麵嚮未來的交通齣版工程·政策與規劃係列 基於手機定位數據的個體齣行行為特徵分析技術研究：方法與實證 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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楊飛，姚振興 著

圖書標籤:

• 交通規劃
• 齣行行為
• 手機定位數據
• 大數據分析
• 政策研究
• 智能交通
• 城市規劃
• 行為科學
• 交通工程
• 數據挖掘

齣版社： 同濟大學齣版社

ISBN：9787560867700

版次：1

商品編碼：12210142

包裝：平裝

叢書名： 麵嚮未來的交通齣版工程·政策與規劃係列

開本：16開

齣版時間：2017-05-01

用紙：膠版紙

頁數：180

字數：306000

正文語種：中文

內容簡介

　　《麵嚮未來的交通齣版工程·政策與規劃係列 基於手機定位數據的個體齣行行為特徵分析技術研究：方法與實證》著重聚焦於個體齣行數據高質量的精細化提取技術與方法研究，利用個體智能手機傳感器數據（智能手機內置多種傳感器，研發手機APP應用軟件可導齣所記錄數據，包括手機GPS位置點位坐標、速度、加速度、衛星數量與精度、Wi-Fi接入數據等），在此基礎上同時探索融閤3G／4G-LTE新一代移動通信網絡信令事件數據（切換、位置區更新、視頻、短信、微信QQ等上網），這些新型手機數據能夠反映手機用戶的時空位置變化和運動狀態變化特徵，綜閤運用小波分析、隨機森林、聚類分析等模式識彆的數據挖掘算法，力爭實現精細化追蹤提取個體齣行活動特徵，包括齣行OD、齣行方式、換乘點時刻和位置、各齣行方式段的齣行時間、各駐留地停留時間等一係列詳細的個體齣行活動“體檢報告”，為交通理論模型優化重構、城市和交通發展規劃與管理決策提供堅實基礎。

內頁插圖

目錄

總序
前言

1 研究概述
1．1 背景與意義
1．1．1 個體交通齣行活動分析技術缺陷
1．1．2 手機傳感器調查技術優勢
1．1．3 數據瓶頸製約交通需求分析與交通模型發展
1．1．4 “大數據”時代交通調查技術發展新機遇
1．2 研究目標
1．2．1 學術理論目標
1．2．2 技術應用目標
1．3 應用前景
1．4 主要內容
1．4．1 個體齣行手機傳感器數據來源采集和解析
1．4．2 基於手機傳感器數據的個體交通齣行特徵精細化提取
1．4．3 融閤交通一通信集成仿真的個體齣行活動仿真平颱構建
1．4．4 個體齣行精細化數據在交通規劃管理中的應用探究
1．5 關鍵問題
1．6 技術路綫
1．7 研究特色與創新

2 基於手機定位的個體齣行特徵分析技術綜述
2．1 手機數據分析技術類型與特徵
2．1．1 手機傳感器數據分析技術及特徵
2．1．2 手機信令數據分析技術
2．1．3 手機社交網絡數據分析技術
2．2 基於手機位置數據的交通分析技術發展總結
2．3 基於手機信令數據的個體活動規律分析
2．3．1 居民活動規律動態監測
2．3．2 區域及斷麵客流分析
2．4 基於GPS定位數據的個體齣行行為特徵分析
2．4．1 齣行鏈信息精細化提取
2．4．2 基於GPS軌跡數據的居民齣行調查實地應用
2．5 基於手機Wi-Fi數據的活動強度分析
2．6 基於社交網絡數據的居民齣行特徵分析
2．6．1 居民齣行特徵
2．6．2 OD估計
2．6．3 職住空間特徵
2．7 研究總結與發展趨勢
參考文獻

3 基於手機傳感器數據的挖掘算法理論與應用方法
3．1 個體齣行鏈信息精細化提取技術思路
3．2 基於空間聚類算法的齣行端點識彆
3．3 基於小波變換模極大值算法的交通方式換乘點識彆
3．4 基於機器學習算法的個體齣行方式識彆
3．4．1 基於神經網絡算法的個體齣行方式識彆
3．4．2 基於支持嚮量機算法的個體齣行方式識彆
3．4．3 基於貝葉斯網絡算法的個體齣行方式識彆
3．4．4 基於隨機森林算法的個體齣行方式識彆
3．5 基於GIS地圖匹配的個體齣行鏈信息提取結果優化
3．6 本章小結
參考文獻

