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《智能交通系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析》提供了用于分析智能交通系統(tǒng)的各類(lèi)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法，其中包括了實(shí)現(xiàn)這些算法的各種大數(shù)據(jù)分析與計(jì)算工具；回顧了智能交通系統(tǒng)的主要特點(diǎn)，以及如何分析其產(chǎn)生數(shù)據(jù)的基本概念。

《智能交通系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析》涉及數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處理和發(fā)布，數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)管理與展示系統(tǒng)，以及需要的軟硬件技術(shù)。讀者將會(huì)學(xué)習(xí)到如何設(shè)計(jì)有效的數(shù)據(jù)可視化界面、如何根據(jù)不同的交通場(chǎng)景評(píng)價(jià)不同的數(shù)據(jù)分析方法、在客車(chē)及貨車(chē)領(lǐng)域面向安全與環(huán)境的案例應(yīng)用、數(shù)據(jù)隱私和安全，以及社交媒體數(shù)據(jù)在交通規(guī)劃中的應(yīng)用。

【適讀人群】

《智能交通系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析》可作為本科生和研究生學(xué)習(xí)智能交通系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的教材，也適用于從事智能交通行業(yè)的研發(fā)人員閱讀使用。

【圖書(shū)特色】

1. 《智能交通系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析》為ITS 專(zhuān)業(yè)人士介紹了數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)知識(shí)，并強(qiáng)調(diào)了數(shù)據(jù)分析對(duì)未來(lái)交通系統(tǒng)的規(guī)劃、運(yùn)營(yíng)和管理的重要性。

2. 書(shū)中介紹的數(shù)據(jù)分析知識(shí)對(duì)參與ITS 規(guī)劃、操作和維護(hù)的人員非常有用。這些章節(jié)足夠詳細(xì)，可以將數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵方面內(nèi)容和知識(shí)傳達(dá)給任何地方的工作場(chǎng)所中的交通運(yùn)輸專(zhuān)業(yè)人員。

3. 作者編寫(xiě)《智能交通系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析》的動(dòng)機(jī)是為了激發(fā)交通系統(tǒng)的創(chuàng)新，并把數(shù)據(jù)分析作為重要工具，旨在提高ITS 領(lǐng)域的安全性、流動(dòng)性和環(huán)境的可持續(xù)性。

