基于深度计算的路网运行态势演化分析与预测--聚文网

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内容简介

本书为智能交通领域前沿研究论著之一。主要内容包括绪论、城市路网交通数据预处理技术、基于张量分解的交通数据填补、城市路网关键节点识别、基于深度学习的城市路网交通运行状态预测、基于关键路段时空特征的路网状态预测、可预知性特殊事件下的短时交通状态预测和典型公路网运行态势演化分析与预测平台。本书适用于交通工程、智能交通、交通管理等专业的技术人员、管理人员、科研工作者、研究生、教师与高年级本科生使用。

第1章绪论
1.1 背景与意义
1.2 外研究现状
本章参考文献
第2章城市路网交通数据预处理技术
2.1 卡口数据预处理
2.2 手机信令数据预处理
2.3 高速公路收费数据预处理
本章参考文献
第3章基于张量分解的交通数据填补
3.1 基于张量分解的数据填充原理
3.2 基础的张量分解方法
3.3 协同张量分解方法
本章参考文献
第4章城市路网关键节点识别
4.1 基于复杂网络理论的路网关键指标计算
4.2 基于RAGA-PPC的关键交叉口识别模型
本章参考文献
第5章基于深度学习的城市路网交通运行状态预测
5.1 深度学习理论
5.2 CNN-LSTM路网状态预测模型
5.3 路网状态预测实例验证与分析
本章参考文献
第6章基于关键路段时空特征的路网状态预测
6.1 基于时空相关性的关键路段识别
6.2 基于关键路段的预测模型构建
6.3 实际路网状态预测及分析
本章参考文献
第7章可预知性特殊事件下的短时交通状态预测
7.1 PSE-KNN短时交通状态预测模型
7.2 基于深度强化学习的预测模型参数实时动态优化
7.3 PSEs下的短时交通状态预测实例与分析
本章参考文献
第8章典型公路网运行态势演化分析与预测平台
8.1 北京市新机场高速公路大数据分析平台
8.2 吉林省域高速路网运行大数据分析与可视化系统
本章参考文献

基于深度计算的路网运行态势演化分析与预测

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