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

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杨东援,段征宇 著
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出版社: 同济大学出版社
ISBN:9787560867496
版次:1
商品编码:12184810
包装:平装
丛书名: 面向未来的交通出版工程·政策与规划系列
开本:16开
出版时间:2017-03-01
用纸:胶版纸
页数:265
字数:443000
正文语种:中文

具体描述

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。
《车流中的未来:智慧城市交通的驱动力》 这是一部深入探索城市交通系统演进与变革的著作。本书聚焦于新兴技术如何重塑我们出行的方式,以及这些变革对城市规划、管理和居民生活产生的深远影响。我们并非单纯罗列枯燥的数据或晦涩的理论,而是试图构建一个生动而具象的图景,展示科技如何让交通变得更智能、更高效、更可持续。 本书的开篇,我们首先将目光投向“智能交通”这一核心概念。它并非一个遥不可及的科幻设想,而是正在切实改变我们城市肌理的现实力量。我们将剖析智能交通系统的构成要素,包括但不限于:先进的传感器技术如何实时监测路况,人工智能如何优化信号灯配时,以及物联网如何连接车辆、基础设施与出行者,形成一个相互协作、信息共享的智能网络。我们将深入探讨这些技术如何应对当下城市交通面临的诸多挑战,例如拥堵、污染、安全隐患,以及如何在有限的城市空间内实现最大化的通行效率。 接着,本书将重点阐述“数据”在驱动城市交通发展中的关键作用。我们认为,数据是理解和优化交通系统的“生命线”。通过对海量出行数据的收集、分析和挖掘,我们可以揭示隐藏在日常车流背后的运行规律,识别交通瓶颈的根源,预测未来的出行需求,并为城市规划者提供科学决策的依据。我们将探讨如何利用大数据技术,从微观层面分析个体出行行为,到宏观层面洞察城市交通网络的整体动态。这其中包括对出行模式的识别、对拥堵成因的深度剖析、对公共交通吸引力的评估,以及对新能源交通工具推广潜力的预测。数据不再是冷冰冰的数字,而是能够“说话”的语言,它揭示了城市的“脉搏”,指引着交通发展的方向。 本书的另一重要维度在于“规划与管理”的视角。我们深知,再先进的技术也需要审慎的规划和有效的管理才能落地生根。因此,我们将深入探讨在新兴技术驱动下,城市交通规划应如何转型。这包括如何利用数据预测和模拟技术,在规划阶段就预见潜在问题并制定应对策略;如何设计更人性化、更具韧性的交通基础设施;以及如何实现不同交通方式之间的无缝衔接,构建多模式联运体系。同时,我们也将关注交通管理的智能化升级,例如如何利用大数据进行实时交通疏导,如何运用预测性分析来预防事故,以及如何建立更加公平、高效的交通执法体系。我们相信,一个成功的智慧城市交通系统,必然是技术创新与科学规划、精细管理相辅相成的结果。 此外,本书还将目光投向“政策与法规”的演进。技术的飞速发展往往会超出现有政策的适应范围,因此,政府的政策引导和法规调整至关重要。我们将分析在智慧交通时代,政府需要扮演怎样的角色,如何在鼓励技术创新的同时,保障公民的出行权益和信息安全;如何在推广共享出行、自动驾驶等新模式时,制定合理的市场规则和安全标准;以及如何通过税收、补贴等经济手段,引导公众向更可持续的出行方式转变。我们还将探讨不同国家和城市在智慧交通政策上的探索与实践,为读者提供借鉴和启示。 最后,本书将视角延伸至“人”的体验。交通的本质是为了服务于人,因此,任何交通系统的优化最终都应体现在提升居民的出行体验上。我们将关注智能交通如何让通勤时间更短、出行选择更丰富、出行过程更安全、出行成本更经济。从“最后一公里”的便捷,到公共交通的舒适高效,再到共享出行的灵活高效,我们希望勾勒出一个更加美好、便捷、可持续的未来出行图景。我们还将探讨技术发展可能带来的挑战,例如数字鸿沟、隐私安全等问题,并思考如何通过包容性的规划和政策,确保智慧交通的发展惠及所有市民。 本书致力于成为一本兼具深度与广度的读物,它既适合交通领域的专业人士、城市规划者、政府决策者,也面向对城市未来充满好奇心的普通读者。我们希望通过本书,能激发更多人对智慧城市交通的思考,共同探索一个更美好的出行未来。

