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| 編輯推薦： |
传统交通出行服务与新兴技术渗透融合，正逐步向智慧出行服务模式变革，提升大城市交通出行效率。
本书系统介绍全方式出行特征和精准用户出行需求，形成出行即服务新模式，形成管控促服务新模式，实现交通出行品质和资源利用效率双提升。
本书适用于智能交通相关行业的研究机构、管理机构和出行服务企业的管理者和技术研发人员阅读， 也可为我国出行服务系统的革新提供一些思路和方法。
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| 內容簡介： |
本书由“十三五” 国家重点研发计划项目“城市智慧出行服务系统技术集成应用” 的技术成果凝练而成， 系统介绍全方式出行特征和精准用户出行需求， 并以出行需求全链条响应和出行资源一体化配置为主线， 讨论全方式、全链条、一站式的交通出行服务技术， 形成出行即服务新模式； 同时， 面向政府治理侧论述交通供需预测、资源优化配置、多方式交通协同管控、智能推荐诱导服务等技术， 形成管控促服务新模式， 最终实现交通出行品质和资源利用效率双提升。
本书适用于智能交通相关行业的研究机构、管理机构和出行服务企业的管理者和技术研发人员阅读， 也可为我国出行服务系统的革新提供一些思路和方法。
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| 關於作者： |
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吴晓东，研究员，公安部交通管理科学研究所副所长，先后负责和参与国家重点研发计划项目、国家科技支撑计划项目，以及公安交通管理云计算关键技术及应用模式、大数据挖掘研判关键技术、互联网交管12123平台等10余个国家级、省部级项目研究应用工作。具有注册信息安全管理专家（CISP）、高级系统管理员、系统集成项目经理、微软认证专家等10余个专业技能证书。负责和参与起草国家和公共安全行业标准20余个，发表论文20余篇，获国家授权专利10余项；获国家科技进步奖二等奖1次，省部级科学技术奖一等奖3次、二等奖2次。所带团队先后获中组部、中宣部、科技部、人力资源和社会保障部“全国专业技术人才先进集体”荣誉称号以及江苏省总工会“工人先锋号”荣誉称号。
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| 目錄：
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前 言
第1 章 智慧出行服务理念
1.1 智慧出行的概念与特征／ ００１
1.2 智慧出行服务的建设内容／ ００５
1.3 智慧出行与智慧交通的关系／ ００９
１.３.１ 智慧出行与智慧交通概念的发展／ ００９
１.３.２ 智慧出行与智慧交通的内在联系／ ０１０
第2 章 面向智慧出行服务的个体出行画像构建技术
2.1 个体出行画像导入／ ０１１
2.2 基于居民调查数据的职住画像构建／ ０１２
2.3 基于轨迹聚类算法的通勤路径画像识别／ ０１４
２.３.１ 研究流程与框架／ ０１４
２.３.２ 时空轨迹相似度／ ０１５
２.３.３ 轨迹聚类的模型／ ０１７
２.３.４ 实验验证／ ０１８
2.4 基于车牌识别数据的通勤画像构建／ ０１９
２.４.１ 车牌数据预处理／ ０２０
２.４.２ 通勤车辆画像构建／ ０２５
2.5 基于公交刷卡数据的乘行画像构建／ ０２８
２.５.１ 公交刷卡数据处理／ ０２８
２.５.２ 乘客上车站点匹配／ ０３１
２.５.３ 乘客下车站点预测／ ０３１
2.6 基于轨迹数据的密集路径画像构建／ ０３５
２.６.１ 时空轨迹相似度／ ０３６
２.６.２ 轨迹聚类模型／ ０３７
２.６.３ 潜在定制线路提取方法／ ０３９
２.６.４ 实验验证／ ０３９
2.7 出行画像数据架构和标签设计／ ０４３
２.７.１ 数据框架及开发环境／ ０４３
２.７.２ 数据标签体系／ ０４４
第3 章 面向出行服务的交通需求优化技术
3.1 出行特征表达与萃取技术／ ０４７
３.１.１ 出行特征指标体系构建／ ０４７
３.１.２ 出行特征萃取技术／ ０５１
３.１.３ 出行特征概率图模型框架和提取方法／ ０５６
３.１.４ 出行特征可视化／ ０６７
3.2 多尺度交通态势演变推演技术／ ０６９
３.２.１ 交通态势演变推演思路整体设计／ ０６９
３.２.２ 多尺度交通态势演变推演体系／ ０７１
3.3 交通出行需求优化与引导技术／ ０９０
第4 章 基于大数据挖掘的出行激励服务技术
4.1 激励出行措施概述／ ０９２
4.2 出行方式决策机制及关键影响要素挖掘／ ０９２
４.２.１ 北京交通绿色出行一体化服务平台数据挖掘／ ０９２
４.２.２ 其他ＡＰＰ 数据挖掘／ ０９３
4.3 面向系统最优的激励措施优化方法／ ０９４
４.３.１ 激励效果评价模型／ ０９４
４.３.２ 出行激励策略库设计／ ０９５
第5 章 面向出行服务的交通资源动态调度技术
