不仅仅停留在理论层面，更能提供一些基于实际案例的分析，展示大数据技术是如何帮助城市管理者提升公共交通的整体运行效率，减少乘客的等待时间和拥挤程度。我特别关注书中会不会讨论如何利用大数据来优化公交线路的设计，是否能够发现一些被低估的潜在需求，从而规划出更合理、更便捷的公交网络。这本书，我希望能让我对未来的城市公共交通充满信心。

评分☆☆☆☆☆

《公共交通大数据挖掘与分析》这本书，对我而言，更像是一扇通往智慧交通未来的窗口。我一直对科技如何改变我们的生活充满兴趣，而公共交通作为城市的核心脉络，其智能化升级无疑是重中之重。我非常期待这本书能够深入探讨大数据在公共交通领域的前沿应用，而不仅仅是停留在基础的客流分析。比如，书中会不会讨论如何利用传感器数据和物联网技术来实时监测交通状况，并根据实时信息动态调整公交车的发车时间和路线？又或者，如何通过分析乘客的出行偏好和行为模式，来设计更具吸引力的定制化出行服务，比如“最后一公里”的接驳方案？我尤其关注书中是否会涉及一些与人工智能和机器学习相关的技术，比如如何利用深度学习模型来预测交通拥堵，或者如何利用强化学习来优化公交车调度策略。我希望这本书能够提供一些具有前瞻性的案例和思路，启发我们思考如何利用大数据技术，构建一个更加高效、安全、环保的未来公共交通系统。这本书，我期待它能为我描绘出智慧交通的美好蓝图。

评分☆☆☆☆☆

《公共交通大数据挖掘与分析》这本书，我把它看作是一本关于“城市神经系统”的数据解读手册。在我看来，公共交通就像城市的血液循环系统，而大数据则是这套系统运行的“体检报告”。我期待书中能够详尽地阐述，如何从庞杂的公共交通数据中提取有用的信息，并将其转化为决策依据。例如，书中是否会详细介绍如何处理和分析公交卡数据，如刷卡时间、刷卡地点、换乘信息等，从而描绘出城市居民的出行画像？又或者，如何利用GPS定位数据来追踪公交车和地铁的运行轨迹，评估其准点率和运行效率？我特别关注书中是否会讨论如何识别和预测交通拥堵的成因，以及如何利用大数据来优化交通信号灯的配时，从而缓解城市交通压力。这本书，我希望它能为我提供一套清晰的思路和方法，让我能够理解大数据在提升城市交通运行效率方面的实际作用。

评分☆☆☆☆☆

这本书《公共交通大数据挖掘与分析》的出现，让我对如何更有效地利用我们每天都在产生的海量出行数据产生了浓厚的兴趣。我一直觉得，我们的公交、地铁、出租车，它们每天承载的不仅是乘客，更是关于这座城市出行规律的宝贵信息。这本书，我希望能它能为我揭示那些隐藏在刷卡记录、GPS轨迹、甚至是APP使用数据背后的“商业秘密”。我好奇，通过对这些数据的深度挖掘，我们是否能够更精准地预测出行需求，从而优化公交线路和发车频率，让通勤不再是漫长的等待？是否能发现那些被忽视的出行“死角”，为城市规划提供全新的视角？我期待书中能通过生动的案例，展示大数据是如何赋能公共交通，让我们的出行变得更智能、更便捷。比如，书中会不会分享一些利用历史客流数据预测节假日出行高峰的案例，又或者，如何通过分析共享单车的使用模式来指导城市公共交通网络的延伸？我尤其想知道，当外部因素如天气、大型活动等被纳入分析时，大数据还能带来哪些意想不到的洞察。

