城市交通大数据挖掘与应用实践(交通大数据系列)

本书围绕交通大数据在 城市规划及交通规划研究领 域的分析挖掘与应用实践展 开，重点阐述了如何通过建 模分析，从各种交通大数据 中提取有价值的交通特征指 标，用以支撑交通研究与分 析。结合重庆市的实际情况 ，介绍了作者近十年来关于 交通大数据在城市及交通规 划编制、城市交通运行监测 、综合交通预测模型和交通 运行管理等方面的探索与实 践。本书对大数据分析模型 的介绍基本反映了国内当前 行业的真实水平，给出的案 例也都出于政府部门的真实 需求，具有很强的实操性。 大数据赋能城市交通的 道路还很漫长，尚未形成完 善的交通大数据分析标准体 系和统一的分析方法，本书 也仅反映了重庆市特定数据 和需求背景下的尝试经历。 本书可为城市交通规划 与管理等专业技术人员开展 大数据分析应用提供参考借 鉴，亦可作为高校交通及规 划专业学生了解大数据的入 门书籍。

总序 前言 1 交通大数据应用现状及发展趋势 1.1 交通大数据应用发展概述 1.1.1 小样本量的定点监测技术阶段 1.1.2 车辆移动监测和个体出行信息提取阶段 1.1.3 广域大样本交通大数据分析阶段 1.1.4 交通大数据多源融合技术阶段 1.2 交通大数据发展存在的问题 1.3 交通大数据发展趋势 本章参考文献 2 典型交通大数据介绍 2.1 交通大数据分类及特征 2.1.1 交通大数据分类 2.1.2 交通大数据获取方式及特征 2.2 手机信令数据 2.2.1 手机信令采集 2.2.2 手机信令数据结构 2.2.3 手机基站定位原理 2.2.4 手机信令应用场景 2.3 车辆GPS数据 2.3.1 GPS数据结构 2.3.2 GPS数据应用 2.4 车辆OBD数据 2.4.1 OBD数据结构 2.4.2 OBD数据应用 2.5 高速公路收费数据 2.6 公路客运数据 2.7 车辆RFID数据 2.7.1 RFID技术原理 2.7.2 RFID数据结构 2.7.3 RFID应用场景 2.8 公交IC卡数据 2.9 轨道闸机数据 2.10 视频图像数据 2.10.1 视频图像数据来源 2.10.2 基于视频图像提取的数据类型 2.11 POI数据 2.11.1 POI数据分类 2.11.2 POI数据采集 2.11.3 POI数据结构 本章参考文献 3 交通大数据指标提取技术 3.1 基于手机信令的人口活动特征提取技术 3.1.1 停留识别模型 3.1.2 职住识别模型 3.1.3 居住地迁徙识别模型 3.1.4 人口空间离散化模型 3.2 基于手机GPS的出行特征提取技术 3.2.1 数据预处理