智能交通系统数据分析--聚文网

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编辑推荐

适读人群：本书可以作为本科和研究生的ITS数据分析课程的教材，也可以作为其他工程学科（如土木工程、汽车工程、计算机科学、电气和计算机工程）专业人员的参考书籍。《智能交通系统数据分析》为ITS 专业人士介绍了数据分析的基础知识，并强调了数据分析对未来交通系统的规划、运营和管理的重要性。书中介绍的数据分析知识对参与ITS 规划、操作和维护的人员非常有用。这些章节足够详细，可以将数据分析的关键方面内容和知识传达给任何地方（无论是发达国家还是发展中国家）的工作场所中的交通运输专业人员。作者编写《智能交通系统数据分析》的动机是为了激发交通系统的创新，并把数据分析作为重要工具，旨在提高ITS 领域的安全性、流动性和环境的可持续性。

内容简介

本书提供了用于分析智能交通系统的各类数据驱动方法，其中包括了实现这些算法的不同大数据分析与计算工具。本书回顾了网联交通系统的主要特点，以及如何分析其产生数据的基本概念。本书涉及数据采集、存储、处理和发布，数据架构设计、数据管理与展示系统，以及需要的软硬件技术。读者将会学习到如何设计有效的数据可视化界面、如何根据不同交通场景评价不同的数据分析方法、在客车及货车领域面向安全与环境的案例应用、数据隐私和安全，以及社交媒体数据在交通规划中的应用。本书可作为本科生和研究生学习智能交通系统数据分析的教材，也适用于从事智能交通行业的研发人员阅读使用。

作者简介

马什鲁?乔杜里（Mashrur Chowdhury）,克莱姆森大学教授,克莱姆森大学复杂系统、分析和可视化研究所的联合主任。他的研究主要集中在智能网联车辆技术上，重点是它们在智能城市中的集成。艾米?阿彭（Amy Apon），自2011年以来一直是克莱姆森大学计算机学院的教授和计算机科学系主任。2015年，她离开克莱姆森，目前从事大数据、利用并行性和可扩展性以及计算机系统研究方面的研究项目。卡坎?戴伊（Kakan Dey），美国西弗吉尼亚大学互联与自动化运输系统(CATS)实验室的助理教授和主任。他于2010年获得美国密歇根州底特律市韦恩州立大学土木工程硕士学位，并于2014年获得美国密歇根州克莱姆森市克莱姆森大学运输系统专业土木工程博士学位。

前言
译者序
第1章智能交通系统的特征及其与数据分析的关系
1.1 智能交通系统作为数据密集型应用
1.1.1 ITS数据系统
1.1.2 ITS数据源与数据采集技术
1.2 智能交通系统的大数据分析方法与基础设施建设
1.3 ITS架构：ITS应用框架
1.3.1 用户管理及其要求
1.3.2 逻辑架构
1.3.3 物理架构
1.3.4 服务包
1.3.5 标准
1.3.6 安全
1.4 ITS应用概述
1.4.1 ITS应用类型
1.4.2 ITS应用与数据分析的关系
1.5 智能交通系统：过去、现在与未来
1.5.1 20 世纪六七十年代
1.5.2 20 世纪八九十年代
1.5.3 21 世纪初十年
1.5.4 2010 年及以后
1.6 本书概述：ITS应用的数据分析
1.7 习题
参考文献
第2章数据分析基础
2.1 简介
2.2 数据分析的功能类型
2.2.1 描述性分析
2.2.2 诊断分析
2.2.3 预测分析
2.2.4 规范性分析
2.3 数据分析的演化
2.3.1 SQL分析：RDBMS、OLTP和OLAP
2.3.2 商业分析：商业智能、数据仓库和数据挖掘
2.3.3 可视化分析
2.3.4 大数据分析
2.3.5 认知分析
2.4 数据科学
2.4.1 数据生命周期
2.4.2 数据质量
2.4.3 模型构建与评价
2.5 数据分析的工具与资源
……
第3章交通应用的数据分析工具和科学方法
第4章数据核心：数据生命周期和数据管道
第5章智能交通系统的数据基础设施
第6章现代车辆的安全性和数据隐私
第7章可交互的数据可视化
第8章智能交通系统工程中的数据分析
第9章安全应用的数据分析
第10章多式联运交通应用的数据分析
第11章交通领域的社交媒体数据
第12章交通数据分析中的机器学习
附录

智能交通系统数据分析

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