透過大數據把脈城市交通（面向未來的交通出版工程）

總序
前言
1 大數據“熱潮”中的“冷”思考
1．1 大數據的熱潮
1．1．1 大數據技術的發(fā)展
1．1．2 大數據呈現(xiàn)出促進研究模式變革的萌芽
1．1．3 交通領域大數據技術的應用
1．2 交通工程基礎理論的發(fā)展反思
1．2．1 網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 大數據面前的追求與困惑
1．3．1 對新研究范式的關注
1．3．2 大數據并非完備的信息環(huán)境
1．3．3 引發(fā)困擾的原因剖析
1．4 大數據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 城市交通大數據分析的思考
1．5．1 問題導向的技術需求
1．5．2 基于大數據的“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)測融入新的技術概念框架
2．2．1 復雜適應系統(tǒng)的基本概念
2．2．2 技術概念變換后的系統(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據
2．4．2 城市空間連接條件的度量
2．5 關于涌現(xiàn)的思考
2．5．1 發(fā)現(xiàn)路網交通狀態(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)系結構的變化
參考文獻
3 技術的傳承與變革
3．1 信息化創(chuàng)造的交通決策支持數據資源
3．1．1 逐步完善的交通系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測網絡
3．1．2 信息服務系統(tǒng)所采集的“電子腳印”
3．1．3 互聯(lián)網中的語義信息利用
3．2 新的數據資源與傳統(tǒng)技術概念的嫁接
3．2．1 我國城市交通大數據的應用實踐
3．2．2 基于傳統(tǒng)技術概念的檢測手段拓展
3．2．3 利用相關性架設連接傳統(tǒng)技術概念的橋梁
3．3 適應數據環(huán)境的技術概念變革
3．3．1 大數據環(huán)境下基于證據的決策分析技術
3．3．2 宏觀與微觀融合的嵌套型技術分析框架
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 通過關聯(lián)尋找通向認知之門
3．3．6 通過比較研究探尋因果關系
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 將屬性特征轉化為跨界溝通的數據語言
4．5．1 作為跨界溝通橋梁的數據模型
4．5．2 借助多源流模式框架的工作協(xié)同
參考文獻
5 關聯(lián)分析與相關性研究
5．1 透過關聯(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)的空間關聯(lián)
5．2 基于大數據的個體屬性一空間關聯(lián)分析
5．2．1 基于牌照數據對車輛使用類別的區(qū)分
5．2．2 類別結構空間分布的討論
5．3 借助關聯(lián)關系的問題轉換
5．3．1 可拓學思維與問題轉換
5．3．2 借助關聯(lián)屬性進行異常事件判別
5．4 基于關聯(lián)分析的問題概括與歸納
5．4．1 數據基礎上提出問題與界定分析任務
5．4．2 提升數據分辨率創(chuàng)建相關分析條件
5．4．3 基于關聯(lián)特征的問題分類
參考文獻
6 信息融合與構建證據集合
6．1 信息融合與證據理論的技術整合
6．1．1 依托間接證據的判斷
6．1．2 證據體系框架內的信息融合
6．1．3 基于證據理論的判斷綜合
6．2 通過數據資源互補進行信息可信度判別
6．2．1 對移動通信數據提取軌道使用信息的可信度檢驗
6．2．2 通過多源數據提高公交乘車位置信息質量
6．2．3 借助數據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 基于多源數據的關聯(lián)分析
參考文獻
7 大數據與小樣本數據的嵌套分析
7．1 探索性研究構建任務框架
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卡數據的公交乘客宏觀結構分析
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 測量模型中變量關系的設定
7．3．3 針對廈門市公交通勤用戶的問卷調查
7．3．4 通過結構方程模型探尋微觀機理
7．4 宏微觀數據結合明確改善重點
7．4．1 在IC卡數據與問卷調查數據間建立鏈接
7．4．2 宏微觀數據結合的組群劃分
7．4．3 根據組群時空分布結構確定重點改造工作對象
參考文獻
8 結論與思考
8．1 收獲——得到深化的認識
8．2 成果——漸趨成熟的技術
8．3 確認——經過驗證的結論
8．4 思考——未來之路
附件1 表格索引
附件2 附圖索引
致謝