4 手機傳感器數據采集APP開發與數據解析
4．1 數據采集APP開發
4．1．1 APP詳細功能
4．1．2 APP操作界麵
4．2 網絡數據庫管理係統構建
4．3 數據安全措施
4．4 手機傳感器數據內容與基礎特徵分析
4．4．1 GPS模塊定位精度與質量
4．4．2 個體齣行時空停留特徵與OD特徵分析
4．4．3 個體齣行移動軌跡點密度特徵分析
4．4．4 個體齣行瞬時速度數據特徵分析
4．4．5 個體齣行瞬時加速度數據特徵分析
4．5 本章小結

5 “行人—交通流—通信”集成仿真平颱構建
5．1 仿真平颱建設框架與思路
5．2 交通環境與個體交通齣行仿真
5．2．1 交通仿真
5．2．2 交通仿真模塊構建實例——以成都市為例
5．3 無綫通信場景與通信仿真
5．3．1 無綫通信事件說明及仿真
5．3．2 移動通信信號傳播理論模型
5．3．3 移動通信環境及仿真實例——以成都市為例
5．4 手機傳感器數據仿真
5．4．1 手機傳感器數據擾動加載方法
5．4．2 數據加擾實例與效果評估
5．5 本章小結
參考文獻

6 基於手機傳感器數據的精細化齣行參數提取實證研究
6．1 手機傳感器數據采集實地試驗
6．1．1 不同齣行目的的齣行方案設計
6．1．2 多方式組閤齣行方案設計
6．1．3 不同交通狀態的數據采集方案設計
6．1．4 齣行日誌采集工作
6．2 基於空間聚類算法的齣行端點識彆實證分析
6．2．1 算法參數配置
6．2．2 個體齣行端點識彆與齣行軌跡切割
6．2．3 個體齣行端點識彆結果與誤差分析
6．3 基於小波變換模極大值算法的交通方式換乘點識彆實證分析
6．3．1 算法參數配置
6．3．2 多交通方式組閤齣行換乘點識彆實例
6．3．3 交通方式換乘點識彆結果與誤差分析
6．4 基於神經網絡算法的交通方式識彆實證分析
6．4．1 算法參數配置
6．4．2 交通方式識彆實例
6．4．3 交通方式識彆結果與誤差分析
6．5 基於GIS地圖匹配的齣行鏈信息識彆結果優化實證分析
6．5．1 基於GIS地圖匹配算法參數配置
6．5．2 公交車與小汽車的齣行方式區分識彆實證
6．5．3 結果分析
6．6 本章小結

7 不同影響因素及敏感性分析
7．1 關鍵參數及其對技術精度的影響機理
7．2 不同條件實地試驗機數據特徵分析
7．2．1 數據采集
7．2．2 數據特徵分析
7．3 交通方式識彆效果敏感性分析
7．3．1 算法的選擇與影響
7．3．2 數據采樣頻率設置與影響
7．3．3 交通狀態與影響
7．4 交通方式換乘時間點識彆效果敏感性分析
7．4．1 算法的選擇與影響
7．4．2 數據采樣頻率設置與影響
7．4．3 交通狀態與影響
7．5 基於仿真數據的齣行鏈信息識彆效果敏感性分析
7．5．1 基於仿真數據的交通方式識彆效果敏感性分析
7．5．2 基於仿真數據的換乘時間點識彆效果敏感性分析
7．6 本章小結

8 精細化數據提取對交通規劃與管理的改善應用思考
8．1 精細化數據提升傳統四階段模型精度
8．2 精細化數據優化公交站點與綫網布局
8．3 構建基於精細化個體活動的交通模型
8．4 精細化個體齣行數據的其他應用

9 研究展望
9．1 完善基於手機傳感器數據的個體齣行鏈采集體係
9．2 大數據環境下多元異構數據融閤提升技術應用效果
9．3 探索基於精細化交通調查大數據的交通規劃理論與方法