用户评价

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这本书给我最大的感受就是“颠覆”。我原以为城市交通的规划和管理,更多的是依赖经验和直觉,但这本书则用无可辩驳的数据和逻辑,证明了“以数据为驱动”的科学方法的重要性。作者的分析角度非常独特,他不仅仅关注表面的现象,更深入地挖掘数据背后的原因。书中的一些分析工具和模型,虽然专业性很强,但通过作者的讲解,我能够理解其核心思想,并感受到它们在实际应用中的巨大威力。我特别赞赏书中关于“出行者画像”的构建,这能够帮助我们更好地理解不同人群的需求,从而设计出更具针对性的交通解决方案。例如,如何为老年人提供更便捷的出行方式,如何为儿童提供更安全的出行环境,这些都需要基于对他们出行行为的深入了解。此外,书中对于“交通拥堵的成因分析”的探讨,也让我茅塞顿开,原来很多拥堵并非是简单的车流量大,而是多种因素交织作用的结果。这本书为我打开了一扇新的大门,让我看到了大数据在解决城市交通难题方面的巨大潜力,也让我对未来的城市交通发展充满了期待。

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不得不说,这本书的内容给我带来了巨大的震撼。一直以来,我对于城市交通的认知都停留在比较传统的层面,比如道路拓宽、信号灯调整等等。而这本书则彻底颠覆了我的固有观念。作者将大数据如同手术刀一般,精准地切入了城市交通的各个层面,展现出了前所未有的分析深度和广度。我曾以为大数据只是用来统计数字,但这本书告诉我,大数据更是洞察人心、理解行为的钥匙。通过对海量出行数据的挖掘,我们可以清晰地看到不同人群的出行模式、偏好以及潜在需求。这使得交通规划不再是“拍脑袋”的决策,而是基于真实数据的科学分析。书中的一些案例,比如如何利用大数据优化公交线路,从而提高运营效率和乘客满意度,以及如何通过分析共享单车的使用数据来合理布局车辆,减少资源浪费,都让我受益匪浅。特别是关于“拥堵黑点”的识别与治理,书中提出的基于多源数据融合的分析方法,能够精确锁定拥堵的根本原因,并提出有针对性的解决方案,这对于改善城市交通拥堵状况具有极其重要的实践意义。这本书让我深刻体会到,未来的交通规划,必须是以数据为核心,以人为本,才能真正实现高效、便捷、绿色的城市交通。

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这本书简直是交通规划领域的一股清流,它没有落入那些泛泛而谈的窠臼,而是精准地抓住了当下城市交通发展的核心痛点——数据。作者深入浅出地讲解了如何利用大数据来分析城市交通的脉搏,这种“把脉”的比喻非常形象,让我能立刻感受到这本书的实用价值。书中的案例分析尤为精彩,从不同的城市维度出发,展示了大数据在识别拥堵成因、预测交通流量、优化信号配时、规划公共交通线路等方面所发挥的巨大作用。我尤其对其中关于“出行链”的分析印象深刻,它打破了传统对单一出行方式的关注,而是从更宏观、更动态的视角去理解居民的出行需求,这对于我们制定更人性化、更高效的交通政策具有重要的启示意义。书中提出的数据可视化技术也让我耳目一新,通过直观的图表和模型,即使是复杂的交通问题也能一目了然,这无疑是未来交通规划工作者必备的技能。总而言之,这本书为我打开了一扇通往未来交通规划新视角的窗户,让我看到了大数据在解决城市交通难题方面的无限潜力,极大地激发了我对这个领域进一步学习和探索的热情。我迫不及待地想将书中的理念和方法应用到实际工作中,相信这会为我们城市的交通发展带来新的突破。

