具體描述
內容簡介
《麵嚮未來的交通齣版工程·政策與規劃係列：透過大數據把脈城市交通》分為兩個基本部分：第1部分由第1，2，3章構成，論述城市交通領域大數據思維的主要技術概念；第二部分由第4，5，6，7章構成，討論大數據分析中的主要技術如何在城市交通領域中應用。對於信息技術人員來說，通過《麵嚮未來的交通齣版工程·政策與規劃係列：透過大數據把脈城市交通》可以瞭解如何在城市交通這一舞颱上展現大數據的魅力；對於交通工程師來說則希望能夠幫助他們增強大數據思維；而對於交通數據分析師來說，希望通過《麵嚮未來的交通齣版工程·政策與規劃係列：透過大數據把脈城市交通》能夠引導他們建立一個技術框架。
內頁插圖
目錄
總序前言
1 大數據“熱潮”中的“冷”思考
1．1 大數據的熱潮
1．1．1 大數據技術的發展
1．1．2 大數據呈現齣促進研究模式變革的萌芽
1．1．3 交通領域大數據技術的應用
1．2 交通工程基礎理論的發展反思
1．2．1 網絡交通流分析理論的奠基作用
1．2．2 交通行為分析理論的發展
1．2．3 麵嚮未來發展的期待
1．3 大數據麵前的追求與睏惑
1．3．1 對新研究範式的關注
1．3．2 大數據並非完備的信息環境
1．3．3 引發睏擾的原因剖析
1．4 大數據在城市交通分析中的價值
1．4．1 大樣本所提供的優勢
1．4．2 連續追蹤獲取的信息
1．4．3 不同測度的觀察與探索
1．4．4 多種觀察角度的互補
1．5 城市交通大數據分析的思考
1．5．1 問題導嚮的技術需求
1．5．2 基於大數據的“感知—認知—洞察”
1．5．3 “多維一體”的問題錶徵
參考文獻
2 建立在復雜適應係統概念上的城市交通監測
2．1 正確麵對城市交通演化的或然性
2．1．1 城市交通的非綫性到底意味著什麼
2．1．2 城市交通的戰略調控
2．1．3 麵對或然性的適時響應對策模式
2．2 將監測融入新的技術概念框架
2．2．1 復雜適應係統的基本概念
2．2．2 技術概念變換後的係統監測任務
2．3 基於聚類及分類的行為主體模式錶徵
2．3．1 行為主體主觀屬性的差異錶徵
2．3．2 個體行為特徵的差異辨識與錶徵
2．3．3 新型服務模式的用戶響應
2．3．4 交通服務提供主體的行為檢測
2．4 城市交通係統宏觀狀態監測
2．4．1 通過模式劃分簡化數據
2．4．2 城市空間連接條件的度量
2．5 關於湧現的思考
2．5．1 發現路網交通狀態的耦閤特徵
2．5．2 城市空間拓展過程中的聚落斑塊特徵
2．5．3 城市群空間聯係結構的變化
參考文獻
3 技術的傳承與變革
3．1 信息化創造的交通決策支持數據資源
3．1．1 逐步完善的交通係統狀態監測網絡
3．1．2 信息服務係統所采集的“電子腳印”
3．1．3 互聯網中的語義信息利用
3．2 新的數據資源與傳統技術概念的嫁接
3．2．1 我國城市交通大數據的應用實踐
3．2．2 基於傳統技術概念的檢測手段拓展
3．2．3 利用相關性架設連接傳統技術概念的橋梁
3．3 適應數據環境的技術概念變革
3．3．1 大數據環境下基於證據的決策分析技術
3．3．2 宏觀與微觀融閤的嵌套型技術分析框架
3．3．3 尋找更加適閤的錶述方式
3．3．4 藉助聚類把握差異
3．3．5 通過關聯尋找通嚮認知之門
3．3．6 通過比較研究探尋因果關係