附錄A

前言/序言

　　席捲全球的大數據時代到來，通過海量數據的挖掘與分析將提供更有價值的信息輔助決策，成瞭國內外各行各業的研究熱點前沿，其中，交通大數據環境構建與挖掘應用是大數據潮流發展的重要內容之一。以手機定位數據為主導的位置數據必然是交通大數據的重要核心基礎，龐大的手機用戶群體、廣泛的通信覆蓋網絡、通信事件活動産生海量的位置數據是一項十分寶貴的資源，深入挖掘有望推斷和揭示齣交通活動的本源機理、深層次特徵，進而為解析我國交通與城市發展演化的關係、特徵與規律提供重要基礎，意義深遠。
　　交通齣行需求識彆包含人、車兩大方麵的基礎數據，本源是人的齣行。過去十多年，國內外對機動車的交通需求數據采集積纍具備瞭很好的技術手段，例如GPS浮動車、環形綫圈、視頻檢測、雷達探測、RFID等技術，並在許多城市還構建瞭道路交通車輛的信息采集與發布係統，但對反映交通齣行本源特徵的個體“人”的齣行活動追蹤分析一直缺少十分有效的技術手段。交通流參數僅僅是交通需求在道路網上呈現的結果，而個體行為特徵、演化模式和變化規律纔是與交通需求本源直接相關的決定因素之一。傳統的居民齣行問捲調查數據存在的缺陷已經讓交通工程同行抱怨不已，其中的問題包括主觀迴憶的數據錯誤、組織實施難度較大、成本較高等。目前，盡管國內外開展瞭一些新技術的研究和實證應用，但還存在較多不足，尤其是還未研究齣較為成熟可以應用的個體齣行活動數據精細化、客觀準確的提取分析技術。隨著3G/4G-LTE新一代移動互聯網技術的迅猛發展，智能手機用戶日益龐大，為追蹤分析個體齣行活動特徵提供瞭載體和機遇，這可能給傳統的交通行業發展模式帶來巨大的衝擊影響。
　　對於個人齣行活動分析，手機位置大數據的應用目前主要在基於手機信令數據方麵開展瞭較多應用實踐，通過追蹤挖掘手機用戶在發生通信事件（通話、短信、上網等）與基站小區的信息交互“暴露”其所在的基站覆蓋範圍模糊位置軌跡，推演該手機個體在城市中的活動特徵，再進行計集統計結果。相關應用包括職住平衡、來外與流動人口活動分布特徵、交通大區OD、典型斷麵道路交通流等中宏觀層麵分析，大多用於城市規劃、交通戰略方麵的管理決策支持。但是，由於基於手機信令數據的分析結果缺乏統計意義上的可靠性，存在較多數據結果精度方麵的質疑和擔憂；同時，其位置數據精度較粗，無法提供精細的齣行鏈特徵，不能支撐交通建模對交通數據的定量需求。
　　本書著重聚焦於個體齣行數據高質量的精細化提取技術與方法研究，利用個體智能手機傳感器數據（智能手機內置多種傳感器，研發手機APP應用軟件可導齣所記錄數據，包括手機GPS位置點位坐標、速度、加速度、衛星數量與精度、Wi-Fi接入數據等），在此基礎上同時探索融閤3G/4G-LTE新一代移動通信網絡信令事件數據（切換、位置區更新、視頻、短信、微信QQ等上網），這些新型手機數據能夠反映手機用戶的時空位置變化和運動狀態變化特徵，綜閤運用小波分析、隨機森林、聚類分析等模式識彆的數據挖掘算法，力爭實現精細化追蹤提取個體齣行活動特徵，包括齣行OD、齣行方式、換乘點時刻和位置、各齣行方式段的齣行時間、各駐留地停留時間等一係列詳細的個體齣行活動“體檢報告”，為交通理論模型優化重構、城市和交通發展規劃與管理決策提供堅實基礎。
　　另一方麵，盡管大數據研究很熱，但我們更需要沉下來深入思考數據的具體用途和作用，泡沫和浮躁終究一事無成，所以，不能僅僅停留在大數據資源可能帶來的美好“肥皂泡”的欣喜，而更需要針對性深入挖掘以投入應用産生實際價值。鑒於此，本書也對個體齣行活動精細化數據的應用研究進行瞭思考和展望，如何支撐理論模型方麵開展精細標定與優化，包括對傳統四階段交通模型的校核標定提升精度；公交OD反推模型評估優化，以及對基於活動的新一代交通需求分析模型實證標定等。目前，由於傳統交通齣行調查無法提供活動模型標定所需要的詳細齣行鏈數據，在國際上還未能廣泛通過實證標定活動模型進行交通需求分析。

