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正版 大数据云平台城市大型活动公交运行状态与组织管控分析技术
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第1章 绪论 / 11.1 研究背景与意义 / 11.2 国内外研究现状 / 21.3 国内外研究存在的问题 / 71.4 研究范围与内容 / 111.4.1 研究范围 / 111.4.2 研究内容 / 131.5 研究技术路线 / 18第2章 交通大数据云平台理论方法与体系结构 / 212.1 交通大数据云平台理论方法 / 212.1.1 基础设施即服务 / 222.1.2 平台即服务 / 272.1.3 软件即服务 / 282.1.4 容器即服务 / 302.2 交通大数据云平台体系结构设计与建设 / 322.2.1 交通大数据云平台总体架构 / 332.2.2 云资源管理与大数据引擎设计 / 372.2.3 IaaS的设计与建设 / 492.2.4 NaaS的设计与建设 / 512.2.5 MaaS的设计与建设 / 532.2.6 FaaS的设计与建设 / 54第3章 交通大数据信息源池统一接入与访问门户 / 563.1 城市交通大数据云计算模式统一汇聚接入 / 573.1.1 城市交通大数据云平台实现功能 / 573.1.2 城市交通大数据汇聚接入门户 / 613.2 大数据云平台统一访问转换 / 633.2.1 交通大数据决策支持需求分析 / 643.2.2 交通大数据云计算平台统一访问转换 / 67第4章 公交运行状态与组织管控的关联数据提取与分析 / 724.1 公交线路定点检测器数据特征 / 724.1.1 公交车辆定点检测器 / 724.1.2 道路车辆定点检测器数据反映的交通流信息 / 744.2 公交GPS FCD特征与车速计算 / 764.2.1 FCD的采集与汇聚接入 / 764.2.2 FCD的筛选与特征提取 / 784.2.3 公交路段平均行程车速的计算 / 804.2.4 FCD分析挖掘流程 / 814.3 公交IC卡数据特征与交通行为信息提取 / 824.3.1 公交IC卡数据结构 / 834.3.2 公交IC卡表观使用特征 / 834.3.3 公交IC卡数据分析挖掘流程 / 844.3.4 公交IC卡交通行为信息提取 / 914.4 公交车辆车牌识别数据特征 / 924.4.1 公交车辆车牌识别数据概述 / 924.4.2 公交车辆车牌识别数据时空分布 / 944.5 公交乘客手机数据特征 / 944.5.1 公交乘客手机数据结构与处理流程 / 954.5.2 构建公交乘客手机数据空间参照系 / 994.6 公交系统运行管理数据特征 / 1024.6.1 公交GPS数据覆盖率与线网匹配 / 1024.6.2 公交系统调度运行管理数据结构 / 1074.7 公交运行状态与组织管控关联数据融合分析 / 1084.7.1 交通大数据数据层面融合 / 1084.7.2 交通大数据特征层面融合 / 1144.8 公交运行状态分析技术指标与发展趋势 / 1184.8.1 建立公交运行状态分析技术指标 / 1184.8.2 掌控公交运行状态与组织管控分析技术发展趋势 / 120第5章 交通管理与控制服务评价指数体系设计 / 1225.1 公交服务指数评价 / 1225.1.1 公交服务指数概述 / 1235.1.2 公交服务指数背景 / 1235.1.3 公交服务指数目标 / 1255.1.4 公交服务指数内容 / 1265.1.5 公交服务指数设计 / 1385.1.6 公交服务指数评价系统 / 1535.2 实时发布公交专用道服务指数评价 / 1745.2.1 公交专用道服务指数概述 / 1745.2.2 公交专用道服务指数背景 / 1755.2.3 公交专用道服务指数实现的目标 / 1795.2.4 公交专用道服务指数内容 / 1805.2.5 公交专用道服务指数分析建模 / 1855.2.6 公交专用道服务指数实践 / 2005.3 大数据云平台交通管理与控制服务指数评价 / 2035.3.1 交通管理与控制服务指数概述 / 2045.3.2 交通管理与控制服务指数技术背景 / 2105.3.3 交通管理与控制服务指数目标 / 2115.3.4 交通管理与控制服务指数内容 / 2135.3.5 交通管理与控制服务指数设计 / 2165.3.6 交通管理与控制服务指数实践 / 234第6章 城市大型活动公交运行状态与组织管控试点示范 / 2366.1 元旦、春节、国庆节、春运公交运行状态分析 / 2366.1.1 2017年元旦节假日公交运行状态分析 / 2366.1.2 2017年春节假日公交运行状态分析 / 2516.1.3 2017年国庆节假日公交运行状态分析 / 2726.1.4 2018年春运公交运行状态分析 / 2796.1.5 2020年抗疫复工公交运行状态分析 / 2826.2 智能车路协同与智能网联公交组织管控测试设计 / 2916.2.1 智能网联公交组织管控测试设计 / 2916.2.2 智能网联汽车国内外测试场景设计 / 3006.2.3 智能网联汽车国外测试安全保障 / 3136.2.4 中国智能网联汽车测试实践 / 323第7章 大数据云平台城市大型活动公交未来发展 / 3327.1 科学技术的研究成果 / 3337.2 项目科学技术研究创新点 / 3347.3 研究不足与技术局限 / 3367.4 进一步研究的方向 / 337附录A 作者主持的科学技术计划项目并获得省部级科学技术奖项 / 340参考文献 / 343
关金平,美国麻省理工学院MIT ITS Lab博士后(智能车路协同、未来交通全息感知、客货智能主体动态建模与在线仿真方向),美国MIT AgeLab博士后(城市规划与交通出行行为政策、老龄交通与长寿经济、无人驾驶汽车影响方向),中国科学院深圳优选技术研究院博士后(大数据、云计算、边缘计算、深度学习方向),同济大学与美国加州大学伯克利分校联合培养博士(交通运输规划与管理专业,交通模型体系、交通行为与政策、交通大数据研究方向)。
城市大型活动与大型事件的公交系统需求预测、线网优化规划、运营组织协调、运力资源调配等都需要在深入分析、研究当前公交运行状态与组织管控分析技术的前提下开展,其中引入城市交通大数据云平台信息源池,实现全云化架构设计,运用云计算方法,完成以微服务为中心的软件架构,实施公交运行状态与组织管控的运行监测、动态建模、在线仿真、影响评价,是提高公交系统决策能力、服务能力、服务水平及改善服务模式的根本保证,是需要认真研究和关注的热点问题。本书属于智能交通与智能车路协同研究方向的技术指引类参考书,可以作为相关专业硕士研究生和博士研究生的教材,也可以作为政府部门、科研机构及行业企业相关技术人员的参考资料。
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