5.1 基于供需失衡致因挖掘的多方式出行资源协同调配技术／ １００
５.１.１ 交通供需失衡单元识别及致因挖掘／ １０１
５.１.２ 多方式出行资源协同调配方法／ １０４
5.2 重要节点交通时空一体化智慧管控技术／ １２０
５.２.１ 交叉口多方式综合效率测算模型构建／ １２０
５.２.２ 面向出行服务的公交主动优先技术／ １３０
5.3 特殊或异常交通需求下多方式出行协同诱导技术／ １３９
５.３.１ 异常交通需求识别／ １３９
５.３.２ 特殊或异常交通需求影响范围及持续时间／ １４３
５.３.３ 诱导信息下出行者行为选择分析及建模／ １５０
５.３.４ 诱导信息的多方式组合发布／ １５３
第6 章 面向复合网络的个体出行方案规划技术
6.1 复合网络的表达模型／ １５６
６.１.１ 复合交通网络拓扑／ １５６
６.１.２ 方式网络层构建／ １５８
6.2 基于复合网络的可行组合路径生成技术／ １５８
６.２.１ 复合网络的路段表达／ １５８
６.２.２ 复合路径的表达／ １５９
6.3 组合路径出行广义成本测算方法／ １６０
６.３.１ 行驶段出行成本／ １６０
６.３.２ 转换段转换成本／ １６３
６.３.３ 方式链出行成本／ １６３
6.4 基于用户画像的出行前静态方案匹配技术／ １６３
６.４.１ 出行组合方案优化／ １６３
６.４.２ 出行偏好与模式识别／ １６８
第7 章 基于实时交通信息的出行方案动态调整技术
7.1 出行路径动态优化方法逻辑框架／ １７３
7.2 实时动态信息影响的行程时间预测方法／ １７４
７.２.１ 模型输入与数据处理／ １７６
７.２.２ 域转换器构建方法／ １７８
７.２.３ 基于复合邻接矩阵的图卷积网络设计／ １７９
7.3 基于潜在语义知识蒸馏的动态交通事件实时识别方法／ １８０
７.３.１ 语义知识蒸馏研究背景／ １８２
７.３.２ 基于对比学习潜在语义知识蒸馏方法框架／ １８２
第8 章 出行服务评价技术
8.1 出行服务评价策略／ １８７
8.2 出行服务评价指标体系及测算方法／ １８９
８.２.１ 服务感知－ 期望聚合模型／ １８９
８.２.２ 服务感知聚合模型／ １９０
８.２.３ 服务感知分解模型／ １９０
８.２.４ 服务感知－ 期望分解模型／ １９１
8.3 出行服务评价反馈机制／ １９１
参考文献／ １９３
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| 內容試閱：
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近年来， 随着云计算、大数据、物联网等时代前沿技术助力科技创新， 传统交通出行服务与新兴技术渗透融合， 正逐步向智慧出行服务模式变革， 为出行者提供多渠道、多方式、可预约、可定制的高品质出行服务， 提升大城市交通出行效率。我国《交通强国建设纲要》也提出要“推进出行服务快速化、便捷化” “打造基于移动智能终端技术的服务系统， 实现出行即服务”。
当前， “互联网＋ 出行服务” 新业态、新模式的相继推出和盛行， 在一定程度上促进了交通运输服务行业的生产力解放， 促使交通运量和运力之间的动态平衡。但城市交通出行过程中还存在多方式组合出行效率低、出行信息集成服务不足、交通资源协同调度能力不高、行车停车衔接不够顺畅等问题。因此，精准获取出行需求、科学配置出行资源、高效推送出行信息， 最终实现多种方式出行供需动态匹配， 是当前亟待解决的关键技术。Ｕｂｅｒ、Ｌｙｆｔ、滴滴出行等网约车公司通过开启共享出行服务， 向传统出行服务市场发起了冲击， 之后出行即服务（Ｍｏｂｉｌｉｔｙ ａｓ ａ Ｓｅｒｖｉｃｅ， ＭａａＳ） 这一核心概念的出现与兴起， 为智慧出行又赋予了新的内涵， “一站式出行服务” 迅速成为当下的热点与发展趋势。
与此同时， 交通供给不断增加， 供需矛盾不平衡所导致的资源不充分利用、分配不公平、城市生存环境恶化、土地资源紧张等问题也不断凸显。究竟什么才是出行服务模式的变革？ 什么样的出行新模式可以解决现在城市交通拥堵常态化、出行体验差等痛点？ 什么样的出行服务新模式才是适合我国国情和体制机制的？
公安部交通管理科学研究所及其团队承担了“十三五” 国家重点研发计划项目“城市智慧出行服务系统技术集成应用”， 努力通过技术创新回答上述问题， 并将研究成果凝练成本书。相关成果为出行服务模式构造提出了新思路和新方案。全书由公安部交通管理科学研究所副所长吴晓东研究员统稿， 并负责著第１ 章和第７ 章部分内容； 公安部交通管理科学研究所邱红桐研究员负责著第５ 章； 浙江大学马东方教授负责著第２ 章和第８ 章； 公安部交通管理科学研究所封春房副研究员负责著第３ 章； 浙江大学梅振宇副教授负责著第６ 章； 中国城市规划研究院伍速锋教授级高工负责著第４ 章； 北京千方科技股份有限公司总工程师付长青参与著第７ 章剩余部分。
由于著者水平有限， 书中难免出现疏漏和不足之处， 敬请读者批评指正！
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