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交通大数据处理与分析 版权信息
- ISBN:9787114165702
- 条形码:9787114165702 ; 978-7-114-16570-2
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>>
交通大数据处理与分析 内容简介
全书共8 章,内容围绕“行业背景→理论基础→技术工具→数据管理→数据可视化→数据处理→数据分析→实验”这一结构思路展开,旨在为交通运输类专业学生和相关从业人员介绍交通大数据处理与分析领域的基础理论和实用技术工具。该教材入选教育部首批虚拟教研室建设试点———交通工程专业虚拟教研室系列教材。本书可作为高等院校交通运输类专业本科生、研究生的教材,也可作为交通工程师、交通数据分析师及其他相关从业人员的参考书。
交通大数据处理与分析 目录
第1 章 绪论 1第1 节 背景 1第2 节 基本概念 2第3 节 国内外研究进展 6第4 节 国内外典型案例 9第5 节 如何使用这本书 11课后习题 13参考文献 13第2 章 理论基础 15第1 节 工程大数据与信息论 15第2 节 计算理论 17第3 节 数据内容与结构 17第4 节 统计学基础 18第5 节 人工智能与机器学习 26课后习题 27参考文献 28第3 章 技术工具 29第1 节 数据库的分类 29第2 节 关系型数据库 29第3 节 MySQL 数据库安装 31第4 节 非关系型数据库 32第5 节 Python 简介 35第6 节 Python 库函数 38第7 节 Hadoop 简介 42第8 节 正则表达式 45课后习题 50参考文献 51第4 章 数据管理 52第1 节 常见交通数据存储格式 52第2 节 SQL 语言 56第3 节 数据库创建 57第4 节 用户权限和资源管理 58第5 节 数据类型 61第6 节 数据表 62第7 节 数据导入和导出 65第8 节 数据视图 70第9 节 存储过程和触发器 74课后习题 76参考文献 76第5 章 数据可视化 78第1 节 数据可视化概述 78第2 节 地理信息系统ArcGIS 81第3 节 ECharts 87第4 节 常用交通数据指标可视化 100第5 节 时间数据可视化 103第6 节 空间数据可视化 106第7 节 时-空静态数据可视化 108第8 节 时-空动态数据可视化 109课后习题 113参考文献 113第6 章 数据处理 115第1 节 数据排序 115第2 节 数据滤波 117第3 节 数据抽样 124第4 节 数据插值 127第5 节 数据特征缩放 130课后习题 132参考文献 132第7 章 数据分析 133第1 节 交通数据统计 133第2 节 交通数据概率分布验证 136第3 节 相关性分析法 142第4 节 回归分析法 148第5 节 Bayesian 算法 153第6 节 随机森林算法 155第7 节 神经网络 158课后习题 168参考文献 169第8 章 实验 170第1 节 数据库创建实验 170第2 节 数据导入导出实验 175第3 节 数据查询和视图制作实验 178第4 节 数据库编程实验 185第5 节 交通参数指标统计实验 187第6 节 数据排序实验 192第7 节 数据滤波实验 194第8 节 数据抽样实验 198第9 节 数据插值实验 202第10 节 数据概率分布验证实验 205第11 节 相关性分析实验 207第12 节 一元线性回归分析实验 210第13 节 多元线性回归分析实验 211第14 节 交通状态分类实验一(Bayesian) 212第15 节 交通状态分类实验二(随机森林) 219第16 节 交通量时间序列预测实验(一:MLP) 221第17 节 交通量时间序列预测实验(二:RNNs、LSTMs) 224第18 节 交通量时间序列预测实验(三:CNN) 227第19 节 基于GPU 并行计算的多OD *短路计算实验 230第20 节 基于Hadoop + Hive 的分布式数据库搭建实验 234参考文献 256
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