大数据技术与应用：城市交通大数据 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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何承，朱扬勇 编

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• 大数据
• 城市交通
• 数据分析
• 交通工程
• 智慧城市
• 数据挖掘
• 机器学习
• Python
• 交通规划
• GIS

出版社： 上海科学技术出版社

ISBN：9787547823729

版次：1

商品编码：11656765

包装：平装

丛书名： 大数据技术与应用

开本：16开

出版时间：2015-01-01

用纸：胶版纸

页数：308

正文语种：中文

编辑推荐

　　城市交通大数据的开发应用面临以下问题：城市交通大数据包括哪些数据？如果获得这些数据？如何管理这些数据？如何使用这些数据？纵观《大数据技术与应用：城市交通大数据》，对这些问题的理解和解释是合理的、可行的、系统的。上海作为国内规模较大、交通管理信息化水平较高的城市，从20世纪80年代就迈开了交通信息化建设的步伐，在城市交通信息化规划和建设、交通信息管理和服务等方面积累了丰富的经验，在城市交通大数据理论、技术和应用方面率先进行探索。《大数据技术与应用：城市交通大数据》立足于这些实际工作，既有对上海实践经验的总结，也有通用理论和技术的介绍，还包括对城市交通信息化发展的展望，客观、系统、科学地介绍了城市交通大数据的有关概念、大数据资源组成、大数据技术、大数据应用和服务等内容。

内容简介

　　《大数据技术与应用：城市交通大数据》从城市交通大数据的基本概念和研究应用现状出发，分析了大数据背景下的城市交通需求、城市交通大数据中各类数据资源，介绍了一系列适合城市交通大数据组织、描述、管理、处理、分析挖掘和可视化等技术与方法，并给出了城市交通大数据应用开发的框架、方案选型、平台设计等参考建议，提出了若干项具有代表性的典型城市交通大数据服务。
　　《大数据技术与应用：城市交通大数据》立足于城市交通信息技术研究、应用开发和交通信息服务实际工作及成果，理论与实际结合紧密，内容丰富，条理清晰，点面结合，覆盖面广。《大数据技术与应用：城市交通大数据》适合城市交通大数据领域的相关技术人员阅读，同时也可以作为城市交通决策、管理和研究人员的参考书。

目录

第1章 绪论
1.1 城市交通中的数据
1.2 城市交通大数据定义与分类
1.3 城市交通大数据研究与应用基础
1.3.1 国内外研究基础
1.3.2 国内外应用基础
参考文献

第2章 大数据时代下的城市交通
2.1 交通建设的需求
2.1.1 交通规划过程中的决策与信息分析
2.1 2城市交通的战略调控与决策分析
2.1.3 交通建设项目可行性研究过程中的信息分析
2.2 交通管理的需求
2.2.1 交通系统运行状态诊断
2.2.2 交通需求管理与信息分析
2.2.3 道路交通控制的技术变革
2.2.4 提升公共交通服务水平的决策分析
2.3 交通服务的需求
2.3.1 个性化交通信息服务
2.3.2 交通诱导信息服务
2.3.3 现代城市物流服务
2.3.4 公共交通出行信息服务
参考文献

第3章 城市交通领域数据资源
3.1 道路交通
3.1.1 城市地面道路
3.1.2 城市快速路
3.1.3 高速公路
3.2 公共交通
3.2.1 公交汽电车
3.2.2 出租汽车
3.2.3 轨道交通
3.2.4 停车场库
3.3 对外交通
3.3.1 铁路
3.3.2 公路
3.3.3 航空
3.3.4 航运
3.3.5 综合交通枢纽
3.4 重大活动交通
3.4.1 国际大型运动会
3.4.2 上海世博会
参考文献

第4章 相关领域数据资源
4.1 气象与环境
4.2 人口与社会经济
4.2.1 人口普查数据与城市的社会空间分布
4.2.2 住宅价格的空间分布
4.2.3 公共服务设施的空间分布
4.3 城市规划与土地利用
4.4 移动通信数据
4.5 公众互动信息
参考文献

第5章 城市交通大数据组织与描述
5.1 城市交通大数据本体
5.1.1 本体的含义
5.1.2 本体的要素及一般表示方法
5.1.3 城市交通大数据本体概念范围
5.1.4 城市交通大数据本体概念间的关系
5.1.5 交通本体文件结构和描述说明
5.1.6 本体的应用
5.2 城市交通大数据核心元数据和数据资源描述方法
5.2.1 城市交通大数据核心元数据定义思路
5.2.2 城市交通大数据核心元数据定义方法
5.2.3 城市交通大数据核心元数据描述
5.2.4 城市交通大数据核心元数据扩展原则和方法
参考文献

