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智慧出行服務技術與方法/智能交通研究與開發叢書

  • 作者：吳曉東//邱紅桐//馬東方//梅振宇//封春房等|責編:李軍//高孟瑜
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111767992
  • 出版日期：2024/11/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：194
人民幣：RMB 99 元      售價：元
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內容大鋼
    本書由「十三五」國家重點研發計劃項目「城市智慧出行服務系統技術集成應用」的技術成果凝練而成，系統介紹全方式出行特徵和精準用戶出行需求，並以出行需求全鏈條響應和出行資源一體化配置為主線，討論全方式、全鏈條、一站式的交通出行服務技術，形成出行即服務新模式；同時，面向政府治理側論述交通供需預測、資源優化配置、多方式交通協同管控、智能推薦誘導服務等技術，形成管控促服務新模式，最終實現交通出行品質和資源利用效率雙提升。
    本書適用於智能交通相關行業的研究機構、管理機構和出行服務企業的管理者和技術研發人員閱讀，也可為我國出行服務系統的革新提供一些思路和方法。
作者介紹
吳曉東//邱紅桐//馬東方//梅振宇//封春房等|責編:李軍//高孟瑜
目錄
前言
第1章  智慧出行服務理念
  1.1  智慧出行的概念與特徵
  1.2  智慧出行服務的建設內容
  1.3  智慧出行與智慧交通的關係
    1.3.1  智慧出行與智慧交通概念的發展
    1.3.2  智慧出行與智慧交通的內在聯繫
第2章  面向智慧出行服務的個體出行畫像構建技術
  2.1  個體出行畫像導入
  2.2  基於居民調查數據的職住畫像構建
  2.3  基於軌跡聚類演算法的通勤路徑畫像識別
    2.3.1  研究流程與框架
    2.3.2  時空軌跡相似度
    2.3.3  軌跡聚類的模型
    2.3.4  實驗驗證
  2.4  基於車牌識別數據的通勤畫像構建
    2.4.1  車牌數據預處理
    2.4.2  通勤車輛畫像構建
  2.5  基於公交刷卡數據的乘行畫像構建
    2.5.1  公交刷卡數據處理
    2.5.2  乘客上車站點匹配
    2.5.3  乘客下車站點預測
  2.6  基於軌跡數據的密集路徑畫像構建
    2.6.1  時空軌跡相似度
    2.6.2  軌跡聚類模型
    2.6.3  潛在定製線路提取方法
    2.6.4  實驗驗證
  2.7  出行畫像數據架構和標籤設計
    2.7.1  數據框架及開發環境
    2.7.2  數據標籤體系
第3章  面向出行服務的交通需求優化技術
  3.1  出行特徵表達與萃取技術
    3.1.1  出行特徵指標體系構建
    3.1.2  出行特徵萃取技術
    3.1.3  出行特徵概率圖模型框架和提取方法
    3.1.4  出行特徵可視化
  3.2  多尺度交通態勢演變推演技術
    3.2.1  交通態勢演變推演思路整體設計
    3.2.2  多尺度交通態勢演變推演體系
  3.3  交通出行需求優化與引導技術
第4章  基於大數據挖掘的出行激勵服務技術
  4.1  激勵出行措施概述
  4.2  出行方式決策機制及關鍵影響要素挖掘
    4.2.1  北京交通綠色出行一體化服務平台數據挖掘
    4.2.2  其他APP數據挖掘
  4.3  面向系統最優的激勵措施優化方法
    4.3.1  激勵效果評價模型
    4.3.2  出行激勵策略庫設計
第5章  面向出行服務的交通資源動態調度技術
  5.1  基於供需失衡致因挖掘的多方式出行資源協同調配技術

    5.1.1  交通供需失衡單元識別及致因挖掘
    5.1.2  多方式出行資源協同調配方法
  5.2  重要節點交通時空一體化智慧管控技術
    5.2.1  交叉口多方式綜合效率測算模型構建
    5.2.2  面向出行服務的公交主動優先技術
  5.3  特殊或異常交通需求下多方式出行協同誘導技術
    5.3.1  異常交通需求識別
    5.3.2  特殊或異常交通需求影響範圍及持續時間
    5.3.3  誘導信息下出行者行為選擇分析及建模
    5.3.4  誘導信息的多方式組合發布
第6章  面向複合網路的個體出行方案規劃技術
  6.1  複合網路的表達模型
    6.1.1  複合交通網路拓撲
    6.1.2  方式網路層構建
  6.2  基於複合網路的可行組合路徑生成技術
    6.2.1  複合網路的路段表達
    6.2.2  複合路徑的表達
  6.3  組合路徑出行廣義成本測算方法
    6.3.1  行駛段出行成本
    6.3.2  轉換段轉換成本
    6.3.3  方式鏈出行成本
  6.4  基於用戶畫像的出行前靜態方案匹配技術
    6.4.1  出行組合方案優化
    6.4.2  出行偏好與模式識別
第7章  基於實時交通信息的出行方案動態調整技術
  7.1  出行路徑動態優化方法邏輯框架
  7.2  實時動態信息影響的行程時間預測方法
    7.2.1  模型輸入與數據處理
    7.2.2  域轉換器構建方法
    7.2.3  基於複合鄰接矩陣的圖卷積網路設計
  7.3  基於潛在語義知識蒸餾的動態交通事件實時識別方法
    7.3.1  語義知識蒸餾研究背景
    7.3.2  基於對比學習潛在語義知識蒸餾方法框架
第8章  出行服務評價技術
  8.1  出行服務評價策略
  8.2  出行服務評價指標體系及測算方法
    8.2.1  服務感知-期望聚合模型
    8.2.2  服務感知聚合模型
    8.2.3  服務感知分解模型
    8.2.4  服務感知-期望分解模型
  8.3  出行服務評價反饋機制
參考文獻

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