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大數據及其在交通運輸中的應用

大數據及其在交通運輸中的應用

  • 作者
  • 李敏、王武宏、潘福全 著

本書主要對大數據的理論基礎進行了介紹,并對大數據框架包含的內容進行了詳細講解。具體內容包括:對Python基礎知識的介紹,主要是在大數據的交通流預測中所能用到的Python基礎知識;對大數據所包括的內容及基礎理論知識的講解;數據挖掘的研究與分析,對交通流大數據的基礎數據的處理與分析;基于Python的機器學習模型的基礎理論知識的介紹、交通流和駕駛行為及意圖分析;基于P...


  • ¥88.00

ISBN: 978-7-122-39983-0

版次: 1

出版時間: 2022-04-01

圖書信息

ISBN:978-7-122-39983-0

語種:漢文

開本:16

出版時間:2022-04-01

裝幀:平

頁數:158

內容簡介

本書主要對大數據的理論基礎進行了介紹,并對大數據框架包含的內容進行了詳細講解。具體內容包括:對Python基礎知識的介紹,主要是在大數據的交通流預測中所能用到的Python基礎知識;對大數據所包括的內容及基礎理論知識的講解;數據挖掘的研究與分析,對交通流大數據的基礎數據的處理與分析;基于Python的機器學習模型的基礎理論知識的介紹、交通流和駕駛行為及意圖分析;基于Python的深度學習的理論講解與分析,并運用深度學習模型對交通流進行預測等。
本書可供交通運輸、交通工程、車輛工程、計算機等領域的技術人員、編程人員閱讀,也可供相關專業的師生學習參考。

編輯推薦

●大數據技術基礎理論知識:大數據的特征、分類、框架結構等。 ●Python編程基礎知識:各種模塊的講解,并配以實操案例。 ●機器學習模式識別:機器學習的類型、機器學習的基礎數學知識、樹和隨機森林算法、KNN算法、貝葉斯理論、支持向量機等模型和原理以及具體的Python代碼實現。 ●深度學習基礎知識及應用:深度學習的微積分基礎、線性代數基礎、案例詳解、深度學習框架以及硬件基礎、深度學習的駕駛意圖應用等。 ●深度學習的交通流預測研究:交通流理論基礎、交通流統計分布特性的基本理論知識、交通流數據預處理、深度學習的交通流預測等。

圖書前言

近年來,隨著大數據的引入和人工智能的發展,交通領域在大數據和人工智能的影響下不斷發展,追求更快、更準確、更智能化的研究越來越迫切。駕駛行為及意圖的識別、交通流的預測、交通規劃等交通領域的更新內容都需要大數據和人工智能的支撐。本書介紹了大數據的框架和基本內容、特點及原理等,從數據的獲取到深度學習,講解的內容由淺入深,并通過Python編程實現數據獲取和算法原理說明,使讀者容易理解和掌握。
本書的具體研究內容如下。
① 大數據概述:大數據的基本理論知識,大數據的特征、分類、框架結構等。
② Python基礎知識:各種模塊的講解,并配以案例實現。
③ 機器學習模式識別:機器學習的類型,機器學習的基礎數學知識,樹和隨機森林算法,KNN 算法,貝葉斯理論,支持向量機等模型和原理,以及具體的Python代碼實現。
④ 深度學習基礎及應用:深度學習的微積分基礎、線性代數基礎、案例詳解、深度學習框架以及硬件基礎、深度學習的駕駛意圖應用等。
⑤ 深度學習的交通流預測研究:交通流理論基礎、交通流統計分布特性的基本理論知識、交通流數據預處理等。
本書的出版得到了山東省自然科學基金面上項目(ZR2019MEE072)、教育部高等教育司“人因與工效學”產學合作協同育人項目(202101042014)、教育部人文社會科學研究規劃基金(18YJAZH067)、山東省自然科學基金面上項目(ZR2020MG021)、山東省泰山學者專項(ts201712054)、國家自然科學基金面上項目(5217052865)、工業流體節能與污染控制教育部重點實驗室項目(背景噪聲下小波包處理技術的深度學習聲紋識別研究)等資助。在此一并表示感謝。
最后,還要衷心感謝本書引用的參考資料的所有作者。由于筆者水平有限,書中難免有疏漏和不足之處,懇請讀者批評指正。

著者

目錄

第1 章 緒論001
1.1 大數據概述002
1.2 Python 概述003
1.3 交通運輸大數據概述004

第2 章 Python 基礎知識007
2.1 變量和簡單數據類型008
2.2 Python 語法基礎010
2.3 數據可視化020
2.4 數據的統計學特征025
2.5 代數和符號運算問題028
2.6 基本數學運算030
2.7 不同類型的數字031
2.8 Pandas 和NumPy 模塊032

第3 章 大數據基礎043
3.1 大數據044
3.2 Hadoop 大數據平臺046
3.3 大數據與人工智能050
3.4 探索性數據分析051
3.5 相關分析和回歸分析054
3.6 降維數據分析056

第4 章 機器學習模式識別065
4.1 人工智能、機器學習和深度學習關系066
4.2 機器學習基礎068
4.3 機器學習中的參數及擬合問題071
4.4 矩陣基本知識072
4.5 樹和隨機森林算法076
4.6 KNN 算法078
4.7 貝葉斯理論078
4.8 支持向量機080
4.9 神經網絡085

第5 章 深度學習基礎及應用101
5.1 深度學習中的微積分基礎102
5.2 深度學習的線性代數基礎106
5.3 基于Python 的神經網絡案例算法詳解107
5.4 深度學習框架113
5.5 深度學習的硬件基礎117
5.6 卷積神經網絡算法詳解118
5.7 循環神經網絡和長短期記憶網絡125
5.8 基于LSTM 的駕駛意圖識別130

第6 章 深度學習的交通流預測研究139
6.1 交通流理論基礎140
6.2 交通流的統計分布特性142
6.3 交通流數據預處理144
6.4 交通信息獲取技術146
6.5 宏觀交通流模型及微觀交通流模型147
6.6 基于深度學習的交通流預測149

參考文獻155

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