人類(lèi)歷史已經(jīng)表明，文明的傳播和經(jīng)濟(jì)的擴(kuò)張?jiān)诤艽蟪潭壬峡梢詺w因于連接國(guó)家、地區(qū)、城市和社區(qū)的交通系統(tǒng)。從馬車(chē)，到內(nèi)燃機(jī)車(chē)，到電動(dòng)汽車(chē)，再到未來(lái)的網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)和自動(dòng)駕駛汽車(chē)，交通經(jīng)歷了一個(gè)快速發(fā)展的歷程，使我們的生活和社會(huì)更加豐富多彩。智能交通系統(tǒng)（ITS）有望在使我們的城市和區(qū)域智能化以及與其他基礎(chǔ)設(shè)施（如能源輸電網(wǎng)）通信方面取得重大進(jìn)展。ITS 正在成為物聯(lián)網(wǎng)的一部分，新型的感知、控制、邊緣和云計(jì)算技術(shù)已經(jīng)準(zhǔn)備好成為智慧城市的一部分。
交通運(yùn)輸系統(tǒng)將繼續(xù)在經(jīng)濟(jì)全球化中起到戰(zhàn)略性作用，通過(guò)日益復(fù)雜、相互連接和多式聯(lián)運(yùn)的運(yùn)輸系統(tǒng)運(yùn)送貨物和人員。然而，現(xiàn)代交通的復(fù)雜性是不能用過(guò)去的策略和工具來(lái)管理的。ITS 的特點(diǎn)在于其越來(lái)越復(fù)雜的數(shù)據(jù)，表現(xiàn)為異構(gòu)的格式、大容量、空間和時(shí)間過(guò)程的細(xì)微差別以及頻繁的實(shí)時(shí)處理需求。此外，ITS 將通過(guò)從個(gè)人設(shè)備、社交媒體和服務(wù)收集的數(shù)據(jù)得到加強(qiáng)。簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)處理、整合和分析工具并不能勝任復(fù)雜的 ITS數(shù)據(jù)處理任務(wù)。新興數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)和方法的應(yīng)用，加上有效的數(shù)據(jù)收集和信息分發(fā)系統(tǒng)，為建立今后的信息系統(tǒng)提供了必要的機(jī)會(huì)。考慮到新一代專(zhuān)業(yè)人員需要在數(shù)據(jù)密集型的ITS 領(lǐng)域工作，就需要一種結(jié)合各種 ITS 相關(guān)數(shù)據(jù)分析主題的教科書(shū)。本書(shū)的目的是培養(yǎng)
一個(gè)技術(shù)精湛的技術(shù)專(zhuān)家，重點(diǎn)讀者對(duì)象是交通工程領(lǐng)域的學(xué)生和現(xiàn)有的專(zhuān)業(yè)人員，也包括數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的學(xué)生和專(zhuān)業(yè)人員，這些人將引領(lǐng)未來(lái) ITS 的規(guī)劃、發(fā)展和維護(hù)。
本書(shū)分 12 章，涵蓋了不同的數(shù)據(jù)分析主題。
第 1 章概述了 ITS 及其各種應(yīng)用的數(shù)據(jù)密集型本質(zhì)。對(duì)其數(shù)據(jù)的來(lái)源和特征進(jìn)行了總結(jié)，包括 ITS 與數(shù)據(jù)分析的相關(guān)性。此外，還對(duì)美國(guó)國(guó)家 ITS 架構(gòu)進(jìn)行了回顧，以作為 ITS 規(guī)劃、設(shè)計(jì)和部署的示例框架，重點(diǎn)是數(shù)據(jù)分析。提供了 ITS 應(yīng)用的概述，以演示不同的流程在 ITS 應(yīng)用部署中的作用。最后簡(jiǎn)要介紹了 ITS 在世界各地的應(yīng)用情況，包括由自動(dòng)駕駛等技術(shù)創(chuàng)新催生的新趨勢(shì)。
第 2 章介紹了 ITS 中的數(shù)據(jù)分析的基本原理及其背景。闡述了數(shù)據(jù)分析的描述性、診斷性、預(yù)測(cè)性和規(guī)范性方面的知識(shí)。然后介紹了數(shù)據(jù)分析解決方案的演變，例如 SQL分析、視覺(jué)分析、大數(shù)據(jù)分析和認(rèn)知分析。還列出了可用的開(kāi)源數(shù)據(jù)分析工具和資源。最后討論了 ITS 數(shù)據(jù)分析的未來(lái)方向。
第 3 章描述了基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)科學(xué)工具集，并為本書(shū)其余部分的分析技術(shù)奠定了基礎(chǔ)。具體內(nèi)容是：①用于復(fù)雜數(shù)據(jù)分析的基本統(tǒng)計(jì)編程 R環(huán)境介紹；② ITS 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)的“科研數(shù)據(jù)交換”的綜述；③關(guān)于 R中結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的基本概念；④從外部讀取數(shù)據(jù)到 R的技術(shù)和工具包；⑤從網(wǎng)絡(luò)資源提取數(shù)據(jù)到 R的技術(shù)和工具包；⑥大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的簡(jiǎn)介。
第 4 章聚焦于數(shù)據(jù)生命周期，使研究人員和從業(yè)人員能夠有效地維護(hù)數(shù)據(jù)，以便實(shí)時(shí)和長(zhǎng)期使用。數(shù)據(jù)對(duì)象可以是文件和鏈接的集合，也可以是數(shù)據(jù)庫(kù)。這取決于數(shù)據(jù)類(lèi)型和數(shù)據(jù)生命周期包含不同的階段。此外，可以從不同的角度看待數(shù)據(jù)生命周期的各個(gè)階段。本章旨在讓讀者對(duì)數(shù)據(jù)的生命周期有一定的認(rèn)識(shí)和理解。