參考文獻
4 特徵提取、聚類分析與對象錶徵
4．1 “紛繁復雜”中的“規律性”
4．1．1 個體多樣性背後隱藏的群體特徵
4．1．2 不完備信息條件下的分類辨識
4．1．3 揭示時間變化中隱藏的規律
4．2 行為主體的多維特徵屬性
4．2．1 不同形式的活動特徵錶達
4．2．2 基於齣行鏈的活動模式劃分
4．3 基於屬性特徵的聚類分析
4．3．1 通過聚類實現研究對象細分
4．3．2 慣常行為模式的聚類分析
4．3．3 基於關聯屬性的聚類分析
4．4 類彆劃分基礎上的比較研究
4．4．1 類彆之間的特徵比較
4．4．2 基於類彆劃分的位置點分布對比
4．5 將屬性特徵轉化為跨界溝通的數據語言
4．5．1 作為跨界溝通橋梁的數據模型
4．5．2 藉助多源流模式框架的工作協同
參考文獻
5 關聯分析與相關性研究
5．1 透過關聯認識聯係
5．1．1 空間特徵間的聯係
5．1．2 通過聯係走嚮深度思考
5．1．3 交通分區的空間關聯
5．2 基於大數據的個體屬性一空間關聯分析
5．2．1 基於牌照數據對車輛使用類彆的區分
5．2．2 類彆結構空間分布的討論
5．3 藉助關聯關係的問題轉換
5．3．1 可拓學思維與問題轉換
5．3．2 藉助關聯屬性進行異常事件判彆
5．4 基於關聯分析的問題概括與歸納
5．4．1 數據基礎上提齣問題與界定分析任務
5．4．2 提升數據分辨率創建相關分析條件
5．4．3 基於關聯特徵的問題分類
參考文獻
6 信息融閤與構建證據集閤
6．1 信息融閤與證據理論的技術整閤
6．1．1 依托間接證據的判斷
6．1．2 證據體係框架內的信息融閤
6．1．3 基於證據理論的判斷綜閤
6．2 通過數據資源互補進行信息可信度判彆
6．2．1 對移動通信數據提取軌道使用信息的可信度檢驗
6．2．2 通過多源數據提高公交乘車位置信息質量
6．2．3 藉助數據融閤的公交通勤人群辨識
6．3 情報決策過程中的信息融閤
6．3．1 證據提煉過程中的情報決策
6．3．2 多源情報比較基礎上的真實性評估
6．3．3 基於多源數據的關聯分析
參考文獻
7 大數據與小樣本數據的嵌套分析
7．1 探索性研究構建任務框架
7．1．1 通過核心概念明確問題
7．1．2 通過小樣本分析深化認識
7．1．3 宏微觀嵌套的公交客戶管理分析框架
7．2 基於IC卡數據的公交乘客宏觀結構分析
7．2．1 用於公交使用行為模式判彆的特徵指標
7．2．2 公交IC卡用戶的組群劃分
7．3 問捲調查基礎上的微觀機理分析
7．3．1 基於用戶忠誠度的機理分析框架
7．3．2 測量模型中變量關係的設定
7．3．3 針對廈門市公交通勤用戶的問捲調查
7．3．4 通過結構方程模型探尋微觀機理
7．4 宏微觀數據結閤明確改善重點
7．4．1 在IC卡數據與問捲調查數據間建立鏈接
7．4．2 宏微觀數據結閤的組群劃分
7．4．3 根據組群時空分布結構確定重點改造工作對象
參考文獻
8 結論與思考
8．1 收獲——得到深化的認識
8．2 成果——漸趨成熟的技術
8．3 確認——經過驗證的結論
8．4 思考——未來之路
附件1 錶格索引
附件2 附圖索引
緻謝
前言/序言
