透過大數(shù)據(jù)把脈城市交通（面向未來的交通出版工程）

總序
前言
1 大數(shù)據(jù)“熱潮”中的“冷”思考
1．1 大數(shù)據(jù)的熱潮
1．1．1 大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展
1．1．2 大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出促進研究模式變革的萌芽
1．1．3 交通領(lǐng)域大數(shù)據(jù)技術(shù)的應用
1．2 交通工程基礎理論的發(fā)展反思
1．2．1 網(wǎng)絡交通流分析理論的奠基作用
1．2．2 交通行為分析理論的發(fā)展
1．2．3 面向未來發(fā)展的期待
1．3 大數(shù)據(jù)面前的追求與困惑
1．3．1 對新研究范式的關(guān)注
1．3．2 大數(shù)據(jù)并非完備的信息環(huán)境
1．3．3 引發(fā)困擾的原因剖析
1．4 大數(shù)據(jù)在城市交通分析中的價值
1．4．1 大樣本所提供的優(yōu)勢
1．4．2 連續(xù)追蹤獲取的信息
1．4．3 不同測度的觀察與探索
1．4．4 多種觀察角度的互補
1．5 城市交通大數(shù)據(jù)分析的思考
1．5．1 問題導向的技術(shù)需求
1．5．2 基于大數(shù)據(jù)的“感知—認知—洞察”
1．5．3 “多維一體”的問題表征
參考文獻
2 建立在復雜適應系統(tǒng)概念上的城市交通監(jiān)測
2．1 正確面對城市交通演化的或然性
2．1．1 城市交通的非線性到底意味著什么
2．1．2 城市交通的戰(zhàn)略調(diào)控
2．1．3 面對或然性的適時響應對策模式
2．2 將監(jiān)測融入新的技術(shù)概念框架
2．2．1 復雜適應系統(tǒng)的基本概念
2．2．2 技術(shù)概念變換后的系統(tǒng)監(jiān)測任務
2．3 基于聚類及分類的行為主體模式表征
2．3．1 行為主體主觀屬性的差異表征
2．3．2 個體行為特征的差異辨識與表征
2．3．3 新型服務模式的用戶響應
2．3．4 交通服務提供主體的行為檢測
2．4 城市交通系統(tǒng)宏觀狀態(tài)監(jiān)測
2．4．1 通過模式劃分簡化數(shù)據(jù)
2．4．2 城市空間連接條件的度量
2．5 關(guān)于涌現(xiàn)的思考
2．5．1 發(fā)現(xiàn)路網(wǎng)交通狀態(tài)的耦合特征
2．5．2 城市空間拓展過程中的聚落斑塊特征
2．5．3 城市群空間聯(lián)系結(jié)構(gòu)的變化
參考文獻
3 技術(shù)的傳承與變革
3．1 信息化創(chuàng)造的交通決策支持數(shù)據(jù)資源
3．1．1 逐步完善的交通系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測網(wǎng)絡
3．1．2 信息服務系統(tǒng)所采集的“電子腳印”
3．1．3 互聯(lián)網(wǎng)中的語義信息利用
3．2 新的數(shù)據(jù)資源與傳統(tǒng)技術(shù)概念的嫁接
3．2．1 我國城市交通大數(shù)據(jù)的應用實踐
3．2．2 基于傳統(tǒng)技術(shù)概念的檢測手段拓展
3．2．3 利用相關(guān)性架設連接傳統(tǒng)技術(shù)概念的橋梁
3．3 適應數(shù)據(jù)環(huán)境的技術(shù)概念變革
3．3．1 大數(shù)據(jù)環(huán)境下基于證據(jù)的決策分析技術(shù)
3．3．2 宏觀與微觀融合的嵌套型技術(shù)分析框架
3．3．3 尋找更加適合的表述方式
3．3．4 借助聚類把握差異
3．3．5 通過關(guān)聯(lián)尋找通向認知之門
3．3．6 通過比較研究探尋因果關(guān)系
參考文獻
4 特征提取、聚類分析與對象表征
4．1 “紛繁復雜”中的“規(guī)律性”
4．1．1 個體多樣性背后隱藏的群體特征
4．1．2 不完備信息條件下的分類辨識