第 5 章探討了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的開(kāi)發(fā)和解決方案，其中考慮了不同的應(yīng)用程序、數(shù)據(jù)工作負(fù)載特征和相應(yīng)的需求。概述了支持?jǐn)?shù)據(jù)所需的基礎(chǔ)設(shè)施，這些基礎(chǔ)設(shè)施能夠使用不同的抽象和運(yùn)行系統(tǒng)來(lái)存儲(chǔ)、處理和分發(fā)大量數(shù)據(jù)。然后將 ITS 應(yīng)用程序的需求映射到數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的技術(shù)體系結(jié)構(gòu)。總結(jié)了針對(duì)不同編程系統(tǒng)、抽象概念的不同高層基礎(chǔ)設(shè)施，以及針對(duì)存儲(chǔ)和計(jì)算管理的低層基礎(chǔ)設(shè)施。
第 6 章研究了 ITS 的安全性和隱私問(wèn)題，綜述了通信網(wǎng)絡(luò)及其創(chuàng)新應(yīng)用。確定了汽車(chē)生態(tài)系統(tǒng)中的利益相關(guān)者及其需要保護(hù)的資產(chǎn)。討論了一種攻擊分類(lèi)法，該分類(lèi)法描述了對(duì) ITS 以及網(wǎng)聯(lián)車(chē)輛的攻擊。對(duì)網(wǎng)聯(lián)車(chē)輛的現(xiàn)有攻擊進(jìn)行了審查，并使用攻擊分類(lèi)進(jìn)行了映射。最后，討論了現(xiàn)有的和潛在的安全和隱私解決方案。
第 7 章介紹了交互式數(shù)據(jù)可視化概念、工具和數(shù)據(jù)挖掘算法在 ITS 環(huán)境下的應(yīng)用。在 ITS 領(lǐng)域中，這些系統(tǒng)對(duì)于支持大型復(fù)雜數(shù)據(jù)流的決策非常必要，這些數(shù)據(jù)由不同的基礎(chǔ)設(shè)施和組件（如交通攝像頭、車(chē)輛和交通管理中心）生成和使用。介紹了與 ITS 數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)設(shè)計(jì)相關(guān)的幾個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。此外，還討論了實(shí)用的可視化設(shè)計(jì)原則。最后是一個(gè)詳細(xì)的案例研究，涉及一個(gè)多元可視化工具的設(shè)計(jì)。
第 8 章探討了系統(tǒng)工程原則在 ITS 中的應(yīng)用。系統(tǒng)工程用于以需求的形式將職責(zé)分配給參與 ITS 應(yīng)用程序的所有平臺(tái)上的硬件和軟件。展開(kāi)了針對(duì)數(shù)據(jù)分析為重點(diǎn)的 ITS系統(tǒng)開(kāi)發(fā)場(chǎng)景所需的信息的調(diào)查。在開(kāi)發(fā)場(chǎng)景中，使用架構(gòu)描述語(yǔ)言（ADL）識(shí)別數(shù)據(jù)通信需求并將其映射。其中，ADL 支持本章中討論的建模系統(tǒng)的驗(yàn)證和分析活動(dòng)。
第 9 章具體論述了公路交通安全方面的數(shù)據(jù)分析。探討了不同的交通安全分析方法，如碰撞計(jì)數(shù) / 頻率建模、安全效果評(píng)估、經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)、熱點(diǎn)分析和損傷嚴(yán)重程度建模等。首先對(duì)高速公路交通安全研究進(jìn)行了綜述。總結(jié)了這些研究中使用的各種方法。討論了應(yīng)用于高速公路交通安全的數(shù)據(jù)詳情以及約束。此外，還探討了網(wǎng)聯(lián)和自動(dòng)駕駛汽車(chē)等新興趨勢(shì)所帶來(lái)的潛在新型數(shù)據(jù)源。
第 10 章以多式聯(lián)運(yùn)為背景，討論了 ITS 應(yīng)用中通常使用的描述性和預(yù)測(cè)性數(shù)據(jù)分析技術(shù)。這些技術(shù)涵蓋了單變量、雙變量和多變量分析的全部范圍。本章還演示了如何使用 R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)這些技術(shù)。
第 11 章 綜 述 了 社 交 媒 體 數(shù) 據(jù) 在 ITS 中 的 應(yīng) 用。 因 為 Twitter、INSTAGRAM 和
Facebook 等社交媒體平臺(tái)包含人們所發(fā)布的日常活動(dòng)信息（包括旅行信息）都能夠被獲取，它們已經(jīng)成為支持交通規(guī)劃和運(yùn)營(yíng)的豐富數(shù)據(jù)來(lái)源。本章所探討的具體內(nèi)容是：①社交媒體數(shù)據(jù)特征；②回顧最新的社交媒體數(shù)據(jù)分析工具和算法；③簡(jiǎn)述在交通運(yùn)輸中的新興社交媒體應(yīng)用；④未來(lái)的研究挑戰(zhàn)和潛在的解決方案。
第 12 章介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)方法的基本概念以及它們?cè)?ITS 中的應(yīng)用。這一章討論了如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法提高交通數(shù)據(jù)分析工具的性能。討論了所選擇的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，以及可用數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量的重要性。簡(jiǎn)述了為 ITS 應(yīng)用所選擇的數(shù)據(jù)處理流程和機(jī)器學(xué)習(xí)方法。并通過(guò)一個(gè)實(shí)例說(shuō)明了機(jī)器學(xué)習(xí)方法在基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的交通系統(tǒng)中的重要性。

