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1 大数据“热潮”中的“冷”思考1

1.1 大数据的热潮2

1.1.1 大数据技术的发展2

1.1.2 大数据呈现出促进研究模式变革的萌芽3

1.1.3 交通领域大数据技术的应用3

1.2 交通工程基础理论的发展反思8

1.2.1 网络交通流分析理论的奠基作用8

1.2.2 交通行为分析理论的发展10

1.2.3 面向未来发展的期待12

1.3 大数据面前的追求与困惑14

1.3.1 对新研究范式的关注14

1.3.2 大数据并非完备的信息环境16

1.3.3 引发困扰的原因剖析19

1.4 大数据在城市交通分析中的价值21

1.4.1 大样本所提供的优势21

1.4.2 连续追踪获取的信息22

1.4.3 不同测度的观察与探索24

1.4.4 多种观察角度的互补27

1.5 城市交通大数据分析的思考28

1.5.1 问题导向的技术需求29

1.5.2 基于大数据的“感知-认知-洞察”31

1.5.3 “多维一体”的问题表征32

参考文献33

2 建立在复杂适应系统概念上的城市交通监测39

2.1 正确面对城市交通演化的或然性40

2.1.1 城市交通的非线性到底意味着什么40

2.1.2 城市交通的战略调控42

2.1.3 面对或然性的适时响应对策模式43

2.2 将监测融入新的技术概念框架45

2.2.1 复杂适应系统的基本概念45

2.2.2 技术概念变换后的系统监测任务47

2.3 基于聚类及分类的行为主体模式表征49

2.3.1 行为主体主观属性的差异表征49

2.3.2 个体行为特征的差异辨识与表征51

2.3.3 新型服务模式的用户响应55

2.3.4 交通服务提供主体的行为检测58

2.4 城市交通系统宏观状态监测60

2.4.1 通过模式划分简化数据60

2.4.2 城市空间连接条件的度量62

2.5 关于涌现的思考67

2.5.1 发现路网交通状态的耦合特征67

2.5.2 城市空间拓展过程中的聚落斑块特征69

2.5.3 城市群空间联系结构的变化72

参考文献76

3 技术的传承与变革77

3.1 信息化创造的交通决策支持数据资源78

3.1.1 逐步完善的交通系统状态监测网络78

3.1.2 信息服务系统所采集的“电子脚印”81

3.1.3 互联网中的语义信息利用83

3.2 新的数据资源与传统技术概念的嫁接85

3.2.1 我国城市交通大数据的应用实践86

3.2.2 基于传统技术概念的检测手段拓展89

3.2.3 利用相关性架设连接传统技术概念的桥梁91

3.3 适应数据环境的技术概念变革94

3.3.1 大数据环境下基于证据的决策分析技术94

3.3.2 宏观与微观融合的嵌套型技术分析框架96

3.3.3 寻找更加适合的表述方式97

3.3.4 借助聚类把握差异98

3.3.5 通过关联寻找通向认知之门101

3.3.6 通过比较研究探寻因果关系102

参考文献103

4 特征提取、聚类分析与对象表征105

4.1 “纷繁复杂”中的“规律性”106

4.1.1 个体多样性背后隐藏的群体特征106

4.1.2 不完备信息条件下的分类辨识111

4.1.3 揭示时间变化中隐藏的规律114

4.2 行为主体的多维特征属性120

4.2.1 不同形式的活动特征表达120

4.2.2 基于出行链的活动模式划分125

4.3 基于属性特征的聚类分析129

4.3.1 通过聚类实现研究对象细分129

4.3.2 惯常行为模式的聚类分析131

4.3.3 基于关联属性的聚类分析134

4.4 类别划分基础上的比较研究137

4.4.1 类别之间的特征比较137

4.4.2 基于类别划分的位置点分布对比139

4.5 将属性特征转化为跨界沟通的数据语言145

4.5.1 作为跨界沟通桥梁的数据模型145

4.5.2 借助多源流模式框架的工作协同146

参考文献148

5 关联分析与相关性研究149

5.1 透过关联认识联系150

5.1.1 空间特征间的联系150

5.1.2 通过联系走向深度思考152

5.1.3 交通分区的空间关联155

5.2 基于大数据的个体属性-空间关联分析159

5.2.1 基于牌照数据对车辆使用类别的区分159

5.2.2 类别结构空间分布的讨论162

5.3 借助关联关系的问题转换165

5.3.1 可拓学思维与问题转换165

5.3.2 借助关联属性进行异常事件判别167

5.4 基于关联分析的问题概括与归纳169

5.4.1 数据基础上提出问题与界定分析任务170

5.4.2 提升数据分辨率创建相关分析条件174

5.4.3 基于关联特征的问题分类178

参考文献183

6 信息融合与构建证据集合185

6.1 信息融合与证据理论的技术整合186

6.1.1 依托间接证据的判断186

6.1.2 证据体系框架内的信息融合187

6.1.3 基于证据理论的判断综合188

6.2 通过数据资源互补进行信息可信度判别190

6.2.1 对移动通信数据提取轨道使用信息的可信度检验190

6.2.2 通过多源数据提高公交乘车位置信息质量194

6.2.3 借助数据融合的公交通勤人群辨识196

6.3 情报决策过程中的信息融合200

6.3.1 证据提炼过程中的情报决策200

6.3.2 多源情报比较基础上的真实性评估201

6.3.3 基于多源数据的关联分析210

参考文献216

7 大数据与小样本数据的嵌套分析217

7.1 探索性研究构建任务框架218

7.1.1 通过核心概念明确问题218

7.1.2 通过小样本分析深化认识219

7.1.3 宏微观嵌套的公交客户管理分析框架223

7.2 基于IC卡数据的公交乘客宏观结构分析224

7.2.1 用于公交使用行为模式判别的特征指标224

7.2.2 公交IC卡用户的组群划分225

7.3 问卷调查基础上的微观机理分析228

7.3.1 基于用户忠诚度的机理分析框架228

7.3.2 测量模型中变量关系的设定229

7.3.3 针对厦门市公交通勤用户的问卷调查230

7.3.4 通过结构方程模型探寻微观机理235

7.4 宏微观数据结合明确改善重点240

7.4.1 在IC卡数据与问卷调查数据间建立链接240

7.4.2 宏微观数据结合的组群划分242

7.4.3 根据组群时空分布结构确定重点改造工作对象244

参考文献246

8 结论与思考247

8.1 收获——得到深化的认识248

8.2 成果——渐趋成熟的技术250

8.3 确认——经过验证的结论252

8.4 思考——未来之路253

附件1 表格索引255

附件2 附图索引258

致谢265