《麵嚮未來的交通齣版工程·政策與規劃係列》—— 《基於手機定位數據的個體齣行行為特徵分析技術研究：方法與實證》 一、 引言：理解齣行，洞察未來 在我們日益互聯互通的世界中，個體的齣行行為構成瞭城市運轉的脈絡，也是理解社會經濟發展、資源配置乃至環境保護的關鍵。從短途通勤到長途旅行，每一次位移都承載著信息，蘊含著規律，反映著我們的生活方式、消費習慣和決策模式。然而，傳統的齣行行為數據采集方式，如問捲調查、傳感器布設等，往往存在成本高昂、時效性差、覆蓋麵有限等弊端，難以全麵、精細地捕捉個體齣行行為的動態變化和深層特徵。 在這樣的背景下，隨著移動通信技術的飛速發展和智能手機的普及，海量的手機定位數據應運而生。這些數據以其前所未有的時空粒度、海量的信息量和低成本的獲取方式，為我們研究個體齣行行為提供瞭革命性的機遇。本研究聚焦於如何充分挖掘和利用手機定位數據，深入分析個體齣行行為的特徵，並在此基礎上探索其在交通規劃、政策製定和城市管理等領域的應用潛力。本書旨在為交通領域的研究者、規劃師、政策製定者以及相關技術開發者提供一套係統性的方法論和實踐指導，共同推動交通係統的智能化、可持續化和人性化發展，迎接麵嚮未來的交通挑戰。 二、 研究背景與意義：數據驅動的交通變革 長期以來，交通規劃和政策的製定很大程度上依賴於宏觀統計數據和有限的抽樣調查。這種模式難以捕捉個體層麵行為的異質性、時空動態性和相互關聯性。例如，傳統的交通模型在預測交通需求、評估政策效果時，往往麵臨“黑箱”問題，對個體齣行決策機製的理解深度不足。 手機定位數據，包括GPS、Wi-Fi定位、基站定位等，能夠實時、連續地記錄個體的移動軌跡。這些軌跡數據包含瞭齣行起點、終點、路徑、時長、頻率、目的等豐富信息，極大地拓展瞭我們認識齣行行為的維度。通過對這些數據的科學分析，我們可以： 精細刻畫個體齣行模式： 識彆齣不同的齣行模式（如通勤、購物、休閑、訪友等），分析齣行鏈的構成，理解個體齣行的一緻性與變化性。 洞察齣行行為的驅動因素： 探索年齡、性彆、職業、收入、居住地、就業地、交通設施可達性等因素對齣行行為的影響。 量化交通政策的影響： 評估不同交通政策（如限行、擁堵收費、公共交通優化等）對個體齣行選擇的實際效果。 預測未來交通需求： 基於對個體行為規律的理解，構建更精準的交通需求預測模型。 優化城市空間布局： 理解城市居民的活動空間和齣行需求，為城市規劃、公共服務設施布局提供依據。 促進智慧交通發展： 為智能交通誘導、個性化齣行服務、交通擁堵治理提供數據支撐。 因此，研究基於手機定位數據的個體齣行行為特徵分析技術，不僅是交通領域研究的前沿方嚮，更是推動交通係統嚮更加高效、智能、可持續方嚮發展的關鍵驅動力。本書的齣版，正是為瞭係統性地梳理和總結這一領域的最新研究成果和技術方法，為相關從業者提供寶貴的參考。 三、 研究內容概覽：方法與實證的深度融閤 本書以“方法”與“實證”為雙核，力求理論創新與實踐應用相結閤，為讀者呈現一個全麵、深入的研究圖景。 （一） 方法論：構建分析的技術框架 在方法論層麵，本書將係統性地探討如何處理和分析龐大而復雜的手機定位數據，以提取個體齣行行為的有效信息。這包括： 1. 數據預處理與質量控製： 原始數據采集與格式： 介紹不同來源的手機定位數據（GPS、Wi-Fi、基站）的特點、數據格式以及采集時的注意事項。 噪聲過濾與異常值檢測： 針對定位誤差、數據缺失、無效軌跡等問題，介紹有效的過濾算法和去噪技術，確保數據的準確性。 軌跡數據清洗： 如何識彆和去除短時停留、原地徘徊等非齣行行為，以及如何處理數據中斷後的軌跡重構。 數據融閤與標準化： 當整閤來自不同來源和不同時間段的數據時，如何進行統一和標準化處理。 2. 個體齣行行為特徵提取： 齣行點與停留區域識彆： 如何根據停留時間和空間連續性，準確地識彆個體的齣發地、目的地以及重要的活動區域（如傢、工作單位、購物中心等）。 齣行鏈構建： 如何將一係列連續的移動片段連接起來，形成完整的齣行鏈，識彆齣行鏈的起止點、中轉點和活動類型。 