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城市大數據智能

作者：李天瑞//紀聖塨//易修文//王詔遠//杜聖東|責編:李永泉//李樂
出版社：機械工業
ISBN：9787111735496

出版日期：2023/11/01
裝幀：平裝
頁數：247

人民幣：RMB 89 元售價：元

內容大鋼

隨著大數據、人工智慧技術和城市化的快速發展，智慧城市管理已經邁入大數據時代。圍繞城市管理相關領域積累了海量數據，如何有效地從這些大數據中進行深度挖掘、智能學習並獲取有用知識已成為當前智慧城市發展亟待解決的關鍵問題。本書針對城市大數據的發展現狀，梳理總結了我國城市大數據智能創新應用方面的成果，涵蓋了大數據處理的關鍵技術和城市計算研究的核心模型與演算法，涉及城市大數據感知及增強、空氣質量預測、交通流預測、人流量預測、計程車路徑推薦、租房推薦、救護車部署、外賣配送優化和地鐵停站時間調度等應用領域，力圖展現我國城市大數據分析與智能處理的最新研究進展。

作者介紹

李天瑞//紀聖塨//易修文//王詔遠//杜聖東|責編:李永泉//李樂

前言
第1章  城市大數據智能概述
  1.1  城市大數據智能研究背景
  1.2  城市大數據智能研究現狀
  1.3  本書的組織結構
第2章  城市移動群智感知
  2.1  引言
  2.2  相關工作
  2.3  預備知識和問題定義
  2.4  移動群智感知方法
    2.4.1  模型框架
    2.4.2  數據覆蓋率
    2.4.3  數據收集任務設計
  2.5  實驗方案與結果分析
    2.5.1  實驗方案
    2.5.2  結果分析
  2.6  本章小結
第3章  城市時空數據填補
  3.1  引言
  3.2  相關工作
  3.3  預備知識和問題定義
  3.4  基於多視圖學習的數據缺失填補方法
    3.4.1  模型框架
    3.4.2  全局空間視圖
    3.4.3  全局時間視圖
    3.4.4  局部空間視圖
    3.4.5  局部時間視圖
    3.4.6  時空多視圖學習
  3.5  實驗方案與結果分析
    3.5.1  實驗方案
    3.5.2  結果分析
  3.6  本章小結
第4章  城市空氣質量預測
  4.1  引言
  4.2  相關工作
  4.3  預備知識和問題定義
  4.4  基於深度學習的空氣質量預測方法
    4.4.1  模型框架
    4.4.2  空間轉換模塊
    4.4.3  DeepAir演算法
  4.5  實驗方案與結果分析
    4.5.1  實驗方案
    4.5.2  結果分析
  4.6  本章小結
第5章  城市交通流預測
  5.1  引言
  5.2  相關工作
  5.3  預備知識和問題定義
  5.4  基於多模態深度學習的
    交通流預測方法

    5.4.1  模型框架
    5.4.2  核心模塊說明
  5.5  實驗方案與結果分析
    5.5.1  實驗方案
    5.5.2  結果分析
  5.6  本章小結
第6章  城市人流量預測
  6.1  引言
  6.2  相關工作
  6.3  預備知識和問題定義
  6.4  基於深度時空殘差網路的城市人流量預測方法
    6.4.1  模型框架
    6.4.2  時空特徵提取模塊
    6.4.3  外部因素模塊
    6.4.4  模型融合模塊
    6.4.5  演算法框架與優化方法
    6.4.6  模型變體構建方法
  6.5  實驗方案與結果分析
    6.5.1  實驗方案
    6.5.2  結果分析
  6.6  城市人流量預測系統
  6.7  本章小結
第7章  城市計程車路徑推薦
  7.1  引言
  7.2  相關工作
  7.3  預備知識和問題定義
  7.4  基於深度強化學習的動態計程車路徑推薦方法
    7.4.1  模型框架
    7.4.2  時空特徵抽取
    7.4.3  深度策略網路
    7.4.4  深度強化學習
  7.5  實驗方案與結果分析
    7.5.1  實驗方案
    7.5.2  結果分析
  7.6  本章小結
第8章  城市租房推薦
  8.1  引言
  8.2  相關工作
  8.3  預備知識和問題定義
  8.4  基於元學習的城市租房推薦方法
    8.4.1  模型框架
    8.4.2  特徵抽取模塊
    8.4.3  滿意程度評估模型
  8.5  實驗方案與結果分析
    8.5.1  實驗方案
    8.5.2  結果分析
  8.6  城市租房推薦系統
  8.7  本章小結
第9章  城市救護車部署
  9.1  引言

  9.2  相關工作
  9.3  預備知識和問題定義
  9.4  基於數據驅動的動態救護車重新部署方法
    9.4.1  模型框架
    9.4.2  緊急度指標
    9.4.3  最優匹配演算法
  9.5  實驗方案與結果分析
    9.5.1  實驗方案
    9.5.2  結果分析
  9.6  本章小結
第10章  城市外賣配送優化
  10.1  引言
  10.2  相關工作
  10.3  預備知識和問題定義
  10.4  基於貪心與替換策略的外賣配送任務分組方法
    10.4.1  模型框架
    10.4.2  預處理
    10.4.3  可共享性
    10.4.4  空駛時間
    10.4.5  分組演算法
  10.5  實驗方案與結果分析
    10.5.1  實驗方案
    10.5.2  結果分析
  10.6  本章小結
第11章  地鐵停站時間調度
  11.1  引言
  11.2  相關工作
  11.3  預備知識和問題定義
  11.4  基於深度Q網路的動態列車停站時間調度方法
    11.4.1  模型框架
    11.4.2  深度Q網路設計方法
  11.5  實驗方案與結果分析
    11.5.1  實驗方案
    11.5.2  結果分析
  11.6  本章小結
參考文獻

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