【作者簡(jiǎn)介】

馬什魯??喬杜里（Mashrur Chowdhury），克萊姆森大學(xué)教授,克萊姆森大學(xué)復(fù)雜系統(tǒng)、分析和可視化研究所的聯(lián)合主任。他的研究主要集中在智能網(wǎng)聯(lián)車(chē)輛技術(shù)上，重點(diǎn)是它們?cè)谥悄艹鞘兄械募伞?br />艾米??阿彭（Amy Apon），自2011年以來(lái)一直是克萊姆森大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院的教授和計(jì)算機(jī)科學(xué)系主任。2015年，她離開(kāi)克萊姆森，目前從事大數(shù)據(jù)、利用并行性和可擴(kuò)展性以及計(jì)算機(jī)系統(tǒng)研究方面的研究項(xiàng)目。
卡坎??戴伊（Kakan Dey），美國(guó)西弗吉尼亞大學(xué)互聯(lián)與自動(dòng)化運(yùn)輸系統(tǒng)（CATS）實(shí)驗(yàn)室的助理教授和主任。他于2010年獲得美國(guó)密歇根州底特律市韋恩州立大學(xué)土木工程碩士學(xué)位，并于2014年獲得美國(guó)密歇根州克萊姆森市克萊姆森大學(xué)運(yùn)輸系統(tǒng)專(zhuān)業(yè)土木工程博士學(xué)位。

【譯者簡(jiǎn)介】

馬曉磊，國(guó)家萬(wàn)人計(jì)劃青年拔尖人才，交通運(yùn)輸部城市軌道交通綜合應(yīng)急技術(shù)與裝備研發(fā)中心副主任。2013年博士畢業(yè)于美國(guó)華盛頓大學(xué)，現(xiàn)任北航交通科學(xué)與工程學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師。主要研究領(lǐng)域包括公共交通運(yùn)營(yíng)規(guī)劃及交通大數(shù)據(jù)分析；主持國(guó)*級(jí)、省部級(jí)項(xiàng)目20余項(xiàng)。目前已在交通領(lǐng)域頂級(jí)期刊以及會(huì)議上發(fā)表論文100余篇；獲中國(guó)地理信息科技進(jìn)步特等獎(jiǎng)等省部級(jí)獎(jiǎng)項(xiàng)5項(xiàng)；擔(dān)任IEEE Transactions on ITS、IET ITS、Transportation Research Part C等6個(gè)權(quán)威SCI/SSCI期刊副主編及編委等學(xué)術(shù)組織成員。入選中國(guó)科協(xié)青年人才托舉工程，北京市優(yōu)秀青年，北京市科技新星等人才計(jì)劃。擔(dān)任中國(guó)致公黨中央青年工作委員會(huì)委員，第十三屆全國(guó)青聯(lián)委員。

前言
譯者序
第 1 章　智能交通系統(tǒng)的特征及其與數(shù)據(jù)分析的關(guān)系
1.1　智能交通系統(tǒng)作為數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用
1.1.1　ITS 數(shù)據(jù)系統(tǒng)
1.1.2　ITS 數(shù)據(jù)源與數(shù)據(jù)采集技術(shù)
1.2　智能交通系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)分析方法與基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)
1.3　ITS 架構(gòu)：ITS 應(yīng)用框架
1.3.1　用戶(hù)管理及其要求
1.3.2　邏輯架構(gòu)
1.3.3　物理架構(gòu)
1.3.4　服務(wù)包
1.3.5　標(biāo)準(zhǔn)
1.3.6　安全
1.4　ITS 應(yīng)用概述
1.4.1　ITS 應(yīng)用類(lèi)型
1.4.2　ITS 應(yīng)用與數(shù)據(jù)分析的關(guān)系
1.5　智能交通系統(tǒng)：過(guò)去、現(xiàn)在與未來(lái)
1.5.1　20 世紀(jì)六七十年代
1.5.2　20 世紀(jì)八九十年代
1.5.3　21 世紀(jì)初十年
1.5.4　2010 年及以后
1.6　本書(shū)概述：ITS 應(yīng)用的數(shù)據(jù)分析
1.7　習(xí)題
參考文獻(xiàn)