齣行模式分類： 基於齣行鏈的特徵（如時間、頻率、距離、目的地的類型），應用聚類、分類等機器學習算法，識彆並定義不同的齣行模式（如單次齣行、往返齣行、多點齣行等）。 行為模式量化： 針對個體齣行行為，量化關鍵指標，如齣行頻率、日均齣行距離、通勤時間、活動半徑、齣行目的分布、齣行時段偏好等。 時空行為分析： 分析個體在不同時段（一天、一周、一年）和不同空間尺度上的活動規律，揭示其行為的時空動態性。 3. 模型構建與算法選擇： 統計建模方法： 引入迴歸分析、概率模型等統計學方法，探究影響齣行行為的因素。 機器學習算法應用： 聚類算法： 如K-means, DBSCAN，用於識彆相似的齣行行為模式和活動區域。 分類算法： 如決策樹、支持嚮量機、隨機森林，用於預測齣行目的、識彆齣行模式。 序列模型： 如隱馬爾可夫模型（HMM）、循環神經網絡（RNN）及其變體（LSTM, GRU），用於分析和預測連續的齣行軌跡和行為序列。 圖神經網絡（GNN）： 用於分析個體齣行網絡結構以及個體之間的相互影響。 深度學習前沿技術： 探索捲積神經網絡（CNN）在軌跡特徵提取中的應用，以及注意力機製在理解齣行序列中的作用。 時空數據挖掘技術： 結閤時空地理信息係統（GIS）和數據挖掘技術，進行更深層次的行為模式挖掘。 （二） 實證研究：理論在實踐中的檢驗與應用 本書的另一核心在於通過大量的實際案例，驗證所提齣的方法論的有效性，並展示其在不同場景下的應用價值。 1. 典型城市案例分析： 數據來源與案例選取： 詳細介紹研究中使用的手機定位數據來源（如運營商數據、第三方APP數據等），以及選擇分析的典型城市案例，解釋選擇理由。 案例一：城市通勤行為特徵分析： 利用手機定位數據，識彆城市居民的居住地和工作地點，分析通勤模式、通勤距離、通勤時間、通勤方式選擇（如私傢車、公共交通、步行/騎行）及其時空分布特徵。 結閤人口密度、交通基礎設施、土地利用等數據，探究影響通勤行為的關鍵因素，並為城市交通擁堵治理和公共交通規劃提供建議。 案例二：城市居民消費齣行行為研究： 識彆居民在商業區、娛樂場所、餐飲場所等地的停留行為，分析消費性齣行的頻率、時段、地點選擇等特徵。 結閤人口社會經濟屬性，研究不同人群的消費齣行模式差異，為商業布局、營銷策略製定提供參考。 案例三：突發事件影響下的齣行行為變化： 通過分析特定時期（如節假日、大型活動、疫情封鎖等）的齣行數據，研究個體齣行行為的適應性與變化規律。 評估交通管製、齣行限製等政策對個體齣行選擇的實時影響，為應急管理和政策調整提供數據支持。 案例四：共享齣行模式行為分析： 利用共享單車、網約車等齣行平颱産生的定位數據，分析用戶的騎行/乘車習慣、熱點區域、供需匹配情況等，為平颱優化運營和服務提供洞察。 2. 技術應用與政策啓示： 交通需求預測模型的改進： 如何將個體齣行行為分析的結果，融入傳統的交通需求預測模型，提高模型的精度和可解釋性。 交通擁堵治理策略優化： 基於對擁堵成因的個體行為層麵分析，提齣更具針對性和實效性的擁堵緩解措施，如交通信號優化、動態定價、齣行引導等。 公共交通服務優化： 分析乘客的齣行OD、齣行頻率、齣行時段，優化公交綫路、站點設置、發車頻率，提升公共交通的吸引力和服務水平。 智慧城市與城市規劃： 如何將個體齣行行為數據應用於城市交通係統規劃、土地利用規劃、公共設施布局、綠色齣行推廣等領域，構建更宜居、高效的城市。 隱私保護與倫理考量： 在大規模數據應用的同時，重點探討手機定位數據的使用所涉及的隱私保護問題，以及相關的倫理規範和技術解決方案。 四、 總結與展望：麵嚮未來的交通智能 本書係統地闡述瞭基於手機定位數據的個體齣行行為特徵分析技術，涵蓋瞭從數據預處理、特徵提取到模型構建及實證應用的完整鏈條。通過深入的方法論探討和多維度的實證案例分析，本書不僅展現瞭手機定位數據在揭示個體齣行行為奧秘方麵的巨大潛力，也為交通領域的研究者和實踐者提供瞭寶貴的工具和啓示。 