评分☆☆☆☆☆

翻阅《公共交通大数据挖掘与分析》这本书，我最想了解的，是如何通过挖掘公共交通数据，来提升城市交通的运行效率和居民的生活质量。我认为，公共交通的优化不仅仅是技术问题，更是关乎民生福祉的重要议题。我期待书中能够提供一些成功的案例，展示大数据分析是如何帮助城市管理者解决实际交通难题的。例如，如何利用历史客流数据和地理信息系统，来识别城市中存在交通瓶颈的区域，并提出针对性的改善方案？又或者，如何通过分析公交车的运行轨迹和乘客的反馈信息，来发现并解决服务质量不高的问题？我尤其希望书中能探讨一些关于可持续交通和绿色出行方面的内容，比如如何利用大数据来鼓励更多人选择公共交通，减少私家车的使用，从而缓解城市交通拥堵和环境污染。这本书，我希望它能给我带来启发，让我看到大数据技术在构建更宜居、更可持续的城市交通体系中的巨大潜力。

评分☆☆☆☆☆

《公共交通大数据挖掘与分析》这本书，我从书名就感受到它蕴含着对城市出行方式的深刻洞察。我一直对如何让公共交通变得更智能、更人性化充满好奇。我期待这本书能够深入探讨如何利用大数据来提升公共交通的整体服务水平。这不仅仅包括优化线路和班次，更重要的是，能否通过数据分析来理解乘客的需求，提供更个性化的出行方案。例如，书中会不会讨论如何利用乘客的出行习惯数据，为他们推荐最便捷的换乘方案，或者预测他们可能的出行目的地，从而提前做好运力准备？我希望书中能有一些关于如何利用大数据来提高公共交通安全性的内容，比如通过分析车辆运行数据来预测潜在的风险。此外，我也对如何利用大数据来推动绿色出行，减少碳排放方面的内容很感兴趣。这本书，我期待它能为我展现一个更加智慧、更加贴心的公共交通未来。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对城市规划和交通管理颇感兴趣的普通读者，《公共交通大数据挖掘与分析》这本书，我期待它能成为一座连接理论与实践的桥梁。我深知，理论知识再丰富，如果没有实际应用的支撑，也难以发挥其价值。我希望书中能够通过详实的案例研究，展示大数据挖掘和分析技术在解决实际公共交通问题中的应用。比如，如何利用客流数据来优化公交线路的设计，是否能通过分析乘客的换乘行为来发现更有效的衔接点？又或者，如何通过对出租车数据的分析，来预测特定区域的服务需求，从而提高资源的利用效率？我特别期待书中能够涉及一些关于交通拥堵治理的案例，展示大数据分析是如何帮助城市管理者识别拥堵原因，并制定相应的缓解措施。这本书，我希望能让我看到大数据技术如何真正地改善城市交通，让我们的出行更加顺畅和高效。

评分☆☆☆☆☆

阅读《公共交通大数据挖掘与分析》这本书，我最期待的是它能深入浅出地讲解那些看似复杂的数据挖掘算法，并且能将它们巧妙地应用到公共交通场景中。我并非科班出身的数据科学家，但对如何从庞杂的信息中提炼有价值的洞察充满好奇。我希望书中能够用通俗易懂的语言，解释例如聚类分析、分类算法、时间序列预测等核心技术，并提供相应的代码示例或伪代码，方便我这种有一定基础但又需要具体指导的读者学习。更重要的是，我渴望看到这些算法如何在实际的公共交通问题中落地。例如，如何利用用户刷卡数据来分析不同时段、不同线路的乘客出行特征？如何通过GPS轨迹数据来评估公交线路的运行效率和拥堵状况？这本书会不会提供一些真实世界的案例研究，展示数据挖掘如何帮助公交公司发现异常客流、优化调度、提升服务质量？我尤其希望书中能探讨一些更前沿的应用，比如利用社交媒体数据来预测大型活动对公共交通的影响，或者通过分析乘客的抱怨信息来识别服务痛点。这本书，我期待它能成为我理解和应用数据挖掘技术，解决实际公共交通问题的得力助手。