城市交通大數據分析的方法隱藏於目的之後，因此本書的目標專注於大數據支持下城市交通的決策判斷思維和技術思路問題，捨棄瞭對於具體技術的詳細討論。伴隨大數據和復雜係統理論的發展，城市交通理論麵臨著新的變革。在大數據創建的新技術環境基礎上，依托復雜性理論等指導，融閤傳統技術形成新的決策支持框架，會産生推動城市交通理論革命性發展的激流。
城市的快速發展將越來越多的難題扔到瞭決策者的麵前：不斷增長的需求與難以為繼的資源之間的矛盾日益突齣，控製需求的嘗試將交通管理者和技術人員推嚮瞭社會的對立麵；“專車”之類的新型服務方式突破瞭原有的管理理念與框架，廣泛的社會響應與管理者的不知所措形成瞭鮮明的對照；交通規劃正在步入社會參與的開放時代，不再是管理者與技術“精英”的“私傢會所”。諸如此類的變化，使得決策者意識到未來的城市交通是體係作戰，作為一個非常復雜的調控過程，簡單依靠傳統經驗和理論製定城市交通對策的做法已經很難適應，交通工程正在尋求新的理論和技術突破。
正當傳統技術與新任務之間的不適應睏擾著研究者和工程師的時候，大數據技術將許多新的技術手段和方法展現在我們麵前。移動通信、IC卡、FCD、網絡POI等許多新的數據資源，藉助數據驅動和大強度計算得到提升的決策支持能力，在大數據基礎上實現的信息提煉與概括、自動深度學習等，在我們麵前展開瞭一幅值得期待的未來景象。
但是技術道路絕不平坦，在初步嘗試的喜悅之後，越來越多的睏難呈現在人們麵前。大數據的模糊性和蓋然性特徵引發研究者對於大數據分析與傳統模型分析技術方法內在差異的思考；更加豐富的信息被塞入基於OD的理論框架，也暴露齣不相適應與所受製約；將碎片化信息轉化為決策依據過程中，大量“間接證據”的使用錶現為一條若隱若現的探索路徑；交通決策者與分析技術人員之間缺乏與大數據體係相適應的技術語境，齣現瞭新的溝通睏難。
多年的研究經曆産生瞭一種感受：大數據與城市交通的融閤猶如一個技術領域的“圍城”，圈外的研究者受到新技術展現齣來優勢的不斷誘惑，而身陷其中的“探路者”則在苦惱如何跳齣不完備數據環境的泥沼。
記得曾經在網絡上看到西南交通大學一位交通工程博士研究生的博客：“大數據概念這兩年又要在國內玩過火瞭的架勢，不管寫項目申報還是論文報告，不扯上個大數據似乎都有點不好意思拿齣手。看瞭幾本關於大數據的專著，全是老外講他們如何把啤酒尿布擺在一起賣齣去的，細加琢磨，不禁喉頭一緊後背直發涼，且看且看。維剋托·邁爾一捨恩伯格和肯尼思·庫剋在其閤著《大數據時代》的開篇便強調瞭大數據的三個基本特徵：要全體不要抽樣、要效率不要絕對精確、要相關不要因果。再想想傳統交通的思維模式：數據從抽樣調查中獲得，模型要努力提升精度，重視機理分析和因果關係。乖乖，這真是要推倒舊世界建立新世界的節奏麼。”學生所提齣的問題是尖銳的，交通工程學科在大數據麵前應該冷靜而深刻地思考。
麵對這一係列問題，需要在總結已有經驗基礎上梳理交通大數據研究和應用思路。研究實踐也使我們深切地感受到，如果技術要求和方嚮得以明確，具體技術的實現不會成為緻命障礙，而思路迷茫與混亂卻正在阻礙大數據技術快速融入交通工程學科領域。
用戶評價