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坦白说,在翻开这本书之前,我对“大数据”这个词总是带着一种距离感,觉得它离我的生活有些遥远。然而,这本书却以一种出乎意料的亲切感,拉近了我与大数据的距离,也让我重新审视了我们赖以生存的城市交通。作者用一种娓娓道来的方式,将复杂的数据分析过程变得生动有趣。他就像一位资深的导游,带领我们探索城市交通的每一个角落,并用大数据这支“显微镜”,为我们揭示隐藏在表象之下的规律。书中关于“交通大数据生态系统”的构建,让我看到了一个更广阔的图景。它不仅仅是单一的数据集,而是多种数据源的整合、多种技术的融合、多种参与者的协作。我尤其对书中关于“出行行为预测”的案例印象深刻,这使得我们能够更主动地去引导和优化交通流量,而不是仅仅被动地应对拥堵。这本书的价值在于,它不仅提供了技术上的指导,更重要的是,它改变了我对城市交通的认知方式,让我看到了科技如何能够为我们的城市生活带来切实的改变。

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这本书的阅读体验,可以说是“拨云见日”,让我对城市交通的复杂性有了全新的理解。过去,我总觉得城市交通是一个难以解决的顽疾,但这本书通过大数据这个强大的工具,为我们展现了解决问题的可能性。作者的叙述风格非常流畅,虽然涉及大量的数据分析和技术概念,但读起来却毫不费力。他善于用通俗易懂的语言解释复杂的原理,并将理论与实践紧密结合。书中的案例都来源于真实的城市环境,具有很强的说服力。我特别喜欢书中关于“出行行为画像”的部分,这让我看到了大数据如何能够帮助我们更精准地理解不同人群的出行习惯,从而制定差异化的交通政策。例如,对于老年人、学生、上班族等不同群体,他们的出行需求和出行方式都有显著的差异,通过大数据分析,我们可以为他们提供更贴心的交通服务。此外,书中对于“交通仿真”的探讨也让我印象深刻,这是一种非常强大的工具,能够帮助我们在实际实施之前,就预估各种交通方案的效果,从而避免不必要的损失。这本书让我认识到,大数据在城市交通领域的应用,远不止于简单的统计和预测,它更是一种智慧的赋能,能够帮助我们构建更智能、更人性化的未来交通系统。

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这本书给我带来的,是一种“润物细无声”的启迪。在阅读的过程中,我并没有感受到强烈的技术冲击,但每读完一章,都会有一种豁然开朗的感觉。作者以一种非常平和而又深刻的方式,将大数据在城市交通中的应用娓娓道来,仿佛一位智者在与你交谈。他所提出的“交通脉搏”的比喻,恰如其分地描绘了大数据对于理解城市交通的重要性。书中对不同类型交通数据的深入挖掘和分析,让我看到了数据背后所蕴含的巨大能量。我特别喜欢书中关于“出行服务个性化”的探讨,这预示着未来的交通将不再是千篇一律的标准化服务,而是能够根据每个人的需求提供定制化的出行方案。书中关于“智慧交通平台”的构建,也让我看到了一个集约化、高效化的交通管理模式。这本书的价值,在于它不仅仅停留在理论层面,而是提供了切实可行的解决方案,为城市交通的未来发展提供了坚实的理论基础和实践指导。