第 2 章　數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)
2.1　簡(jiǎn)介
2.2　數(shù)據(jù)分析的功能類(lèi)型
2.2.1　描述性分析
2.2.2　診斷分析
2.2.3　預(yù)測(cè)分析
2.2.4　規(guī)范性分析
2.3　數(shù)據(jù)分析的演化
2.3.1　SQL 分析：RDBMS、OLTP和 OLAP
2.3.2　商業(yè)分析：商業(yè)智能、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘
2.3.3　可視化分析
2.3.4　大數(shù)據(jù)分析
2.3.5　認(rèn)知分析
2.4　數(shù)據(jù)科學(xué)
2.4.1　數(shù)據(jù)生命周期
2.4.2　數(shù)據(jù)質(zhì)量
2.4.3　模型構(gòu)建與評(píng)價(jià)
2.5　數(shù)據(jù)分析的工具與資源
2.6　未來(lái)方向
2.7　章節(jié)總結(jié)與結(jié)論
2.8　習(xí)題
參考文獻(xiàn)

第 3 章　交通應(yīng)用的數(shù)據(jù)分析工具和科學(xué)方法
3.1　簡(jiǎn)介
3.2　R 語(yǔ)言簡(jiǎn)介
3.3`研究數(shù)據(jù)交換計(jì)劃
3.4`基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類(lèi)型和結(jié)構(gòu)：數(shù)據(jù)表和鏈表
3.4.1　數(shù)據(jù)表
3.4.2　鏈表
3.5　從外部文件導(dǎo)入數(shù)據(jù)
3.5.1　逗號(hào)分隔文件
3.5.2　XML 文件
3.5.3　SQL
3.6　在線(xiàn)社交媒體數(shù)據(jù)
3.6.1　靜態(tài)搜索
3.6.2　動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)流
3.7　大數(shù)據(jù)處理：Hadoop MapReduce
3.8　章節(jié)總結(jié)
3.9　習(xí)題
參考文獻(xiàn)

第 4 章　數(shù)據(jù)核心：數(shù)據(jù)生命周期和數(shù)據(jù)管道
4.1　簡(jiǎn)介
4.2　案例和數(shù)據(jù)波動(dòng)
4.3　數(shù)據(jù)和生命周期
4.3.1　USGS 生命周期模型
4.3.2　數(shù)字管控中心管控模型
4.3.3　DataONE 模型
4.3.4　SEAD 研究對(duì)象生命周期模型
4.4　數(shù)據(jù)管道
4.5　未來(lái)方向
4.6　章節(jié)總結(jié)與結(jié)論
4.7　習(xí)題
參考文獻(xiàn)

第 5 章　智能交通系統(tǒng)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施
5.1　簡(jiǎn)介
5.2　網(wǎng)聯(lián)的交通管理系統(tǒng)及其負(fù)載特征
5.3　基礎(chǔ)設(shè)施簡(jiǎn)介
5.4　數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施頂層設(shè)計(jì)
5.4.1　MapReduce ：可拓展的數(shù)據(jù)處理
5.4.2　數(shù)據(jù)接受和流處理
5.4.3　SQL 和數(shù)據(jù)表
5.4.4　短時(shí)隨機(jī)數(shù)據(jù)讀取管理
5.4.5　基于搜索的分析
5.4.6　商業(yè)智能與數(shù)據(jù)科學(xué)
5.4.7　機(jī)器學(xué)習(xí)
5.5　數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施底層設(shè)計(jì)
5.5.1　Hadoop ：存儲(chǔ)和計(jì)算管理
5.5.2　云環(huán)境下的 Hadoop
5.6　章節(jié)總結(jié)與結(jié)論
5.7　習(xí)題
參考文獻(xiàn)

