交通数据采集与分析

作者综合了国内外的研究和实践并结合自己在相关领域的研究成果及教学经验编写完成本书。本书主要包括交通数据采集技术基本原理、数据概括统计及可视化、交通数据处理、交通数据质量评价及预处理、交通数据分析等内容，并介绍了交通数据在道路交通拥堵识别和公交运行状态评价等方面的应用。 本书可作为高等学校交通工程类专业的本科教材，或者交通信息工程及控制学科研究生的教学参考书，也可作为智能交通相关行业的工程技术人员的参考书。

前言
第1章 绪论
1.1 交通数据采集技术
1.2 交通数据质量评价与预处理
1.3 交通数据处理方法
1.4 交通数据分析
1.5 本书的主要内容
第2章 认识数据
2.1 数据对象与属性类型
2.2 数据概括统计
2.3 数据可视化
第3章 交通流基本分析方法
3.1 累计曲线
3.2 时空轨迹图
3.3 交通流参数
3.4 交通流基本模型
第4章 固定式交通检测技术
4.1 磁频车辆检测技术
4.1.1 环形线圈检测器
4.1.2 地磁检测器
4.1.3 技术特点及主要应用
4.2 波频车辆检测技术
4.2.1 雷达测速仪
4.2.2 远程微波交通检测器
4.2.3 毫米波雷达检测器
4.2.4 激光雷达检测器
4.2.5 技术特点及主要应用
4.3 视频车辆检测技术
4.3.1 视频检测原理
4.3.2 目标检测原理
4.3.3 技术特点及主要应用
第5章 移动式交通检测技术
5.1 浮动车技术
5.1.1 检测原理
5.1.2 原始数据
5.1.3 技术特点及主要应用
5.2 射频车辆检测技术
5.2.1 技术概述
5.2.2 系统组成及工作原理
5.2.3 技术特点及主要应用
5.3 手机信令技术
5.3.1 检测原理
5.3.2 原始数据
5.3.3 技术特点及主要应用
第6章 客流检测技术
6.1 自动乘客计数
6.1.1 红外检测技术
6.1.2 压力传感检测技术
6.1.3 视频检测技术
6.2 自动售检票系统
6.2.1 系统构架
6.2.2 检测技术
6.2.3 数据结构和特点
第7章 交通数据处理方法
7.1 环形线圈数据处理
7.1.1 交通参数计算
7.1.2 交通参数关系分析
7.1.3 数据聚集
7.2 视频数据处理
7.2.1 车牌识别
7.2.2 深度学习方法
7.3 浮动车数据处理
7.3.1 数据过滤
7.3.2 地图匹配
7.3.3 交通参数估计
7.4 手机信令数据处理
7.4.1 数据预处理
7.4.2 单日出行链提取
7.4.3 居住地和工作地判别
7.4.4 数据扩样
7.5 基于公交APC数据的客流OD推算
7.6 公交AFC数据处理
7.6.1 AFC数据预处理
7.6.2 乘客上车站点识别
7.6.3 乘客下车站点识别
第8章 交通数据质量评价及预处理
8.1 交通数据质量评价方法
8.1.1 数据质量的定义
8.1.2 交通数据质量评价框架
8.1.3 交通数据质量评价指标
8.2 交通数据预处理技术
8.2.1 交通故障数据识别
8.2.2 数据修复方法
8.2.3 数据平滑及滤波
第9章 交通数据相关性分析
9.1 假设检验
9.2 线性回归方法
9.2.1 线性回归模型
9.2.2 广义线性模型
9.3 时间序列方法
9.3.1 时间序列分解
9.3.2 时间序列预测
9.4 空间自回归方法
9.5 数据相关方法
第10章 交通数据分类与聚类
10.1 数据分类方法
10.1.1 决策树
10.1.2 神经网络
10.2 数据聚类方法
10.2.1 K-means方法
10.2.2 层次聚类Hierarchical Cluster方法
10.2.3 DBSCAN方法
第11章 道路交通状态描述及拥堵识别
11.1 道路交通运行状态描述
11.1.1 时段划分原则
11.1.2 道路划分原则
11.1.3 道路交通运行状态指标
11.2 道路交通拥堵机理分析
11.2.1 拥堵的定义
11.2.2 常发性交通拥堵的产生机理
11.2.3 偶发性交通拥堵的产生机理
11.3 道路交通拥堵识别算法
11.3.1 算法评价指标
11.3.2 基于环形线圈数据的ACI算法
11.3.3 基于浮动车数据的ACI算法
第12章 公交运行状态评价分析
12.1 公交客流特征分析
12.2 公交运营水平评价
参考文献