城市大数据智能
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浙江嘉兴
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作者李天瑞 纪圣塨 易修文 等
出版社机械工业
ISBN9787111735496
出版时间2023-11
装帧其他
开本其他
定价89元
货号31894950
上书时间2024-10-13
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商品详情
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作者简介
李天瑞博士，现任西南交通大学计算机与人工智能学院党委书记、教授、博士生导师，四川省工业软件研究院院长，综合交通大数据应用技术国家工程实验室副主任，四川省云计算与智能技术高校重点实验室主任。入选2020-2022年爱思唯尔中国高被引学者，2020年至今一直入选斯坦福大学发布的世界前2%顶尖科学家。现任国际粗糙集学会会士和指导委员会主席，中国人工智能学会理事，中国计算机学会理事，四川省人工智能学会副理事长，国际杂志Human-CentricIntelligentSystems主编、ACMTIST副编辑以及InformationFusion编委等。代表性著作有《高速铁路大数据技术》《大数据挖掘的原理与方法》等。获教育部自然科学二等奖、重庆市自然科学一等奖等。主要研究领域为大数据智能、城市计算等。
纪圣塨博士，腾讯高级研究员。研究方向包括强化学习、图神经网络、时空数据挖掘、城市资源优化等。在PNAS、IEEETKDE、ACMIMWUT、InformationFusion、WWW、ACMUbiComp、计算机学报等发表论文20余篇，是ACMTIST、ACMTKDD、IEEETMC、IEEETBD等国际期刊的审稿人。曾获中国计算机学会优秀博士学位论文奖提名、ACM成都分会优秀博士生论文奖、四川省计算机学会优秀学生论文奖等。
易修文博士，京东城市数据科学家。主要从事城市计算领域的研究工作，在IEEETKDE、KDD等国际重要期刊和会议中发表论文30余篇，申请专利20余项，担任期刊IETSmartCities的副编辑。曾获得ACM成都分会优秀博士论文奖、中国博士后科学基金第一批站前特别资助，入选北京市科技新星计划。 王诏远博士，现任腾讯高级研究员。主要从事地图位置大数据相关的研究和商业化。分别于2013年、2016年和2020年在西南交通大学获得学士、硕士和博士学位。研究兴趣包括时空数据挖掘、多源数据融合和城市计算，并在IEEETKDE、IEEETEC、InformationFusion等重要期刊以及KDD、ACMUbiComp、CIKM等重要会议上发表相关研究成果。
杜圣东博士，副教授、博士生导师。主要从事人工智能、智慧城市、智能交通等方面研究工作。主持国家自然科学基金面上项目等20余项，出版专著1部和教材2部，在IEEETKDE等发表论文50余篇，获得专利和软件著作权10余项以及四川省高等教育教学成果二等奖。他是IEEE、中国计算机学会、中国人工智能学会会员，担任教育部学位论文评审专家等。
张钧波博士，京东智能城市研究院人工智能实验室主任。主要从事城市计算、时空数据挖掘、人工智能等领域的科研创新与产业化应用工作。在AI、IEEETKDE、KDD、AAAI等发表论文70余篇，引用8000余次；2021-2023年连续三年入选AI2000人工智能全球最具影响力学者提名；授权发明专利数10项，荣获第22、23届中国专利优秀奖；担任ACMTIST编委，入选北京市科技新星计划。
郑宇博士，IEEEFellow，美国计算机学会杰出科学家，京东集团副总裁，京东科技首席数据科学家，ACM数据挖掘中国分会主席，国家重点研发计划项目首席科学家，IEEE智能城市操作系统国际标准组主席。出版专著2部，发表论文300余篇，引用48000余次。曾任ACMTIST主编，2013年被《MIT科技评论》评为全球杰出青年创新者（TR35）。获首都劳动奖章、中国计算机学会科技进步奖等。
目录
目录前言
第1章城市大数据智能概述1
11城市大数据智能研究
背景1
12城市大数据智能研究
现状3
13本书的组织结构7
第2章城市移动群智感知8
21引言8
22相关工作10
23预备知识和问题
定义12
24移动群智感知方法14
241模型框架14
242数据覆盖率15
243数据收集任务