第 6 章　現(xiàn)代車(chē)輛的安全性和數(shù)據(jù)隱私
6.1　簡(jiǎn)介
6.2　車(chē)聯(lián)網(wǎng)及其應(yīng)用
6.2.1　車(chē)內(nèi)網(wǎng)絡(luò)
6.2.2　車(chē)外網(wǎng)絡(luò)
6.2.3　創(chuàng)新車(chē)輛應(yīng)用
6.3　股東和資產(chǎn)
6.4　網(wǎng)絡(luò)攻擊分類(lèi)法
6.5　安全分析
6.5.1　網(wǎng)絡(luò)和協(xié)議脆弱性分析
6.5.2　網(wǎng)絡(luò)攻擊
6.6　安全和數(shù)據(jù)隱私解決方案
6.6.1　密碼學(xué)基礎(chǔ)
6.6.2　車(chē)輛通信的安全解決方法
6.6.3　WPAN 安全和隱私
6.6.4　安全的 VANET 網(wǎng)絡(luò)
6.6.5　安全的 OTA ECU 固件更新
6.6.6　傳感器數(shù)據(jù)私密性測(cè)量
6.6.7　安全的數(shù)據(jù)分發(fā)
6.7　未來(lái)研究方向
6.8　章節(jié)總結(jié)與結(jié)論
6.9　習(xí)題
參考文獻(xiàn)

第 7 章　可交互的數(shù)據(jù)可視化
7.1　簡(jiǎn)介
7.2　智能交通系統(tǒng)的數(shù)據(jù)可視化
7.3　數(shù)據(jù)可視化的魅力
7.4　數(shù)據(jù)可視化流程
7.5　數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)分類(lèi)
7.6　可視化策略簡(jiǎn)介
7.6.1　數(shù)據(jù)數(shù)量壓縮
7.6.2　縮小可視化組件
7.7　圖像視覺(jué)引導(dǎo)策略
7.7.1　縮放和平移
7.7.2　概覽 + 細(xì)節(jié)介紹
7.7.3　聚焦 + 上下文介紹
7.8　視覺(jué)交互策略
7.8.1　選擇
7.8.2　鏈接
7.8.3　篩選
7.8.4　二次排列和映射
7.9　有效數(shù)據(jù)可視化的設(shè)計(jì)原則
7.10　案例分析：多變量數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)
7.10.1　用交互平行坐標(biāo)實(shí)現(xiàn)的多變量可視化
7.10.2　通過(guò)數(shù)據(jù)處理的動(dòng)態(tài)查詢(xún)
7.10.3　通過(guò)嵌入式可視化的動(dòng)態(tài)變量總結(jié)
7.10.4　多坐標(biāo)系
7.11　章節(jié)總結(jié)與結(jié)論
7.12　習(xí)題
參考文獻(xiàn)

第 8 章　智能交通系統(tǒng)系統(tǒng)工程中的數(shù)據(jù)分析
8.1　簡(jiǎn)介
8.2　背景
8.2.1　系統(tǒng)開(kāi)發(fā) V 模型
8.2.2　迭代開(kāi)發(fā)
8.2.3　架構(gòu)分析和設(shè)計(jì)語(yǔ)言
8.3　開(kāi)發(fā)場(chǎng)景
8.3.1　架構(gòu)中的數(shù)據(jù)分析
8.3.2　場(chǎng)景
8.4　章節(jié)總結(jié)與結(jié)論
8.5　習(xí)題
8.6　習(xí)題答案
8.7　附錄
參考文獻(xiàn)

第 9 章　安全應(yīng)用的數(shù)據(jù)分析
9.1　簡(jiǎn)介
9.2　安全研究概述
9.2.1　人為因素
9.2.2　事故數(shù)量和頻率模型
9.2.3　事前和事后研究
9.2.4　事故受傷嚴(yán)重程度建模
9.2.5　商用車(chē)輛安全性
9.2.6　數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的公路巡查計(jì)劃
9.2.7　面向安全的海量異構(gòu)數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)
9.2.8　實(shí)時(shí)交通運(yùn)行和安全檢測(cè)
9.2.9　網(wǎng)聯(lián)車(chē)輛和交通安全
9.3　安全分析方法
9.3.1　統(tǒng)計(jì)方法
9.3.2　人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)
9.4　安全數(shù)據(jù)
9.4.1　事故數(shù)據(jù)
9.4.2　交通流數(shù)據(jù)
9.4.3　道路數(shù)據(jù)
9.4.4　天氣數(shù)據(jù)
9.4.5　車(chē)輛和駕駛?cè)藬?shù)據(jù)
9.4.6　常規(guī)駕駛研究
9.4.7　大數(shù)據(jù)和開(kāi)放數(shù)據(jù)提案
9.4.8　其他數(shù)據(jù)
9.5　問(wèn)題和未來(lái)研