公共交通大數據挖掘與分析

《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系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），探討了公共交通大數據的分析和挖掘方法，並綜合利用人工智能、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、公共交通出行行為分析、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、高效運行的綜合交通運輸體系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。 ^[1] 

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

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第3章 公交客流OD矩陣推導方法

3．1 上車站點識別

3．2 下車站點識別

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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 基於相關向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

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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 基於多尺度徑向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

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第6章 公交出行行為分析

6．1 乘客時空規律性挖掘

6．2 通勤人羣識別與職住地估計

6．3 通勤指標分析

6．4 城市通勤出行方式與出發時刻聯合選擇的交叉巢式1ogit模型

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第7章 公交網絡性能評價

7．1 交通E科學理論框架

7．2 公交大數據平台搭建

7．3 本章小結

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