设计19
25实验方案与结果分析24
251实验方案24
252结果分析26
26本章小结30
第3章城市时空数据填补32
31引言32
32相关工作34
33预备知识和问题定义35
34基于多视图学习的数据
缺失填补方法36
341模型框架36
342全局空间视图37
343全局时间视图38
344局部空间视图39
345局部时间视图40
346时空多视图
学习40
35实验方案与结果分析41
351实验方案41
352结果分析44
36本章小结47
第4章城市空气质量预测48
41引言48
42相关工作49
43预备知识和问题定义51
44基于深度学习的空气
质量预测方法52
441模型框架52
442空间转换模块53
443DeepAir算法56
45实验方案与结果分析59
451实验方案59
452结果分析62
46本章小结66
第5章城市交通流预测67
51引言67
52相关工作69
53预备知识和问题定义71
54基于多模态深度学习的
交通流预测方法73
541模型框架73
542核心模块说明75
55实验方案与结果分析78
551实验方案78
552结果分析81
56本章小结88
第6章城市人流量预测89
61引言89
62相关工作91
63预备知识和问题定义93
64基于深度时空残差网络的
城市人流量预测方法94
641模型框架94
642时空特征提取
模块95
643外部因素模块97
644模型融合模块97
645算法框架与优化
方法100
646模型变体构建
方法101
65实验方案与结果分析103
651实验方案103
652结果分析108
66城市人流量预测
系统116
67本章小结119
第7章城市出租车路径推荐120
71引言120
72相关工作122
73预备知识和问题
定义123
74基于深度强化学习的
动态出租车路径推荐
方法124
741模型框架124
742时空特征
抽取126
743深度策略
网络129
744深度强化
学习131
75实验方案与结果
分析134
751实验方案134
752结果分析137
76本章小结140
第8章城市租房推荐141
81引言141
82相关工作143
83预备知识和问题
定义144
84基于元学习的城市租房
推荐方法146
841模型框架146
842特征抽取
模块148
843满意程度评估
模型150
85实验方案与结果
分析153
851实验方案153
852结果分析155
86城市租房推荐系统160
87本章小结161
第9章城市救护车部署162
91引言162
92相关工作164
93预备知识和问题定义166
94基于数据驱动的动态
救护车重新部署方法168
941模型框架168
942紧急度指标169
943最优匹配
算法174
95实验方案与结果分析176
951实验方案176
952结果分析179
96本章小结188
第10章城市外卖配送优化189
101引言189
102相关工作191
103预备知识和问题定义192
104基于贪心与替换策略的
外卖配送任务分组
方法194
1041模型框架194
1042预处理195
1043可共享性196
1044空驶时间199
1045分组算法200
105实验方案与结果
分析203
1051实验方案203
1052结果分析206
106本章小结208
第11章地铁停站时间调度209
111引言209
112相关工作212
113预备知识和问题
定义213
114基于深度Q网络的动态
列车停站时间调度
方法214
1141模型框架214
1142深度Q网络设计
方法217
115实验方案与结果
分析223
1151实验方案223
1152结果分析226
116本章小结231
参考文献232
内容摘要
随着大数据、人工智能技术和城市化的快速发展，智慧城市管理已经迈入大数据时代。围绕城市管理相关领域积累了海量数据，如何有效地从这些大数据中进行深度挖掘、智能学习并获取有用知识已成为当前智慧城市发展亟待解决的关键问题。本书针对城市大数据发展现状，梳理总结了我国城市大数据智能创新应用方面成果，涵盖了大数据处理的关键技术和城市计算研究的核心模型与算法，涉及城市大数据感知及增强、空气质量预测、交通流预测、人流量预测、出租车路径推荐、租房推荐、救护车部署、外卖配送优化和地铁停站时间调度等应用领域，力图展现我国城市大数据分析与智能处理的zui新研究进展。
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