![城市轨道交通客流大数据理论与应用](http://image12.bookschina.com/2023/20231120/1/9187979.jpg)
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图文详情
- ISBN:9787030762252
- 装帧:平装胶订
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:B5
- 页数:232
- 出版时间:2023-10-01
- 条形码:9787030762252 ; 978-7-03-076225-2
内容简介
进入21世纪以来,大数据作为新兴前沿科学技术,为海量多源异构数据信息的整合、分析、挖掘提供了可能。针对轨道交通大发展带来的网络化运营条件下客流不均衡、大客流风险、协同运营组织困难等行业痛点问题,本书研究轨道交通大数据构发展概况,轨道交通客流数据的产生、获取和整合的关键技术,客流分析挖掘技术,城市轨道交通客流仿真和评估理论和方法,城市轨道交通客流预测理论与方法,轨道交通客流大数据应用探索和展望等内容。以期探索运用大数据理论和技术赋能轨道交通科学发展的途径和手段。
目录
目录前言第1章轨道交通客流大数据概述11.1大数据概述11.1.1大数据概念11.1.2数据类型11.1.3大数据技术31.2城市轨道交通发展概况41.2.1世界城市轨道交通发展历程41.2.2中国城市轨道交通发展概况61.3城市轨道交通网络化运营与客流大数据81.3.1城市轨道交通网络化运营及特点81.3.2城市轨道交通客流大数据的形成111.3.3轨道交通客流大数据技术17参考文献50第2章城市轨道交通客流分析挖掘方法522.1基于视频的客流状态分析方法522.1.1方法概述522.1.2相关技术研究现状532.1.3模型研究552.1.4方法实验验证622.2城市轨道交通客流特征分析挖掘672.2.1城市轨道交通客流时间维度特征分析672.2.2城市轨道交通客流空间维度特征分析772.2.3城市轨道交通客流聚类分析81参考文献92第3章城市轨道交通客流预测理论与方法953.1客流预测理论方法研究现状953.1.1客流宏观预测973.1.2客流微观预测983.2基于小波分析的支持向量机短期客流预测算法1023.2.1客流数据预处理1033.2.2融合多种模型特点的短期客流预测算法1043.2.3实验数据与评价方法1083.2.4算法验证1093.3基于灰色马尔可夫的大客流实时预测算法1183.3.1重大事件对客流的影响1183.3.2大客流实时预测算法1193.3.3算法验证1233.4基于深度神经网络的预测算法1273.4.1算法概述1273.4.2数据集及数据处理方法介绍1283.4.3预测算法1283.4.4算法验证130参考文献132第4章城市轨道交通客流仿真理论1344.1面向多向行人疏散流的向量地场模型1344.1.1向量地场模型1364.1.2模型仿真与验证1414.2一种引入排斥动态场的行人疏散地场模型1604.2.1新型行人疏散地场模型1604
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