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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　隨著大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)和城市化的快速發(fā)展，智慧城市管理已經(jīng)邁入大數(shù)據(jù)時(shí)代。圍繞城市管理相關(guān)領(lǐng)域積累了海量數(shù)據(jù)，如何有效地從這些大數(shù)據(jù)中進(jìn)行深度挖掘、智能學(xué)習(xí)并獲取有用知識(shí)已成為當(dāng)前智慧城市發(fā)展亟待解決的關(guān)鍵問(wèn)題。本書(shū)針對(duì)城市大數(shù)據(jù)發(fā)展現(xiàn)狀，梳理總結(jié)了我國(guó)城市大數(shù)據(jù)智能創(chuàng)新應(yīng)用方面成果，涵蓋了大數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵技術(shù)和城市計(jì)算研究的核心模型與算法，涉及城市大數(shù)據(jù)感知及增強(qiáng)、空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)、交通流預(yù)測(cè)、人流量預(yù)測(cè)、出租車路徑推薦、租房推薦、救護(hù)車部署、外賣配送優(yōu)化和地鐵停站時(shí)間調(diào)度等應(yīng)用領(lǐng)域，力圖展現(xiàn)我國(guó)城市大數(shù)據(jù)分析與智能處理的zui新研究進(jìn)展。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《城市大數(shù)據(jù)智能》作者簡(jiǎn)介

圖書(shū)目錄

目錄前言
第1章城市大數(shù)據(jù)智能概述1
11城市大數(shù)據(jù)智能研究
背景1
12城市大數(shù)據(jù)智能研究
現(xiàn)狀3
13本書(shū)的組織結(jié)構(gòu)7
第2章城市移動(dòng)群智感知8
21引言8
22相關(guān)工作10
23預(yù)備知識(shí)和問(wèn)題
定義12
24移動(dòng)群智感知方法14
241模型框架14
242數(shù)據(jù)覆蓋率15
243數(shù)據(jù)收集任務(wù)
設(shè)計(jì)19
25實(shí)驗(yàn)方案與結(jié)果分析24
251實(shí)驗(yàn)方案24
252結(jié)果分析26
26本章小結(jié)30
第3章城市時(shí)空數(shù)據(jù)填補(bǔ)32
31引言32
32相關(guān)工作34
33預(yù)備知識(shí)和問(wèn)題定義35
34基于多視圖學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)
缺失填補(bǔ)方法36
341模型框架36
342全局空間視圖37
343全局時(shí)間視圖38
344局部空間視圖39
345局部時(shí)間視圖40
346時(shí)空多視圖
學(xué)習(xí)40
35實(shí)驗(yàn)方案與結(jié)果分析41
351實(shí)驗(yàn)方案41
352結(jié)果分析44
36本章小結(jié)47
第4章城市空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)48
41引言48
42相關(guān)工作49
43預(yù)備知識(shí)和問(wèn)題定義51
44基于深度學(xué)習(xí)的空氣
質(zhì)量預(yù)測(cè)方法52
441模型框架52
442空間轉(zhuǎn)換模塊53
443DeepAir算法56
45實(shí)驗(yàn)方案與結(jié)果分析59
451實(shí)驗(yàn)方案59
452結(jié)果分析62
46本章小結(jié)66
第5章城市交通流預(yù)測(cè)67
51引言67
52相關(guān)工作69
53預(yù)備知識(shí)和問(wèn)題定義71
54基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的
交通流預(yù)測(cè)方法73
541模型框架73
542核心模塊說(shuō)明75
55實(shí)驗(yàn)方案與結(jié)果分析78
551實(shí)驗(yàn)方案78
552結(jié)果分析81
56本章小結(jié)88
第6章城市人流量預(yù)測(cè)89
61引言89
62相關(guān)工作91
63預(yù)備知識(shí)和問(wèn)題定義93
64基于深度時(shí)空殘差網(wǎng)絡(luò)的
城市人流量預(yù)測(cè)方法94
641模型框架94
642時(shí)空特征提取
模塊95
643外部因素模塊97
644模型融合模塊97
645算法框架與優(yōu)化
方法100
646模型變體構(gòu)建
方法101
65實(shí)驗(yàn)方案與結(jié)果分析103
651實(shí)驗(yàn)方案103
652結(jié)果分析108
66城市人流量預(yù)測(cè)
系統(tǒng)116
67本章小結(jié)119
第7章城市出租車路徑推薦120
71引言120
72相關(guān)工作122
73預(yù)備知識(shí)和問(wèn)題
定義123
74基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的
動(dòng)態(tài)出租車路徑推薦
方法124
741模型框架124
742時(shí)空特征
抽取126
743深度策略
網(wǎng)絡(luò)129
744深度強(qiáng)化
學(xué)習(xí)131
75實(shí)驗(yàn)方案與結(jié)果
分析134
751實(shí)驗(yàn)方案134
752結(jié)果分析137
76本章小結(jié)140
第8章城市租房推薦141
81引言141
82相關(guān)工作143
83預(yù)備知識(shí)和問(wèn)題
定義144
84基于元學(xué)習(xí)的城市租房
推薦方法146
841模型框架146
842特征抽取
模塊148
843滿意程度評(píng)估
模型150
85實(shí)驗(yàn)方案與結(jié)果
分析153
851實(shí)驗(yàn)方案153
852結(jié)果分析155
86城市租房推薦系統(tǒng)160
87本章小結(jié)161
第9章城市救護(hù)車部署162
91引言162
92相關(guān)工作164
93預(yù)備知識(shí)和問(wèn)題定義166
94基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的動(dòng)態(tài)
救護(hù)車重新部署方法168
941模型框架168
942緊急度指標(biāo)169
943優(yōu)匹配
算法174
95實(shí)驗(yàn)方案與結(jié)果分析176
951實(shí)驗(yàn)方案176
952結(jié)果分析179
96本章小結(jié)188
第10章城市外賣配送優(yōu)化189
101引言189
102相關(guān)工作191
103預(yù)備知識(shí)和問(wèn)題定義192
104基于貪心與替換策略的
外賣配送任務(wù)分組
方法194
1041模型框架194
1042預(yù)處理195
1043可共享性196
1044空駛時(shí)間199
1045分組算法200
105實(shí)驗(yàn)方案與結(jié)果
分析203
1051實(shí)驗(yàn)方案203
1052結(jié)果分析206
106本章小結(jié)208
第11章地鐵停站時(shí)間調(diào)度209
111引言209
112相關(guān)工作212
113預(yù)備知識(shí)和問(wèn)題
定義213
114基于深度Q網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)
列車停站時(shí)間調(diào)度
方法214
1141模型框架214
1142深度Q網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)
方法217
115實(shí)驗(yàn)方案與結(jié)果
分析223
1151實(shí)驗(yàn)方案223
1152結(jié)果分析226
116本章小結(jié)231
參考文獻(xiàn)232