《基於移動通信數據的居民空間行為分析技術》是2022年同濟大學出版社出版的圖書。
基本介紹
- 中文名：基於移動通信數據的居民空間行為分析技術
- 作者：王璞
- 出版社：同濟大學出版社
- 出版時間：2022年1月1日
- ISBN：9787576501001
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
在移動通信數據出現以前，尚沒有數據能夠長時間、大範圍地記錄居民的空間位置信息和出行軌跡信息。移動通信數據的出現為研究居民空間行為提供了機遇。近年來，居民空間行為研究領域湧現了大量藉助移動通信數據開展的高水平原創研究工作。該書較為系統地介紹了一些有趣的、普適的居民空間行為規律和特徵，一些典型的居民空間行為模型，許多行之有效的移動通信數據挖掘方法和技術，以及移動通信數據在交通研究中的套用方法。
《基於移動通信數據的居民空間行為分析技術（面向未來的交通出版工程·交通大數據系列）》第1章介紹了移動通信數據的類型、特點，居民空間行為研究的發展，以及移動通信數據與居民空間行為研究之間的密切聯繫。第2章介紹了移動通信數據的分析挖掘技術，包括移動通信數據的數據結構，手機用戶標識的識別技術，移動通信數據的處理、分析、清洗、修正、存儲技術等。第3章介紹了居民空間行為的統計分析方法，居民空間行為的可預測性、典型模體，居民職住地點判別方法，基於向量場的居民空間行為分析方法，以及居民空間行為分析在多領域的套用等。第4章介紹了多種居民空間行為模型，如連續時間隨機遊走模型、探索與優先回歸模型、輻射模型、人口加權機會模型、個體和群體空間移動通用模型等。第5章介紹了基於手機通話詳單數據和手機信令數據的交通需求估計方法，基於移動通信數據和交通數據融合的交通需求估計方法，以及基於移動通信數據的交通方式劃分方法。第6章介紹了基於移動通信數據的交通擁堵源分析方法，以及交通擁堵源信息驅動的交通限行、路網最佳化、路徑誘導和交通管控方法。第7章介紹了基於手機通話詳單數據和手機信令數據的居民空間分布感知方法，以及基於複雜網路和資訊理論方法融合的人群聚集預警模型等。
《基於移動通信數據的居民空間行為分析技術（面向未來的交通出版工程·交通大數據系列）》既介紹了一些具體落地技術，又介紹了一些前沿理論進展，讀者可能只對某些章節的內容感興趣。如果移動通信數據的處理、挖掘是您關注的重點，請閱讀該書的第2章；如果您想了解移動通信數據在交通領域的套用情況，請關注第5章、第6章和第7章的內容；如果您對大數據驅動的居民空間行為研究更感興趣，請把重點放在第3章和第4章。
《基於移動通信數據的居民空間行為分析技術（面向未來的交通出版工程·交通大數據系列）》可作為高等院校交通大數據教學、科研的參考書，也適合從事移動通信數據分析套用、智慧型交通、交通規劃領域的工作者閱讀。
圖書目錄
總序
前言
1 緒論
1．1 移動通信數據簡介
1．2 移動通信數據與居民空間行為研究
1．3 一個解決移動通信數據隱私問題的提議
1．4 本書章節安排
參考文獻
2 移動通信數據的分析挖掘技術
2．1 引言
2．2 移動通信數據的數據結構特點
2．2．1 手機通話詳單數據
2．2．2 手機信令數據
2．3 手機用戶標識的識別方法與技術
2．3．1 基於C++的手機用戶識別算法
2．3．2 基於Python的手機用戶識別算法
2．4 面向居民空間行為分析的移動通信數據高效存儲結構
2．4．1 移動通信基站坐標信息的高效存儲結構
2．4．2 手機用戶空間移動軌跡的高效存儲結構
2．4．3 單執行緒手機用戶空間位置記錄表生成程式
2．4．4 多執行緒手機用戶空間位置記錄表生成程式