展望未來，隨著技術的發展和數據的豐富，基於手機定位數據的個體齣行行為研究將更加深入和廣泛。例如，可以將個體齣行行為與社交網絡、消費行為、健康數據等進行多源異構數據融閤，從而構建更全麵、更立體的個體畫像，實現更精細化的城市管理和個性化服務。同時，對齣行行為的預測能力將進一步提升，為交通係統的智能化、自主化和動態化管理奠定基礎。 然而，在享受數據紅利的同時，我們也必須高度關注數據安全和個人隱私的保護。未來研究應持續探索更加安全、閤乎倫理的數據處理和應用模式。 本書的齣版，期望能激發更多對這一領域的興趣和研究，為建設更智能、更綠色、更可持續的未來交通體係貢獻力量。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名，特彆是“基於手機定位數據的個體齣行行為特徵分析技術研究”這部分，立刻勾起瞭我的好奇心。我平時就對數據分析和交通領域都很感興趣，而將兩者結閤，聽起來就非常有潛力。我一直覺得，現代城市交通麵臨的很多問題，根源都在於我們對個體齣行行為的理解不夠深入。而手機定位數據，作為一種無處不在的、反映個體真實行為的數據，無疑是解決這一問題的關鍵。我非常想知道，作者是如何將這些看似零散的定位點，轉化為有意義的齣行軌跡、齣行模式，甚至是齣行意圖的。這本書的“方法與實證”部分，更是讓我充滿瞭期待。我希望能夠看到作者詳細介紹他們是如何構建數據模型、如何進行算法設計，以及如何通過實際的案例研究來驗證這些方法的有效性。如果這本書能夠提供一套成熟的技術方法，並且用真實的數據和場景來支撐，那它對於提升我們對城市交通運行規律的認識，以及指導未來交通規劃和政策製定，都將具有非常重要的價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書我之前在書店裏翻過，當時就被書名吸引瞭。我對“麵嚮未來的交通”這個概念一直很感興趣，覺得這不僅僅是關於現有的交通係統，更是在思考未來的發展方嚮，以及我們現在需要做些什麼來迎接它。雖然我不是專業的研究人員，但作為一名普通市民，我對交通擁堵、齣行效率、環保交通等等問題都深有體會。這本書的副標題“政策與規劃係列”也讓我覺得它不是那種純粹的理論堆砌，而是貼近實際應用，能為政策製定者和城市規劃者提供一些有價值的參考。我特彆想知道，作者是如何將“手機定位數據”這樣一種日常生活中無處不在的技術，轉化為分析個體齣行行為的有力工具的。這聽起來就像是把我們每天的“足跡”變成瞭一本本關於城市生活和交通模式的百科全書。我想，如果這本書真的能做到這一點，那它一定能夠幫助我們更深入地理解人們是如何在城市中移動的，以及如何根據這些行為模式來優化城市交通，讓齣行變得更便捷、更高效、更可持續。我期待著它能在理論層麵有所突破，在實踐層麵有所啓發，真正地為構建一個更美好的交通未來貢獻力量。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名一開始讓我有點望而卻步，因為“技術研究”聽起來總是那麼專業和高深。但我仔細看瞭看它的歸類，《麵嚮未來的交通齣版工程·政策與規劃係列》這個前綴，讓我覺得它一定不是那種枯燥的學術論文，而是帶有一定的前瞻性和實踐指導意義的。我一直對“未來交通”這個概念非常著迷，想象著自動駕駛、智能交通網絡、共享齣行等各種新事物將會如何改變我們的生活。而“手機定位數據”這個關鍵詞，則讓我覺得這本書非常貼近當下，也非常有現實意義。我們每個人每天都在産生大量的齣行數據，如果這些數據能夠被科學地分析和利用，那無疑能夠為交通規劃和政策製定提供非常寶貴的洞察。我非常好奇，作者是如何將看似雜亂的定位數據轉化為有價值的齣行行為特徵的，這些特徵又如何能夠指導我們去解決城市交通擁堵、環境汙染等問題。我期待這本書能夠提供一種創新的分析方法，並且通過具體的實證研究，證明這種方法的有效性，為構建一個更智能、更可持續的交通係統提供理論和實踐上的支撐。

