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前言

智慧交通是近些年来交通运输行业最为关注的前沿热点和发展方向,被认为是当前交通行业各种现实问题的有效解决途径。由于高速公路系统内部车流在空间分布上具有差异性,在随时间变化上具有规律性,同时高速公路系统对社会经济和生态环境具有重要的影响,因而面向智慧交通的高速公路系统分析与建设需要充分考虑其时空内涵与时空影响。

高速公路收费站记录的车辆出入形成的数据,能够反映不同车辆在高速公路系统内的空间移动,称为高速公路移动大数据。从地理信息科学专业空间流的视角分析高速公路移动大数据,能够充分挖掘高速公路系统的时空分布特征和演变规律,进而可为高速公路系统的运行管理和发展规划提出指导和建议。

本书分为10章,各章的主要内容如下。

第1章为智慧高速公路的内涵延伸,主要对智慧交通的相关概念和发展进行介绍,重点挖掘智慧交通的时空内涵。此外,面向智慧规划、智慧管理和环境协调,对智慧高速公路系统的建设方向进行探讨。

第2章为空间移动的记录数据,主要介绍移动数据科学的兴起趋势及移动数据的概念,基于此对高速公路移动大数据进行解释,说明高速公路移动大数据的主要类型和应用特点。

第3章为面向智慧交通的高速公路空间流研究绪论,主要介绍高速公路系统内空间流相关的研究背景,梳理研究现状,明确本书的研究内容以及所采用的技术路线。

第4章为高速公路空间流概述,主要介绍高速公路空间流的产生、高速公路空间流的相关概念,以及高速公路空间流的监测与采集方式,对本书中高速公路空间流多维信息表达模型及聚合分析方法的研究对象进行概念上的描述和界定。

第5章为高速公路空间流多维信息表达模型,主要介绍高速公路空间流多维信息表达概念模型和高速公路空间流多维信息表达逻辑模型。对于高速公路空间流多维信息表达概念模型,主要介绍高速公路空间流基本表达维度的构造,包括维度构造的基本思路和所生成的主要维度的类型等,继而构建出多维空间,利用基本维度或者维度组合实现对高速公路空间流多种信息的描述和表达。对于高速公路空间流多维信息表达逻辑模型,主要介绍基于已有的空间流数据记录计算高速公路空间流的不同维度信息,并对多个维度的信息进行组织、存储,以便后续应用分析。

第6章为高速公路空间流聚合分析模式,主要介绍利用高速公路空间流的多维信息表达模型进行不同主题下的聚合分析。设计不同主题下高速公路空间流聚合分析的工作流,包括主要步骤和基本流程;探讨不同聚合主题适用的地理学分析目标,构建出高速公路空间流聚合分析的基本框架。此外,本章还着重介绍以地理位置为聚合主题进行高速公路空间流位置聚合分析的框架和基本步骤,以及以时间变化为聚合主题进行高速公路空间流时间聚合分析的框架和基本步骤,为后续利用高速公路空间流的时空聚合分析方法进行不同目标下的地理学分析提供方法基础。

第7章为基于位置聚合的高速公路空间流地理格局探测,主要介绍以位置为聚合主题的高速公路空间流的聚合分析方法及案例,说明高速公路空间流可以映射的地理位置类型(节点、路径、连线),进而构建不同类型的高速公路空间流位置聚合分析方法;针对不同类型的位置聚合分析,设计聚合特征的计算方法及其对应的特征排序筛选算法;基于筛选出的变异程度较大的聚合特征的空间分布,分析高速公路空间流的地理空间格局。

第8章为基于时间聚合的高速公路空间流数量预测,主要介绍以时间为聚合主题的高速公路空间流的聚合分析方法及案例。引入多维数学张量实现高速公路空间流时空多维信息表达,利用张量分析方法实现对高速公路空间流的时间变化特征的提取;分析高速公路空间流的时间变化规律,并利用时间序列建模方法和张量重构,提出高速公路空间流的时空同步高效预测方法。

第9章为基于位置和时间聚合的高速公路空间流关联分析,主要介绍利用高速公路位置聚合和时间聚合分析方式,探测高速公路空间流与其他地理要素的关系。基于位置聚合方法,提出高速公路空间流的地理格局与其他地理要素变量的空间格局之间的静态关联关系的探测方法;利用时间聚合方法,提出高速公路空间流的时间变化与其他地理要素变量的时间变化之间的动态关联关系的探测方法。设置对应的案例,说明基于时空聚合的高速公路空间流要素关联探测方法的应用。

第10章为结论、创新和展望,总结本书研究的整体结论,说明本书的创新点,对本书研究的不足之处进行讨论,并对后续可开展的研究进行展望。

本书主要内容的研究和撰写工作是作者在南京师范大学攻读博士学位期间完成的,感谢南京师范大学地理科学学院袁林旺教授和俞肇元教授给予的研究指导、数据支持和项目资助(国家自然科学基金41971404、42001320和国家杰出青年科学基金41625004)。同时,感谢兰州交通大学测绘与地理信息学院闫浩文教授、周亮教授和杨树文教授对本书出版提供的项目资助(国家自然科学基金42271214、41930101)、支持和帮助。 bz/RBPqd1Hd8Bjh88o6v2k//mUK/xsh8O9d6Z3hZFEKjgUor25iV/kbgUZSvVYV+

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