交通時空大數據詳解-車輛軌跡數據分析 挖掘與可視化 (Python版) 9787302668145 余慶 袁見 宋軒

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書名:交通時空大數據詳解-車輛軌跡數據分析 挖掘與可視化 (Python版)
ISBN:9787302668145
出版社:清華大學
著編譯者:余慶 袁見 宋軒
頁數:256
所在地:中國大陸 *此為代購商品
書號:1661208
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【台灣高等教育出版社簡體書】 交通時空大數據詳解-車輛軌跡數據分析 挖掘與可視化 (Python版) 787302668145 余慶 袁見 宋軒

內容簡介

本書全面介紹車輛軌跡數據的處理、分析與可視化方法,並深入探討了基於Python的車輛軌跡數據處理技術,旨在幫助讀者快速掌握車輛時空軌跡數據處理的基本方法和編程技巧,同時提供豐富的實際案例和技術解決方案,覆蓋了從數據採集到深入分析的完整技術鏈條,是交通時空大數據領域車輛軌跡數據處理分析的全面指南。 本書內容涵蓋從車輛軌跡數據的基本特徵、採集原理到預處理、質量分析、可視化,再到高級應用如路網匹配、排放計算、多智能體模擬,以及特定案例分析如電動汽車充電需求識別和無人機航拍軌跡數據分析。 本書適合計算機相關專業的學生、數據分析師、研究人員以及技術開發人員閱讀。

作者簡介

餘慶,工學博士,北京大學深圳研究生院城市規劃與設計學院博士后,曾任南方科技大學助理研究員。博士畢業於上海同濟大學,期間赴日本東京大學聯合培養,獲國家資助博士后研究人員計劃資助、上海市優秀畢業生、博士研究生國家獎學金等榮譽。主要從事交通時空大數據、交通能源、城市計算、多智能體模擬等相關領域的應用研究,發表期刊與會議論文40餘篇,其中SCI論文20餘篇。交通時空大數據開源Python庫TransBigData作者,清華大學出版社計算機暢銷圖書《交通時空大數據分析、挖掘與可視化(Python版)》作者,獲清華大學出版社2022年科技類最受讀者歡迎圖書獎。

目錄

基礎應用篇
第1章 車輛軌跡數據概述
1 1 車輛軌跡數據的基本特徵
1 1 1 個體
1 1 2 時間
1 1 3 空間
1 1 4 其他信息
1 2 車輛軌跡數據的採集原理
1 2 1 基於車載GPS或手機GPS定位技術
1 2 2 基於無人機或高層建築固定攝像頭視頻識別技術
1 2 3 基於車牌識別技術
1 2 4 基於電子不停車收費系統
1 2 5 不同採集原理的車輛軌跡數據特徵比較
1 3 開源車輛軌跡數據集簡介
1 4 本書的技術體系
1 4 1 Python數據分析生態
1 4 2 Pandas數據處理
1 4 3 GeoPandas與空間數據處理
1 4 4 TransBigData交通時空大數據處理、分析與可視化工具
第2章 車輛軌跡數據的預處理
2 1 車輛軌跡數據的讀取與存儲
2 1 1 數據的讀取
2 1 2 數據的存儲
2 1 3 多個數據文件的讀取與合併
2 1 4 軌跡數據的分塊存儲
2 1 5 軌跡數據的分散式處理(Dask)
2 2 車輛軌跡數據的質量分析
2 2 1 數據質量分析的關注要點
2 2 2 欄位的取值與缺失分析
2 2 3 數據的質量分析
2 3 車輛軌跡數據的數據清洗
2 3 1 數據的缺失值補全
2 3 2 數據的冗餘剔除
2 3 3 數據的漂移清洗
2 4 車輛軌跡數據的平滑處理
2 4 1 卡爾曼濾波的基本原理
2 4 2 基於卡爾曼濾波的軌跡數據平滑處理
2 4 3 軌跡平滑適用場景的討論
2 5 車輛軌跡數據的增密與稀疏化
2 5 1 軌跡的增密
2 5 2 軌跡的稀疏化
2 6 車輛軌跡數據的坐標轉換
2 6 1 地理坐標系與投影坐標系的坐標轉換
2 6 2 地理坐標系與火星坐標系的坐標轉換
2 7 車輛軌跡數據的柵格化
2 7 1 為什麼要柵格化
2 7 2 軌跡柵格化的方法
2 7 3 TransBigData實現軌跡柵格化
2 8 車輛軌跡數據的停車與出行識別
2 8 1 停車識別方法
2 8 2 出行識別方法
2 9 車輛軌跡數據的切片與分段
2 9 1 軌跡的切片
2 9 2 軌跡的分段
2 9 3 計算軌跡長度
2 10 車輛軌跡數據預處理方法小結
第3章 車輛軌跡數據的可視化
3 1 基於Matplotlib的地圖可視化
3 1 1 車輛軌跡數據的散點圖繪製
3 1 2 車輛軌跡數據的柵格圖繪製
3 1 3 車輛軌跡數據的熱力圖繪製
3 2 基於WebGIS的在線可視化工具
3 2 1 KeplerGL數據分佈可視化
3 2 2 Mobmap動態軌跡可視化
3 2 3 ODview出行起終點可視化
3 3 在Python中實現的WebGIS互動式可視化
3 3 1 Folium實現軌跡數據可視化
3 3 2 TransBigData的車輛數據可視化
高級應用篇
第4章 車輛軌跡數據的路網匹配
4 1 基於OSMnx的路網數據獲取與處理
4 1 1 OSMnx簡介
4 1 2 路網數據獲取
4 1 3 路網數據的存儲形式與路網的自定義
4 1 4 路網的預處理
4 1 5 路網的最短路徑計算
4 1 6 路網處理小結
4 2 基於近鄰匹配的路網匹配
4 2 1 KDTree近鄰匹配
4 2 2 對軌跡數據進行路網的近鄰匹配
4 3 基於最短路徑的路網匹配
4 4 基於隱馬爾可夫模型的路網匹配
4 4 1 隱馬爾可夫模型
4 4 2 簡化的路網匹配隱馬爾可夫模型實現
4 4 3 基於leuvenmapmatching的路網匹配
4 5 路網匹配小結
第5章 車輛軌跡數據的排放計算
5 1 COPERT排放模型
5 1 1 COPERT模型簡介
5 1 2 COPERT污染物計算方法分類
5 1 3 排放的構成
5 1 4 熱排放
5 1 5 冷啟動排放
5 1 6 CO2的排放計算
5 1 7 COPERT模型小結
5 2 車輛軌跡數據的排放計算
5 2 1 車輛出行信息的準備
5 2 2 基於車輛軌跡數據的排放計算
5 2 3 排放時空分佈的整理
5 3 車輛排放的可視化
5 3 1 排放空間分佈的可視化
5 3 2 排放時間分佈的可視化
第6章 車輛軌跡數據的多智能體模擬
6 1 模擬模型的基本框架
6 1 1 模擬模型的整體設計
6 1 2 模擬時間與模擬步的管理
6 1 3 模擬信息的存儲
6 1 4 模擬模型框架小結
6 2 智能體的屬性與功能設計
6 2 1 環境智能體
6 2 2 車輛智能體
6 3 多智能體模擬的運行
6 3 1 代碼小結與小規模測試
6 3 2 軌跡的精細模擬
6 3 3 模擬模型的優化建議
實戰案例篇
第7章 電動汽車GPS數據:充電需求識別
7 1 充電需求識別思路
7 2 數據預處理與出行停留信息識別
7 3 電動汽車的剩餘電量估計
7 3 1 充電電量計算
7 3 2 出行能耗
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