評分☆☆☆☆☆

我之前讀過幾本關於交通規劃的書，有些寫得很理論，有些又過於側重工程技術，讓我感覺有點難以把握。但當我在書架上看到這本《麵嚮未來的交通齣版工程·政策與規劃係列 基於手機定位數據的個體齣行行為特徵分析技術研究：方法與實證》時，我立刻被它的視角所吸引。它提齣的“基於手機定位數據的個體齣行行為特徵分析技術”，聽起來就非常前沿和實用。我想象著，作者是如何從海量的手機定位數據中挖掘齣人們的齣行規律，比如他們常去的地點、通勤的時間、選擇的交通方式等等。這些數據對於理解城市居民的生活習慣和齣行偏好至關重要，也直接關係到交通係統的設計和優化。這本書的“方法與實證”部分讓我尤為期待，我希望能看到作者是如何一步步建立分析模型，如何運用這些模型來解決實際問題，並提供具體的案例研究。如果這本書能夠清晰地闡述這些技術細節，並且用生動的案例來佐證，那它將是一本非常有價值的參考書，不僅對交通領域的專業人士，對關心城市發展和未來生活方式的普通讀者也具有很強的吸引力。

評分☆☆☆☆☆

看到這本《麵嚮未來的交通齣版工程·政策與規劃係列 基於手機定位數據的個體齣行行為特徵分析技術研究：方法與實證》的書名，我腦海裏立刻浮現齣各種科幻電影中的未來城市景象。不過，這本書的亮點在於它將“手機定位數據”這樣一個我們日常生活中再熟悉不過的工具，與“麵嚮未來的交通”這樣一個宏大的願景結閤起來。我一直覺得，要真正做好交通規劃，就必須深入瞭解“人”的需求和行為。而手機定位數據，無疑是捕捉個體齣行行為最直接、最豐富的數據源之一。我非常想知道，作者是如何從這些海量的數據中提煉齣有意義的齣行模式，比如人們在高峰期和低峰期的齣行習慣有何不同，不同年齡段、不同職業的人群齣行特徵又有哪些差異。這本書的“方法與實證”部分，更是讓我充滿瞭期待，我希望看到作者能夠詳細介紹他們是如何設計研究方法，如何進行數據分析，並且通過具體的案例來展示這些分析成果如何能夠轉化為實際的交通政策和規劃建議。我相信，這本書能夠為我們理解現代城市居民的齣行行為提供全新的視角，並為構建更加高效、便捷、綠色的未來交通係統提供有力的支持。