基于移动通信数据的居民空间行为分析技术(交通大数据系列)

总序
前言
1 绪论
1．1 移动通信数据简介
1．2 移动通信数据与居民空间行为研究
1．3 一个解决移动通信数据隐私问题的提议
1．4 本书章节安排
参考文献

2 移动通信数据的分析挖掘技术
2．1 引言
2．2 移动通信数据的数据结构特点
2．2．1 手机通话详单数据
2．2．2 手机信令数据
2．3 手机用户标识的识别方法与技术
2．3．1 基于C++的手机用户识别算法
2．3．2 基于Python的手机用户识别算法
2．4 面向居民空间行为分析的移动通信数据高效存储结构
2．4．1 移动通信基站坐标信息的高效存储结构
2．4．2 手机用户空间移动轨迹的高效存储结构
2．4．3 单线程手机用户空间位置记录表生成程序
2．4．4 多线程手机用户空间位置记录表生成程序
2．4．5 基于移动通信数据的居民社交网络构建
2．5 移动通信数据中的空间位置信息处理
2．5．1 移动通信基站服务区的估计方法
2．5．2 基于移动通信数据的空间连通性分析
2．5．3 手机用户空间位置跳动（乒乓效应）的处理方法
2．5．4 基于移动通信基站信号强度的手机用户定位方法
2．6 移动通信数据中异常、缺失数据的甄别与处理
2．6．1 移动通信数据中异常数据的识别与处理
2．6．2 移动通信数据中数据缺失的处理
2．7 移动通信数据中手机用户的隐私保护
2．8 小结
参考文献

3 居民空间移动行为特征分析
3．1 引言
3．2 居民空间移动行为的统计分析方法
3．2．1 居民出行轨迹的质心
3．2．2 居民出行轨迹的回转半径
3．2．3 居民出行轨迹的方向主轴
3．3 居民出行的探索与优先回归行为
3．4 居民空间移动行为的可预测性
3．4．1 个体移动网络建模
3．4．2 居民空间移动行为的随机程度测量
3．4．3 居民空间移动行为的可预测性
3．5 居民空间移动行为的典型模体
3．5．1 基于手机通话详单数据的居民个体移动网络模体分析
3．5．2 基于手机信令数据的居民个体移动网络模体分析
3．6 居民职住地点判别
3．7 基于向量场模型的居民空间移动行为分析
3．8 基于移动通信数据的居民集群行为分析
3．9 居民空间移动行为分析的多领域应用
3．10 小结
参考文献

4 居民空间移动行为模型
4．1 引言
4．2 连续时间随机游走（CTRW）模型
4．3 探索与优先回归模型
4．4 基于人类空间普适行为统计概率的居民空间位置预测
4．5 重力模型与辐射模型
4．6 人口加权机会（PWO）模型
4．7 个体和群体空问移动行为通用模型
4．8 基于主成分分析法的居民空间位置预测
4．9 TimeGe0模型
4．10 基于n-gram模型的个体出行预测模型
4．11 小结
参考文献

5 基于移动通信数据的交通需求估计
5．1 引言
5．2 基于手机通话详单数据的交通需求估计
5．3 基于手机通话详单数据和视频监控数据融合的交通需求估计
5．4 基于手机信令数据的交通需求估计
5．5 基于手机信令数据和交通数据融合的交通需求估计
5．6 基于移动通信数据的交通方式划分
5．7 小结
参考文献

6 基于移动通信数据的交通拥堵溯源
6．1 引言
6．2 基于移动通信数据的交通拥堵溯源方法
6．2．1 交通拥堵溯源二分网络的构建
6．2．2 交通拥堵溯源方法
6．2．3 交通拥堵溯源案例及应用
6．3 交通拥堵溯源技术在缓解交通拥堵方面的应用
6．3．1 基于交通拥堵源信息的交通限行策略
6．3．2 基于交通拥堵源信息的交通网络优化
6．3．3 基于交通拥堵源信息的路径诱导策略
6．3．4 基于交通拥堵溯源信息的交通管控策略
6．4 城市轨道交通客源预测与脆弱性分析
6．5 小结
参考文献

7 基于移动通信数据的居民空间分布感知
7．1 引言
7．2 居民空间分布感知方法简介
7．2．1 传统居民空间分布感知方法
7．2．2 基于互联网查询数据的居民空间分布感知
7．2．3 基于手机通话详单数据的居民空间分布感知
7．3 基于移动通信数据和交通数据融合的居民空间分布感知
7．3．1 手机信令数据和交通数据的预处理
7．3．2 基于手机信令数据和交通数据融合的交通需求估计
7．3．3 基于手机信令数据和交通数据融合的居民空间分布推演
7．4 基于复杂网络和信息论方法融合的人群聚集预警
7．4．1 基于多源交通数据的人群聚集密度估计
7．4．2 基于异常移动网络的人群聚集预警
7．4．3 人群聚集形成过程规律分析
7．5 小结
参考文献