第6章 城市交通大数据技术
6.1 城市交通大数据基本问题
6.1.1 数据质量
6.1.2 数据存储
6.1.3 数据计算
6.1.4 网络传输
6.1.5 数据格式
6.2 城市交通大数据处理
6.2.1 分布式存储
6.2.2 分布式计算
6.2.3 本地计算
6.2.4 开源的分布式框架Hadoop
6.3 城市交通大数据分析挖掘和可视化技术
6.3.1 数据检索
6.3.2 分类分析
6.3.3 聚类分析
6.3.4 关联分析
6.3.5 特异群组分析
6.3.6 OI.AP分析与即席查询
6.3.7 地理编码
6.3.8 空间聚类分析
6.3.9 时空动态分析
6.3.10 地址自动匹配
6.3.1l 路径拓扑分析
参考文献

第7章 城市交通大数据应用开发
7.1 城市交通大数据应用框架
7.2 城市交通大数据典型应用
7.2.1 交通拥堵特征分析
7.2.2 交通流关联分析
7.2.3 交通需求机理分析
7.2.4 智慧交通指标分析
7.3 方案选型原则
7.3.1 方案选型的总体原则
7.3.2 存储和计算要求
7.3.3 高可靠性要求
7.3.4 并发性要求
7.4 城市交通大数据平台设计方案
7.4.1 硬件集群方案
7.4.2 分布式软件系统方案
7.4.3 优化方法
7.5 案例研究：上海城市交通大数据平台
7.6 案例研究：上海城市交通大数据可视化
7.6.1 多屏联动
7.6.2 公交客流热力图
7.6.3 区域客流时空动态图
7.6.4 智能地址定位服务
7.6.5 交通指数基本分析
参考文献

第8章 城市交通大数据服务
8.1 城市交通规划和建设
8.1.1 公共交通比较竞争力分析
8.1.2 综合交通系统整合
8.2 交通管理
8.2.1 旅游交通追踪分析
8.2.2 城市快速道路上交通构成和车辆使用特征分析
8.2.3 车辆行程时间分析
8.2.4 公交运行可靠性分析
8.3 公众智慧出行
8.3.1 智慧出行简介
8.3.2 智慧出行系统的分类
8.3.3 智慧出行在城市出行与城际出行中的应用
8.3.4 智慧出行系统的模块介绍
参考文献