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当我拿到这本《透过大数据把脉城市交通》时,我曾带着几分好奇,又夹杂着一丝担忧——大数据听起来高深莫测,会不会过于学术化,难以理解?然而,阅读之后,我发现这种担忧完全是多余的。作者以其深厚的专业功底和卓越的叙事能力,将复杂的技术和理论娓娓道来,仿佛一位经验丰富的医生,循循善诱地引导读者认识城市交通的“病症”与“良方”。书中对不同类型交通数据的采集、清洗、分析和应用进行了详尽的阐述,让我对“大数据”这个词有了全新的认识。它不再是冰冷的技术术语,而是连接城市肌理、理解市民需求的鲜活语言。从公共交通的客流分析到停车位供需的预测,从慢行交通的优化到共享出行的管理,书中提供的分析框架和技术工具都极具操作性。我特别欣赏书中对“预测性维护”的探讨,这预示着交通基础设施的维护将从被动响应转向主动预防,极大地降低了运营成本,提升了交通系统的可靠性。这本书不仅是一本技术指南,更是一本思想的启迪者,它让我深刻认识到,在快速发展的数字时代,以数据为驱动的交通规划是不可逆转的趋势,也是实现可持续交通发展的必由之路。

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这本书的阅读过程,就像是一场精彩的“数据寻宝”之旅。作者以他独特的视角,带领我们深入城市交通的每一个细节,发掘那些隐藏在海量数据中的宝藏。他所提出的“以数据为导向的决策机制”,不仅仅是一种技术层面的创新,更是一种管理理念的革新。书中的案例分析都非常接地气,能够真实地反映城市交通的现状和挑战。我尤其对书中关于“动态交通管理”的探讨感到着迷。传统的交通管理往往是静态的、预设的,而动态交通管理则能够根据实时的交通状况,灵活地调整交通策略,从而最大限度地提高交通系统的运行效率。书中关于“多源异构数据融合”的技术,也让我看到了大数据在解决复杂交通问题方面的强大能力。它能够将来自不同渠道、不同格式的数据进行有效的整合和分析,从而为决策提供更全面、更准确的信息。这本书让我深刻认识到,大数据不仅仅是一种工具,更是一种思维方式,它能够帮助我们更好地理解城市,更好地服务市民,更好地规划未来。

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这本书给我带来的体验,就像是在一个繁忙的城市广场上,所有的人流、车流都汇聚成一股股数据洪流,而作者则如同一个睿智的指挥官,能够在这股洪流中辨别方向、预测走向、甚至引导秩序。它不仅仅是介绍“如何用大数据”,更重要的是揭示了“大数据能够为我们做什么”。从宏观的城市交通政策制定,到微观的个体出行选择优化,书中都给出了详实的论述和生动的案例。我尤其被书中关于“出行意愿”和“出行机会”的讨论所吸引。传统的交通规划往往关注道路的物理容量,而这本书则将注意力转移到了居民的真实出行需求和潜在的出行机会上。通过分析社交媒体、移动通信等非传统交通数据,我们可以更深入地理解人们的出行动机,从而设计出更能满足需求的交通服务。书中的“场景化分析”也是一大亮点,它能够模拟不同政策和技术干预下的交通运行效果,为决策者提供更全面的信息支持。这本书的价值,在于它不仅提供了技术工具,更重要的是提供了解决问题的思路和方法论,让我对未来城市交通的发展方向有了更清晰的认知。

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这本书的魅力在于它展现了数据背后隐藏的巨大价值。在阅读之前,我可能只是将大数据视为一种技术手段,但这本书让我意识到,大数据更是理解城市生命律动的“传感器”。作者以一种非常严谨而又不失趣味的方式,带领我们走进大数据驱动的交通规划世界。书中的技术细节虽然专业,但作者总能通过生动的比喻和形象的图示,让非技术背景的读者也能轻松理解。我尤其对书中关于“出行网络韧性”的讨论感到着迷。在面对突发事件,如极端天气、交通事故等,如何保证交通系统的稳定运行,是城市管理者面临的巨大挑战。而通过大数据分析,我们可以识别交通网络的薄弱环节,并提前采取措施,提高系统的应对能力。书中提出的“多模态出行”整合方案,也让我眼前一亮,这是一种将不同出行方式有机结合,提供无缝衔接的出行体验的全新思路。这本书不仅让我看到了大数据在交通领域的应用,更让我看到了大数据所带来的对城市生活品质的提升。它是一本极具前瞻性和实践性的著作,为我们未来的城市交通发展指明了方向。

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由同济大学杨老师编写的,值得一看。

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