這本書給我帶來的，是一種“潤物細無聲”的啓迪。在閱讀的過程中，我並沒有感受到強烈的技術衝擊，但每讀完一章，都會有一種豁然開朗的感覺。作者以一種非常平和而又深刻的方式，將大數據在城市交通中的應用娓娓道來，仿佛一位智者在與你交談。他所提齣的“交通脈搏”的比喻，恰如其分地描繪瞭大數據對於理解城市交通的重要性。書中對不同類型交通數據的深入挖掘和分析，讓我看到瞭數據背後所蘊含的巨大能量。我特彆喜歡書中關於“齣行服務個性化”的探討，這預示著未來的交通將不再是韆篇一律的標準化服務，而是能夠根據每個人的需求提供定製化的齣行方案。書中關於“智慧交通平颱”的構建，也讓我看到瞭一個集約化、高效化的交通管理模式。這本書的價值，在於它不僅僅停留在理論層麵，而是提供瞭切實可行的解決方案，為城市交通的未來發展提供瞭堅實的理論基礎和實踐指導。
評分不得不說，這本書的內容給我帶來瞭巨大的震撼。一直以來，我對於城市交通的認知都停留在比較傳統的層麵，比如道路拓寬、信號燈調整等等。而這本書則徹底顛覆瞭我的固有觀念。作者將大數據如同手術刀一般，精準地切入瞭城市交通的各個層麵，展現齣瞭前所未有的分析深度和廣度。我曾以為大數據隻是用來統計數字，但這本書告訴我，大數據更是洞察人心、理解行為的鑰匙。通過對海量齣行數據的挖掘，我們可以清晰地看到不同人群的齣行模式、偏好以及潛在需求。這使得交通規劃不再是“拍腦袋”的決策，而是基於真實數據的科學分析。書中的一些案例，比如如何利用大數據優化公交綫路，從而提高運營效率和乘客滿意度，以及如何通過分析共享單車的使用數據來閤理布局車輛，減少資源浪費，都讓我受益匪淺。特彆是關於“擁堵黑點”的識彆與治理，書中提齣的基於多源數據融閤的分析方法，能夠精確鎖定擁堵的根本原因，並提齣有針對性的解決方案，這對於改善城市交通擁堵狀況具有極其重要的實踐意義。這本書讓我深刻體會到，未來的交通規劃，必須是以數據為核心，以人為本，纔能真正實現高效、便捷、綠色的城市交通。
評分這本書的閱讀體驗，可以說是“撥雲見日”，讓我對城市交通的復雜性有瞭全新的理解。過去，我總覺得城市交通是一個難以解決的頑疾，但這本書通過大數據這個強大的工具，為我們展現瞭解決問題的可能性。作者的敘述風格非常流暢，雖然涉及大量的數據分析和技術概念，但讀起來卻毫不費力。他善於用通俗易懂的語言解釋復雜的原理，並將理論與實踐緊密結閤。書中的案例都來源於真實的城市環境，具有很強的說服力。我特彆喜歡書中關於“齣行行為畫像”的部分，這讓我看到瞭大數據如何能夠幫助我們更精準地理解不同人群的齣行習慣，從而製定差異化的交通政策。例如，對於老年人、學生、上班族等不同群體，他們的齣行需求和齣行方式都有顯著的差異，通過大數據分析，我們可以為他們提供更貼心的交通服務。此外，書中對於“交通仿真”的探討也讓我印象深刻，這是一種非常強大的工具，能夠幫助我們在實際實施之前，就預估各種交通方案的效果，從而避免不必要的損失。這本書讓我認識到，大數據在城市交通領域的應用，遠不止於簡單的統計和預測，它更是一種智慧的賦能，能夠幫助我們構建更智能、更人性化的未來交通係統。
評分這本書的閱讀過程，就像是一場精彩的“數據尋寶”之旅。作者以他獨特的視角，帶領我們深入城市交通的每一個細節，發掘那些隱藏在海量數據中的寶藏。他所提齣的“以數據為導嚮的決策機製”，不僅僅是一種技術層麵的創新，更是一種管理理念的革新。書中的案例分析都非常接地氣，能夠真實地反映城市交通的現狀和挑戰。我尤其對書中關於“動態交通管理”的探討感到著迷。傳統的交通管理往往是靜態的、預設的，而動態交通管理則能夠根據實時的交通狀況，靈活地調整交通策略，從而最大限度地提高交通係統的運行效率。書中關於“多源異構數據融閤”的技術，也讓我看到瞭大數據在解決復雜交通問題方麵的強大能力。它能夠將來自不同渠道、不同格式的數據進行有效的整閤和分析，從而為決策提供更全麵、更準確的信息。這本書讓我深刻認識到，大數據不僅僅是一種工具，更是一種思維方式，它能夠幫助我們更好地理解城市，更好地服務市民，更好地規劃未來。
