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基于多阶数据张量感知的道路交通动态特征挖掘方法及应用

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作者邢雪著

出版社吉林大学出版社

ISBN9787569287769

出版时间2022-02

装帧平装

开本16开

定价68元

货号11337624

上书时间2024-12-19

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   商品详情   

品相描述：全新
商品描述
作者简介
邢雪，女，汉族，1983年3月出生于吉林省吉林市，博士，副教授，硕士研究生导师，主要从事智能交通系统关键技术和交通数据特征挖掘等方面的研究工作。近年来，主持和参与完成科研项目10余项，授权发明专利1项；发表学术论文共20余篇，其中，三大检索论文10篇。

目录
第1章  绪论
  1.1  研究背景及意义
  1.2   外研究现状
    1.2.1  交通检测数据的预处理方法研究现状
    1.2.2  交通数据的信息挖掘及网络化方法研究现状
    1.2.3  道路交通网络的运行特征方法研究现状
  1.3  内容的组织结构
    1.3.1  研究思路
    1.3.2  内容组织
第2章  基于交通数据张量的道路交通动态特征分析框架
  2.1  概述
  2.2  交通数据张量
    2.2.1  数学意义下的张量定义
    2.2.2  交通数据分析中张量引入
    2.2.3  道路交通网络拓扑
    2.2.4  基于交通拓扑的多阶交通数据张量描述
  2.3  道路交通动态特征分析框架
  2.4  本章小结
第3章  面向零阶数据张量的交通数据预处理
  3.1  概述
  3.2  交通检测数据的多源特征
  3.3  基于集成学习的多源交通检测数据校验
    3.3.1  城市交通检测数据中的离群数据
    3.3.2  集成学习算法
    3.3.3  多源交通检测数据集描述
    3.3.4  基于随机森林优化的多源交通检测数据校验方法
    3.3.5  基于AdaBoost决策强化的多源交通检测数据校验方法
  3.4  基于滤波估计的多源交通检测数据融合
    3.4.1  城市多源交通检测器采样特征
    3.4.2  联邦卡尔曼滤波估计理论
    3.4.3  多尺度交通检测数据融合方法
    3.4.4  联邦卡尔曼滤波融合估计的实证应用分析
  3.5  本章小结
第4章  面向一阶数据张量的路段交通数据特征分析
  4.1  概述
  4.2  时序数据网络化概述
  4.3  基于相空间重构的时序交通流网络特征分析
    4.3.1  时间序列相空间重构理论
    4.3.2  相空间重构的参数估计方法
    4.3.3  基于相空间重构的交通流时间序列网络模型
    4.3.4  相空间重构交通流时间序列的实例应用分析
  4.4  基于可视图的多状态下时序交通流网络特征分析
    4.4.1  基于聚类分析的交通状态识别
    4.4.2  基于可视图的多状态划分交通流时间序列网络模型
    4.4.3  可视图重构交通流时间序列的实例应用分析
  4.5  基于预测强度聚类的行程时间预测
    4.5.1  面向数据的高速公路行程时间提取
    4.5.2  基于预测强度聚类的行程时间预测
    4.5.3  预测强度聚类的的实例应用分析
  4.6  本章小结

精彩内容
本书以交通数据模型为出发点，从数据模型中提取不同数据对象进行交通特征层面的技术分析，应用集成学习、复杂网络和深度学习理论解决道路交通动态特征分析的关键问题。全书主要包括道路交通动态特征分析框架、基于多检测源的离散交通数据预处理、基于复杂网络的路段时序交通数据和网络空间交通数据特征分析和基于深度学习的路网时空交通状态分析及预测五个部分。

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