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武汉大学出版社基于手机数据的城市居民通勤出行特征识别及仿真研究

武汉大学出版社基于手机数据的城市居民通勤出行特征识别及仿真研究

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图文详情
  • ISBN:9787307201255
  • 装帧:一般胶版纸
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 开本:其他
  • 页数:174
  • 出版时间:2017-07-01
  • 条形码:9787307201255 ; 978-7-307-20125-5

本书特色

在回顾城市居民通勤行为系列研究的基础上,本书通过对城市多源大数据及智能体模型仿真在城市研究中的应用解读,提出了基于手机数据获取城市居民通勤出行特征和基于智能体模型进行居民通勤行为仿真的一系列技术路线;再从宏观上与微观上加以应用和验证,以证实通过技术路线能有效识别居民通勤特征并反映出道路交通的拥堵状况;*后通过模拟优化方案进而提供交通规划策略。

内容简介

在回顾城市居民通勤行为系列研究的基础上,本书通过对城市多源大数据及智能体模型仿真在城市研究中的应用解读,提出了基于手机数据获取城市居民通勤出行特征和基于智能体模型进行居民通勤行为仿真的一系列技术路线;再从宏观上与微观上加以应用和验证,以证实通过技术路线能有效识别居民通勤特征并反映出道路交通的拥堵状况;很后通过模拟优化方案进而提供交通规划策略。

目录

**章 绪论 **节 背景与问题 一、研究背景 二、具体研究的问题 第二节 相关领域研究综述 一、城市大数据研究 二、城市居民通勤行为研究 三、智能体仿真相关研究 第三节 研究目标及意义 第四节 研究方法及技术路线 一、研究方法 二、技术路线 第二章 多源数据及智能体建模的相关研究 **节 多源数据在城市研究中的应用 一、多源数据的基本概念及应用 二、应用技术及前景分析 第二节 手机数据在城市中的应用 一、手机数据类型与特征 二、手机数据应用方向 三、相关技术及难点分析 第三节 智能体建模的相关理论研究 一、相关概念阐述 二、智能体建模的相关研究 三、智能体建模在城市研究中的作用 四、技术特点及应用前景 第四节 智能体在交通仿真研究中的应用 一、相关理论概述 二、技术重难点分析 第五节 本章小结 第三章 手机数据处理及模型构建的技术实现 **节 手机数据的获取及处理流程 一、手机数据概述 二、手机话单数据处理流程 第二节 数据处理平台搭建及初步校验 一、MapReduce及Had00p概述 二、Hadoop平台搭建及数据处理 三、居民空间分布特征的校验与呈现 第三节 仿真平台选择 一、建模仿真平台的选择 二、Repast S的功能及使用 三、Repast S中的GIS数据导入 第四节 模型的技术实现 一、智能体的移动及路径规划 二、城市环境的构建实现 三、城市居民Agent的构建实现 第五节 本章小结 第四章 基于手机数据的城市居民通勤宏观特征分析 **节 通勤特征识别方法 一、手机数据用于通勤特征识别 二、通勤特征识别的流程 第二节 宏观视角的武汉市通勤特征识别 一、通勤方向识别 二、通勤距离特征 三、通勤特征与交通拥堵的关联分析 第三节 功能联系视角的城市空间结构 一、单元主体功能识别 二、通勤联系分区 第四节 本章小结 第五章 居民通勤出行的微观仿真及分析 **节 城市居民通勤出行仿真框架 一、居民通勤出行模型的建模假设 二、模型的要素构成与运行流程 第二节 居民通勤出行模型的数据生成及分析 一、基础城市空间环境构建 二、居民通勤出行的数据生成及初步分析 第三节 居民通勤出行的分时仿真 一、模型仿真参数设置 二、居民通勤的分时仿真数据生成 三、仿真数据的分析及校验 第四节 基于仿真结果的交通改善策略 一、道路分段拥堵路口分析 二、交通改善策略 三、基于道路优化策略的仿真模拟 第五节 本章小结 第六章 结论 **节 结论及贡献 第二节 研究不足及后续工作展望 参考文献
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作者简介

夏小棠,女,湖北武汉人,1984年生,中国党员,武汉大学城乡规划学博士研究生,现任武汉科技大学城市建设学院城乡规划系教师。研究领域及方向:城市规划与设计、大数据精准规划、智能交通、数字城市。在教师岗位上通过教、学、研三者结合,从理论到实践,进一步研讨城市空间与智能技术的融合问题。

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