大数据及其在交通运输中的应用_李敏、王武宏、潘福全著_9787122399830

近年来，随着大数据的引入和人工智能的发展，交通领域在大数据和人工智能的影响下不断发展，追求更快、更准确、更智能化的研究越来越迫切。驾驶行为及意图的识别、交通流的预测、交通规划等交通领域的更新内容都需要大数据和人工智能的支撑。本书介绍了大数据的框架和基本内容、特点及原理等，从数据的获取到深度学习，讲解的内容由浅入深，并通过Python编程实现数据获取和算法原理说明，使读者容易理解和掌握。
本书的具体研究内容如下。
① 大数据概述：大数据的基本理论知识，大数据的特征、分类、框架结构等。
② Python基础知识：各种模块的讲解，并配以案例实现。
③ 机器学习模式识别：机器学习的类型，机器学习的基础数学知识，树和随机森林算法，KNN 算法，贝叶斯理论，支持向量机等模型和原理，以及具体的Python代码实现。
④ 深度学习基础及应用：深度学习的微积分基础、线性代数基础、案例详解、深度学习框架以及硬件基础、深度学习的驾驶意图应用等。
⑤ 深度学习的交通流预测研究：交通流理论基础、交通流统计分布特性的基本理论知识、交通流数据预处理等。
本书的出版得到了山东省自然科学基金面上项目(ZR2019MEE072)、教育部高等教育司“人因与工效学”产学合作协同育人项目(202101042014)、教育部人文社会科学研究规划基金(18YJAZH067)、山东省自然科学基金面上项目(ZR2020MG021)、山东省泰山学者专项(ts201712054)、国家自然科学基金面上项目(5217052865)、工业流体节能与污染控制教育部重点实验室项目(背景噪声下小波包处理技术的深度学习声纹识别研究)等资助。在此一并表示感谢。
最后，还要衷心感谢本书引用的参考资料的所有作者。由于笔者水平有限，书中难免有疏漏和不足之处，恳请读者批评指正。

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