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編輯推薦：
本书为当前鲜有的利用人工智能进行城市轨道交通短时客流预测方法的专著，构建了一整套智能城市轨道交通短时客流预测体系。
內容簡介：
内容：本书构建了包括城市轨道交通常态与非常态场景下车站级和网络级短时进站流预测、短时OD流预测、短时断面流预测、以轨道交通为骨干的多模式交通短时客流预测、基于计算机视觉的轨道交通站内关键设施处短时客流预测等在内的一整套智能城市轨道交通短时客流预测体系。具体章节内容安排如下：第1章为绪论。第2章为城市轨道交通车站级常态短时进站流预测。第3章为城市轨道交通网络级常态短时进站流预测。第4章为城市轨道交通车站级与网络级非常态短时进站流预测。第5章为城市轨道交通车站级与网络级短时OD流预测。第6章为城市轨道交通网络级短时断面流预测。第7章为以轨道交通为骨干的多模式交通短时客流预测。第8章为基于计算机视觉的城市轨道交通站内短时客流预测。 读着对象：本书主要面向城市轨道交通运营管理部分科研人员，广大从事交通大数据分析、机器学习或深度学习的专业人员，从事高等教育的专任教师，高等院校的在读学生及相关领域的广大科研人员，可作为各高等院校交通运输、交通工程等专业的本科生和研究生教材。 特色：随着大数据、人工智能等技术的兴起，利于人工智能方法进行短时客流预测的研究兴起，然而目前国内鲜有利用人工智能方法针对城市轨道交通进行短时客流预测的专著，本书为当前鲜有的利用人工智能进行城市轨道交通短时客流预测方法的专著，构建了一整套包括城市轨道交通常态与非常态场景下车站级和网络级短时进站流预测、短时OD流预测、短时断面流预测、以轨道交通为骨干的多模式交通短时客流预测、基于计算机视觉的轨道交通站内关键设施处短时客流预测等在内的一整套智能城市轨道交通短时客流预测体系。
關於作者：
张金雷，男，1993年2月生，工学博士，讲师。现任职于北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室，主要从事人工智能与交通大数据挖掘、短时客流预测、机器学习深度学习、计算机视觉相关研究，主讲《人工智能与大数据应用实战》 研究生课程、《人工智能与交通大数据实战》本科生课程，参编《深度学习与交通大数据实战》教材1部，指导多项本科毕业设计和大学生创新创业项目。主持和参与国家自然科学基金面上、国家自然科学基金青年基金、北京自然科学基金等项目多项。在Transportation Research Part C、IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems等交通领域国际顶级SCI期刊发表论文10 余篇，申请国家发明专利8项。读博期间2019、2020年连续两次获博士研究生国家奖学金，获2021年校最高奖学金-知行奖学金提名奖，主持研究生最高等创新基金项目，获国家留学基金委资助，赴美国华盛顿大学进行了为期一年的访学。
目錄
第1章绪论
內容試閱
随着我国经济的快速发展，城市规模逐渐扩大，现有的交通基础设施已无法完全满足人们日益增长的出行需求，城市交通拥堵问题日益严重。城市轨道交通凭借其运量大、速度快、准时性高、污染小、安全性高等优势，近几年迎来了爆发式发展，已成为大中型城市中不可缺少的公共交通工具，有效缓解了城市交通压力。截至2021年年底，我国城市轨道交通总运营里程高达8708km，其中地铁7535km，占比86.5%。同时，轨道交通运营规模空前扩大并保持高增长态势，截至2021年年底，我国已开通269条城市轨道交通运营线路，同比增长10.2%，2021年全年客运总量236亿人次，同比增长34.1%，轨道交通发展前景广阔。
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