第9章 展望
附录城市交通综合信息平台简介
1.建设背景
2.指导思想和目标
3.系统总体构架
4.主要服务对象
5.主要功能
6.技术创新特色
7.未来发展

缩略语表
索引

好的，根据您的要求，以下是为您构思的图书简介，聚焦于城市交通大数据之外的领域，力求内容详实且自然流畅： --- 《数字人文：理论、方法与前沿实践》 引言：文明的数字化回响与重构 在信息爆炸的时代，我们正经历一场深刻的知识范式转移。人类积累数千年的文化遗产、艺术表达、历史文献，如今正以前所未有的速度被数字化。然而，数据本身并不能自动转化为洞察。《数字人文：理论、方法与前沿实践》正是在这一背景下应运而生，它并非简单地介绍技术工具，而是致力于构建一座连接人文学科的深刻洞察与前沿计算科学的严谨方法的桥梁。本书旨在为渴望在数字时代探索人类文明深层结构、重塑知识生产路径的学者、研究人员、高年级学生及文化机构从业者提供一套系统、前瞻且富有批判性的指导框架。 第一部分：理论基石与学科分野——数字人文的哲学土壤 本部分深入剖析了数字人文（Digital Humanities, DH）的理论谱系。我们不再将DH视为一种工具箱的堆砌，而是将其视为一场关于知识、文本和媒介本质的哲学辩论。 第一章：数字人文的缘起与流变：从“文本考据”到“计算阐释” 追溯数字人文的思想脉络，从早期基于计算机的文本分析（如频率统计和词向量）到当前对“大数据”的批判性反思。重点探讨了“计算”在人文学科中的角色定位：是辅助工具，还是新的认识论立场？我们细致梳理了“深阅读”（Close Reading）与“远阅读”（Distant Reading）之间的张力与互补，强调了计算视角下对文本多义性、语境敏感性的重新审视。 第二章：本体论与认识论的重构：数字对象与模拟 数字人文面临的核心挑战之一是如何恰当地“建模”和“模拟”复杂的文化现象。本章讨论了数字对象（Digital Objects）的特殊性——它们的可塑性、易变性和非物质性。我们深入探讨了“模拟”（Simulation）的概念，例如如何用算法模拟历史事件的传播路径，或者用网络图谱再现文学社群的互动，并批判性地审视这些模拟在多大程度上捕捉或歪曲了真实的历史经验。 第三章：批判性数字人文：权力、偏见与算法伦理 本书坚决倡导一种具有社会责任感的数字人文实践。我们深入剖析了“数据”背后隐藏的权力结构。例如，训练数据集中对特定群体（如性别、种族、地域）的代表性不足如何被计算模型固化和放大？本章详细讨论了算法偏见（Algorithmic Bias）在历史记录数字化、艺术品分类等领域带来的伦理困境，并提出了“反思性实践”的框架，要求研究者在使用技术时保持高度的自我审视。 第二部分：核心方法论与技术栈——从数据采集到可视化叙事 本部分系统地介绍了数字人文研究中常用且前沿的技术方法，侧重于方法的适用性、局限性及其在人文学科中的转化应用。 第四章：文本挖掘与计量分析的深度应用 超越基础的词频统计，本章聚焦于高级文本分析技术。涵盖主题模型（如LDA、NMF）在识别大规模语料库中隐藏主题流派中的应用，如分析19世纪小说的主题演变。同时，详细阐述了句法解析、命名实体识别（NER）如何帮助研究者自动化地提取历史人物、地名和关键事件，极大地提升了传统文献梳理的效率和规模。 第五章：地理信息系统（GIS）与空间历史学 文化现象往往根植于特定的地理空间。本章详述了如何利用GIS技术构建历史地图、追踪人口迁徙路线、分析文学作品中的场景布局。重点讨论了时空数据整合（Spatio-temporal Data Integration）的复杂性，以及如何通过“热力图”或“路径分析”来可视化历史上的社会隔离或文化交流的地理模式。 第六章：网络科学与社群结构重构 社会关系是理解文化史的核心。本章系统讲解了社会网络分析（SNA）的基础概念——节点、边、中心性指标，并将其应用于历史文献的解析。通过分析信件网络、学术引文网络或艺术赞助人关系图谱，研究者可以量化地揭示权力中心的转移、边缘群体的形成以及知识传播的“小世界”效应。 第七章：可视化叙事：超越静态图表 数据可视化在数字人文中不仅是展示结果的工具，更是一种阐释和发现的手段。本章探讨了交互式可视化（Interactive Visualization）的潜力，包括时间轴动态展示、多维数据切片以及叙事驱动的可视化（Narrative-driven Visualization），指导研究者如何设计既美观又具有解释力的数字叙事界面。 第三部分：前沿实践与跨学科融合——未来的数字探索领域 本部分将理论与方法置于具体的实践情境中，展示数字人文在艺术史、语言学、考古学和档案管理等领域的创新应用。 第八章：数字艺术史与图像识别的挑战 随着深度学习技术的发展，图像分析在艺术史领域展现出巨大潜力。本章探讨了如何使用卷积神经网络（CNN）对大量艺术品进行风格分类、作者归属的辅助判断，以及对图像中视觉元素（如符号、色彩组合）进行量化分析。同时，也着重讨论了识别系统在处理非西方艺术的独特风格和文化语境时的局限性。 第九章：计算语言学在古籍与方言研究中的角色 针对历史语言的变迁和方言的复杂性，本章介绍了计算方法如何克服传统语料库的稀疏性。涵盖了低资源语言处理技术、古籍文本校勘中的差异对比算法，以及如何利用大规模平行语料库进行语义漂移（Semantic Shift）的追踪研究。 第十章：人机共创与学术策展 未来的数字人文研究将日益走向合作共创。本章探讨了如何设计用户友好的工具和平台，使用户（包括普通公众）能够参与到数据标注、文本校订或数字展览的构建中。成功的案例研究将展示如何通过众包（Crowdsourcing）的力量，高效地完成大规模文化遗产的数字化和知识组织工作。 结语：面向未来的数字研究者 《数字人文：理论、方法与前沿实践》最终的目标是培养研究者具备一种“数字素养”——一种既能理解计算的逻辑，又能坚守人文学科的批判精神和对人类经验的深厚关怀的能力。本书为读者提供了在复杂数字环境中进行高质量、有洞察力的学术研究所需的知识体系与实践指南。 ---

