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交通大數據處理與分析 版權信息
- ISBN：9787114165702
- 條形碼：9787114165702 ; 978-7-114-16570-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
交通大數據處理與分析 內容簡介
全書共8 章,內容圍繞“行業背景→理論基礎→技術工具→數據管理→數據可視化→數據處理→數據分析→實驗”這一結構思路展開,旨在為交通運輸類專業學生和相關從業人員介紹交通大數據處理與分析領域的基礎理論和實用技術工具。該教材入選教育部首批虛擬教研室建設試點———交通工程專業虛擬教研室系列教材。本書可作為高等院校交通運輸類專業本科生、研究生的教材,也可作為交通工程師、交通數據分析師及其他相關從業人員的參考書。
交通大數據處理與分析 目錄
第1 章 緒論 1第1 節 背景 1第2 節 基本概念 2第3 節 國內外研究進展 6第4 節 國內外典型案例 9第5 節 如何使用這本書 11課后習題 13參考文獻 13第2 章 理論基礎 15第1 節 工程大數據與信息論 15第2 節 計算理論 17第3 節 數據內容與結構 17第4 節 統計學基礎 18第5 節 人工智能與機器學習 26課后習題 27參考文獻 28第3 章 技術工具 29第1 節 數據庫的分類 29第2 節 關系型數據庫 29第3 節 MySQL 數據庫安裝 31第4 節 非關系型數據庫 32第5 節 Python 簡介 35第6 節 Python 庫函數 38第7 節 Hadoop 簡介 42第8 節 正則表達式 45課后習題 50參考文獻 51第4 章 數據管理 52第1 節 常見交通數據存儲格式 52第2 節 SQL 語言 56第3 節 數據庫創建 57第4 節 用戶權限和資源管理 58第5 節 數據類型 61第6 節 數據表 62第7 節 數據導入和導出 65第8 節 數據視圖 70第9 節 存儲過程和觸發器 74課后習題 76參考文獻 76第5 章 數據可視化 78第1 節 數據可視化概述 78第2 節 地理信息系統ArcGIS 81第3 節 ECharts 87第4 節 常用交通數據指標可視化 100第5 節 時間數據可視化 103第6 節 空間數據可視化 106第7 節 時-空靜態數據可視化 108第8 節 時-空動態數據可視化 109課后習題 113參考文獻 113第6 章 數據處理 115第1 節 數據排序 115第2 節 數據濾波 117第3 節 數據抽樣 124第4 節 數據插值 127第5 節 數據特征縮放 130課后習題 132參考文獻 132第7 章 數據分析 133第1 節 交通數據統計 133第2 節 交通數據概率分布驗證 136第3 節 相關性分析法 142第4 節 回歸分析法 148第5 節 Bayesian 算法 153第6 節 隨機森林算法 155第7 節 神經網絡 158課后習題 168參考文獻 169第8 章 實驗 170第1 節 數據庫創建實驗 170第2 節 數據導入導出實驗 175第3 節 數據查詢和視圖制作實驗 178第4 節 數據庫編程實驗 185第5 節 交通參數指標統計實驗 187第6 節 數據排序實驗 192第7 節 數據濾波實驗 194第8 節 數據抽樣實驗 198第9 節 數據插值實驗 202第10 節 數據概率分布驗證實驗 205第11 節 相關性分析實驗 207第12 節 一元線性回歸分析實驗 210第13 節 多元線性回歸分析實驗 211第14 節 交通狀態分類實驗一(Bayesian) 212第15 節 交通狀態分類實驗二(隨機森林) 219第16 節 交通量時間序列預測實驗(一:MLP) 221第17 節 交通量時間序列預測實驗(二:RNNs、LSTMs) 224第18 節 交通量時間序列預測實驗(三:CNN) 227第19 節 基于GPU 并行計算的多OD *短路計算實驗 230第20 節 基于Hadoop + Hive 的分布式數據庫搭建實驗 234參考文獻 256
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