評分當我拿到這本《透過大數據把脈城市交通》時，我曾帶著幾分好奇，又夾雜著一絲擔憂——大數據聽起來高深莫測，會不會過於學術化，難以理解？然而，閱讀之後，我發現這種擔憂完全是多餘的。作者以其深厚的專業功底和卓越的敘事能力，將復雜的技術和理論娓娓道來，仿佛一位經驗豐富的醫生，循循善誘地引導讀者認識城市交通的“病癥”與“良方”。書中對不同類型交通數據的采集、清洗、分析和應用進行瞭詳盡的闡述，讓我對“大數據”這個詞有瞭全新的認識。它不再是冰冷的技術術語，而是連接城市肌理、理解市民需求的鮮活語言。從公共交通的客流分析到停車位供需的預測，從慢行交通的優化到共享齣行的管理，書中提供的分析框架和技術工具都極具操作性。我特彆欣賞書中對“預測性維護”的探討，這預示著交通基礎設施的維護將從被動響應轉嚮主動預防，極大地降低瞭運營成本，提升瞭交通係統的可靠性。這本書不僅是一本技術指南，更是一本思想的啓迪者，它讓我深刻認識到，在快速發展的數字時代，以數據為驅動的交通規劃是不可逆轉的趨勢，也是實現可持續交通發展的必由之路。
評分這本書簡直是交通規劃領域的一股清流，它沒有落入那些泛泛而談的窠臼，而是精準地抓住瞭當下城市交通發展的核心痛點——數據。作者深入淺齣地講解瞭如何利用大數據來分析城市交通的脈搏，這種“把脈”的比喻非常形象，讓我能立刻感受到這本書的實用價值。書中的案例分析尤為精彩，從不同的城市維度齣發，展示瞭大數據在識彆擁堵成因、預測交通流量、優化信號配時、規劃公共交通綫路等方麵所發揮的巨大作用。我尤其對其中關於“齣行鏈”的分析印象深刻，它打破瞭傳統對單一齣行方式的關注，而是從更宏觀、更動態的視角去理解居民的齣行需求，這對於我們製定更人性化、更高效的交通政策具有重要的啓示意義。書中提齣的數據可視化技術也讓我耳目一新，通過直觀的圖錶和模型，即使是復雜的交通問題也能一目瞭然，這無疑是未來交通規劃工作者必備的技能。總而言之，這本書為我打開瞭一扇通往未來交通規劃新視角的窗戶，讓我看到瞭大數據在解決城市交通難題方麵的無限潛力，極大地激發瞭我對這個領域進一步學習和探索的熱情。我迫不及待地想將書中的理念和方法應用到實際工作中，相信這會為我們城市的交通發展帶來新的突破。
評分坦白說，在翻開這本書之前，我對“大數據”這個詞總是帶著一種距離感，覺得它離我的生活有些遙遠。然而，這本書卻以一種齣乎意料的親切感，拉近瞭我與大數據的距離，也讓我重新審視瞭我們賴以生存的城市交通。作者用一種娓娓道來的方式，將復雜的數據分析過程變得生動有趣。他就像一位資深的導遊，帶領我們探索城市交通的每一個角落，並用大數據這支“顯微鏡”，為我們揭示隱藏在錶象之下的規律。書中關於“交通大數據生態係統”的構建，讓我看到瞭一個更廣闊的圖景。它不僅僅是單一的數據集，而是多種數據源的整閤、多種技術的融閤、多種參與者的協作。我尤其對書中關於“齣行行為預測”的案例印象深刻，這使得我們能夠更主動地去引導和優化交通流量，而不是僅僅被動地應對擁堵。這本書的價值在於，它不僅提供瞭技術上的指導，更重要的是，它改變瞭我對城市交通的認知方式，讓我看到瞭科技如何能夠為我們的城市生活帶來切實的改變。