2．4．5 基於移動通信數據的居民社交網路構建
2．5 移動通信數據中的空間位置信息處理
2．5．1 移動通信基站服務區的估計方法
2．5．2 基於移動通信數據的空間連通性分析
2．5．3 手機用戶空間位置跳動（桌球效應）的處理方法
2．5．4 基於移動通信基站信號強度的手機用戶定位方法
2．6 移動通信數據中異常、缺失數據的甄別與處理
2．6．1 移動通信數據中異常數據的識別與處理
2．6．2 移動通信數據中數據缺失的處理
2．7 移動通信數據中手機用戶的隱私保護
2．8 小結
參考文獻
3 居民空間移動行為特徵分析
3．1 引言
3．2 居民空間移動行為的統計分析方法
3．2．1 居民出行軌跡的質心
3．2．2 居民出行軌跡的迴轉半徑
3．2．3 居民出行軌跡的方向主軸
3．3 居民出行的探索與優先回歸行為
3．4 居民空間移動行為的可預測性
3．4．1 個體行動網路建模
3．4．2 居民空間移動行為的隨機程度測量
3．4．3 居民空間移動行為的可預測性
3．5 居民空間移動行為的典型模體
3．5．1 基於手機通話詳單數據的居民個體行動網路模體分析
3．5．2 基於手機信令數據的居民個體行動網路模體分析
3．6 居民職住地點判別
3．7 基於向量場模型的居民空間移動行為分析
3．8 基於移動通信數據的居民集群行為分析
3．9 居民空間移動行為分析的多領域套用
3．10 小結
參考文獻
4 居民空間移動行為模型
4．1 引言
4．2 連續時間隨機遊走（CTRW）模型
4．3 探索與優先回歸模型
4．4 基於人類空間普適行為統計機率的居民空間位置預測
4．5 重力模型與輻射模型
4．6 人口加權機會（PWO）模型
4．7 個體和群體空問移動行為通用模型
4．8 基於主成分分析法的居民空間位置預測
4．9 TimeGe0模型
4．10 基於n-gram模型的個體出行預測模型
4．11 小結
參考文獻
5 基於移動通信數據的交通需求估計
5．1 引言
5．2 基於手機通話詳單數據的交通需求估計
5．3 基於手機通話詳單數據和視頻監控數據融合的交通需求估計
5．4 基於手機信令數據的交通需求估計
5．5 基於手機信令數據和交通數據融合的交通需求估計
5．6 基於移動通信數據的交通方式劃分
5．7 小結
參考文獻
6 基於移動通信數據的交通擁堵溯源
6．1 引言
6．2 基於移動通信數據的交通擁堵溯源方法
6．2．1 交通擁堵溯源二分網路的構建
6．2．2 交通擁堵溯源方法
6．2．3 交通擁堵溯源案例及套用
6．3 交通擁堵溯源技術在緩解交通擁堵方面的套用
6．3．1 基於交通擁堵源信息的交通限行策略
6．3．2 基於交通擁堵源信息的交通網路最佳化
6．3．3 基於交通擁堵源信息的路徑誘導策略
6．3．4 基於交通擁堵溯源信息的交通管控策略
6．4 城市軌道交通客源預測與脆弱性分析
6．5 小結
參考文獻
7 基於移動通信數據的居民空間分布感知
7．1 引言
7．2 居民空間分布感知方法簡介
7．2．1 傳統居民空間分布感知方法
7．2．2 基於網際網路查詢數據的居民空間分布感知
7．2．3 基於手機通話詳單數據的居民空間分布感知
7．3 基於移動通信數據和交通數據融合的居民空間分布感知
7．3．1 手機信令數據和交通數據的預處理
7．3．2 基於手機信令數據和交通數據融合的交通需求估計
7．3．3 基於手機信令數據和交通數據融合的居民空間分布推演
7．4 基於複雜網路和資訊理論方法融合的人群聚集預警
7．4．1 基於多源交通數據的人群聚集密度估計
7．4．2 基於異常行動網路的人群聚集預警
7．4．3 人群聚集形成過程規律分析
7．5 小結
參考文獻