4．1．3 揭示時間變化中隱藏的規(guī)律
4．2 行為主體的多維特征屬性
4．2．1 不同形式的活動特征表達
4．2．2 基于出行鏈的活動模式劃分
4．3 基于屬性特征的聚類分析
4．3．1 通過聚類實現(xiàn)研究對象細分
4．3．2 慣常行為模式的聚類分析
4．3．3 基于關(guān)聯(lián)屬性的聚類分析
4．4 類別劃分基礎上的比較研究
4．4．1 類別之間的特征比較
4．4．2 基于類別劃分的位置點分布對比
4．5 將屬性特征轉(zhuǎn)化為跨界溝通的數(shù)據(jù)語言
4．5．1 作為跨界溝通橋梁的數(shù)據(jù)模型
4．5．2 借助多源流模式框架的工作協(xié)同
參考文獻
5 關(guān)聯(lián)分析與相關(guān)性研究
5．1 透過關(guān)聯(lián)認識聯(lián)系
5．1．1 空間特征間的聯(lián)系
5．1．2 通過聯(lián)系走向深度思考
5．1．3 交通分區(qū)的空間關(guān)聯(lián)
5．2 基于大數(shù)據(jù)的個體屬性一空間關(guān)聯(lián)分析
5．2．1 基于牌照數(shù)據(jù)對車輛使用類別的區(qū)分
5．2．2 類別結(jié)構(gòu)空間分布的討論
5．3 借助關(guān)聯(lián)關(guān)系的問題轉(zhuǎn)換
5．3．1 可拓學思維與問題轉(zhuǎn)換
5．3．2 借助關(guān)聯(lián)屬性進行異常事件判別
5．4 基于關(guān)聯(lián)分析的問題概括與歸納
5．4．1 數(shù)據(jù)基礎上提出問題與界定分析任務
5．4．2 提升數(shù)據(jù)分辨率創(chuàng)建相關(guān)分析條件
5．4．3 基于關(guān)聯(lián)特征的問題分類
參考文獻
6 信息融合與構(gòu)建證據(jù)集合
6．1 信息融合與證據(jù)理論的技術(shù)整合
6．1．1 依托間接證據(jù)的判斷
6．1．2 證據(jù)體系框架內(nèi)的信息融合
6．1．3 基于證據(jù)理論的判斷綜合
6．2 通過數(shù)據(jù)資源互補進行信息可信度判別
6．2．1 對移動通信數(shù)據(jù)提取軌道使用信息的可信度檢驗
6．2．2 通過多源數(shù)據(jù)提高公交乘車位置信息質(zhì)量
6．2．3 借助數(shù)據(jù)融合的公交通勤人群辨識
6．3 情報決策過程中的信息融合
6．3．1 證據(jù)提煉過程中的情報決策
6．3．2 多源情報比較基礎上的真實性評估
6．3．3 基于多源數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析
參考文獻
7 大數(shù)據(jù)與小樣本數(shù)據(jù)的嵌套分析
7．1 探索性研究構(gòu)建任務框架
7．1．1 通過核心概念明確問題
7．1．2 通過小樣本分析深化認識
7．1．3 宏微觀嵌套的公交客戶管理分析框架
7．2 基于IC卡數(shù)據(jù)的公交乘客宏觀結(jié)構(gòu)分析
7．2．1 用于公交使用行為模式判別的特征指標
7．2．2 公交IC卡用戶的組群劃分
7．3 問卷調(diào)查基礎上的微觀機理分析
7．3．1 基于用戶忠誠度的機理分析框架
7．3．2 測量模型中變量關(guān)系的設定
7．3．3 針對廈門市公交通勤用戶的問卷調(diào)查
7．3．4 通過結(jié)構(gòu)方程模型探尋微觀機理
7．4 宏微觀數(shù)據(jù)結(jié)合明確改善重點
7．4．1 在IC卡數(shù)據(jù)與問卷調(diào)查數(shù)據(jù)間建立鏈接
7．4．2 宏微觀數(shù)據(jù)結(jié)合的組群劃分
7．4．3 根據(jù)組群時空分布結(jié)構(gòu)確定重點改造工作對象
參考文獻
8 結(jié)論與思考
8．1 收獲——得到深化的認識
8．2 成果——漸趨成熟的技術(shù)
8．3 確認——經(jīng)過驗證的結(jié)論
8．4 思考——未來之路
附件1 表格索引
附件2 附圖索引
致謝