評分這本書的魅力在於它展現瞭數據背後隱藏的巨大價值。在閱讀之前，我可能隻是將大數據視為一種技術手段，但這本書讓我意識到，大數據更是理解城市生命律動的“傳感器”。作者以一種非常嚴謹而又不失趣味的方式，帶領我們走進大數據驅動的交通規劃世界。書中的技術細節雖然專業，但作者總能通過生動的比喻和形象的圖示，讓非技術背景的讀者也能輕鬆理解。我尤其對書中關於“齣行網絡韌性”的討論感到著迷。在麵對突發事件，如極端天氣、交通事故等，如何保證交通係統的穩定運行，是城市管理者麵臨的巨大挑戰。而通過大數據分析，我們可以識彆交通網絡的薄弱環節，並提前采取措施，提高係統的應對能力。書中提齣的“多模態齣行”整閤方案，也讓我眼前一亮，這是一種將不同齣行方式有機結閤，提供無縫銜接的齣行體驗的全新思路。這本書不僅讓我看到瞭大數據在交通領域的應用，更讓我看到瞭大數據所帶來的對城市生活品質的提升。它是一本極具前瞻性和實踐性的著作，為我們未來的城市交通發展指明瞭方嚮。
評分這本書給我帶來的體驗，就像是在一個繁忙的城市廣場上，所有的人流、車流都匯聚成一股股數據洪流，而作者則如同一個睿智的指揮官，能夠在這股洪流中辨彆方嚮、預測走嚮、甚至引導秩序。它不僅僅是介紹“如何用大數據”，更重要的是揭示瞭“大數據能夠為我們做什麼”。從宏觀的城市交通政策製定，到微觀的個體齣行選擇優化，書中都給齣瞭詳實的論述和生動的案例。我尤其被書中關於“齣行意願”和“齣行機會”的討論所吸引。傳統的交通規劃往往關注道路的物理容量，而這本書則將注意力轉移到瞭居民的真實齣行需求和潛在的齣行機會上。通過分析社交媒體、移動通信等非傳統交通數據，我們可以更深入地理解人們的齣行動機，從而設計齣更能滿足需求的交通服務。書中的“場景化分析”也是一大亮點，它能夠模擬不同政策和技術乾預下的交通運行效果，為決策者提供更全麵的信息支持。這本書的價值，在於它不僅提供瞭技術工具，更重要的是提供瞭解決問題的思路和方法論，讓我對未來城市交通的發展方嚮有瞭更清晰的認知。
評分這本書給我最大的感受就是“顛覆”。我原以為城市交通的規劃和管理，更多的是依賴經驗和直覺，但這本書則用無可辯駁的數據和邏輯，證明瞭“以數據為驅動”的科學方法的重要性。作者的分析角度非常獨特，他不僅僅關注錶麵的現象，更深入地挖掘數據背後的原因。書中的一些分析工具和模型，雖然專業性很強，但通過作者的講解，我能夠理解其核心思想，並感受到它們在實際應用中的巨大威力。我特彆贊賞書中關於“齣行者畫像”的構建，這能夠幫助我們更好地理解不同人群的需求，從而設計齣更具針對性的交通解決方案。例如，如何為老年人提供更便捷的齣行方式，如何為兒童提供更安全的齣行環境，這些都需要基於對他們齣行行為的深入瞭解。此外，書中對於“交通擁堵的成因分析”的探討，也讓我茅塞頓開，原來很多擁堵並非是簡單的車流量大，而是多種因素交織作用的結果。這本書為我打開瞭一扇新的大門，讓我看到瞭大數據在解決城市交通難題方麵的巨大潛力，也讓我對未來的城市交通發展充滿瞭期待。
評分速度快，服務好，加油！
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