评分☆☆☆☆☆

这本书的文字如同涓涓细流，将大数据处理的复杂流程娓娓道来，让人在不知不觉中吸收了大量专业知识。它的一大优点是能够很好地平衡技术深度和可读性。作者在介绍机器学习模型（比如用于拥堵预测的深度学习网络）时，既没有过度简化到失去实质意义，也没有陷入晦涩的数学公式堆砌，而是通过生动的比喻和流程图清晰地解释了模型是如何从历史数据中学习规律的。对于我这种希望跨界学习的读者来说，这种“刚刚好”的难度设置非常友好。特别欣赏作者在处理历史数据遗留问题时的态度——承认过去系统的局限性，并提出了渐进式的、低风险的现代化迁移路径。这才是真正负责任的技术论述。如果能增加一个关于全球不同城市在采用这些大数据技术时，在法律和文化背景下的差异化应对策略的比较章节，那这本书的国际视野就更加完整了。总的来说，这是一本值得反复研读的、充满智慧的作品。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容深度和广度都超出了我的预期。我原以为它会更偏向于纯粹的算法介绍，但惊喜地发现，它花了大量的篇幅来探讨数据生态系统的构建，包括数据源的整合、数据清洗的标准流程，以及不同部门间的数据共享机制。作者没有回避现实中的挑战，比如数据孤岛问题和跨平台数据兼容性的难题，并提供了一些业界领先的解决方案框架。其中关于实时数据流处理和预测性维护的那几章，简直是宝典级别的存在，对于从事交通管理系统优化的工程师来说，这些章节的价值是无可估量的。语言上，作者的表达非常精准有力，避免了过多不必要的学术腔调，使得即便是对深度学习模型不甚熟悉的人，也能把握住核心思想。唯一的遗憾是，在讨论开源工具链的应用实例时，可以再增加一些不同操作系统环境下的配置细节，那样对于初学者会更加友好一些，能减少不少试错时间。这本书无疑是领域内的一本重要的参考资料。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我一开始对这类技术书籍抱有一定程度的保留，总觉得会充斥着过时的技术栈介绍。然而，这本书让我彻底改变了看法。它对新兴的大数据处理框架和云计算资源调度策略进行了前瞻性的探讨，展示了如何利用最新的技术栈来应对城市交通数据量呈指数级增长的压力。作者对于异构数据源的处理能力给予了很高的评价，特别是结合物联网传感器和移动设备位置信息的融合技术，描绘了一个高度智能化的未来交通图景。更让我眼前一亮的是，书中对数据伦理在实际应用中的落地挑战进行了深入剖析，例如如何在保证实时监控效率的同时，确保公民的匿名性和数据安全边界。这种对“技术边界”的探讨，使得这本书超越了一般的教科书范畴，更像是一份对未来行业规范的倡议书。如果说一定要鸡蛋里挑骨头，或许是对特定编程语言（如Python或Scala）在性能优化方面的底层细节可以再深入挖掘一些。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格真是引人入胜，作者似乎对技术背后的社会影响有着深刻的洞察力。阅读过程中，我能感受到作者对数据驱动决策的复杂性有着清晰的认识，不仅仅停留在技术实现层面，更深入探讨了数据治理和隐私保护等关键议题。特别是关于城市规划中数据采集和分析的案例，展示了如何通过细致的数据挖掘，发现隐藏的交通瓶颈，并提出切实可行的优化方案。我特别欣赏作者在论述技术优势的同时，也保持了一种审慎的态度，强调了算法偏差和数据偏见可能带来的风险。这种平衡的视角，让整本书读起来既有启发性，又不失严谨性。如果说有什么可以改进的地方，或许是某些章节的图表可以再多一些直观的展示，毕竟大数据领域的概念有时比较抽象，视觉辅助总是能更好地帮助读者理解复杂的模型和流程。总而言之，这本书为我打开了一扇观察现代城市运行的新窗户，让我对“智能城市”的构建有了更全面、更具批判性的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书的论述结构非常清晰，逻辑链条环环相扣，让人读起来感到非常顺畅。它成功地将原本看似冰冷的技术概念，与市民日常出行的具体痛点紧密地联系了起来。我尤其对作者关于“需求弹性”的分析印象深刻，他通过对历史出行数据的深度剖析，揭示了不同时间段和天气条件下，市民对公共交通和私家车使用习惯的微妙变化。这种基于行为经济学的视角来解读交通数据，极大地丰富了我们对交通流动的认知。书中关于数据可视化在政策制定中的作用也有独到的见解，强调了好的可视化不仅仅是美观，更是沟通复杂信息、促成决策共识的有效工具。作者的写作风格带着一种强烈的实践导向，仿佛是行业资深专家在毫无保留地分享自己的实战经验。不过，我希望作者能够在介绍完宏观战略后，再穿插一两个小型初创公司如何利用这些技术实现快速增长的微观案例，这样可以更好地平衡“大战略”和“小实践”。

评分☆☆☆☆☆

书很不错，京东送货真够快，必须给五星

评分☆☆☆☆☆

还可以，慢慢学习中，内容比较易懂的！

评分☆☆☆☆☆

好很好非常好非常新很快很好?????

评分☆☆☆☆☆

工作用书，希望能有帮助。

评分☆☆☆☆☆

价格便宜量又好，我们一直买京东

评分☆☆☆☆☆

内容很全，很新。值得仔细研读

评分☆☆☆☆☆

书挺好的，有值得学习的知识点

评分☆☆☆☆☆

这本书买的一般，纸质也一般

评分☆☆☆☆☆

很好 很好 很好