大数据驱动下高速公路交通运行状态评价与分析

　　本书从高速公路交通大数据的概念和应用现状出发，分析了数据驱动下的交通运营管理和公众出行决策机制，介绍了数据质量分析与特征分析、行程时间可靠性估计、行程时间区间预测、交通运行状态评价等技术，并提出了面向道路使用者的出行场景决策建议，提供了面向运营管理的省域高速公路网运行状态分析方法指导。本书立足于交通大数据服务信息挖掘，与实际运营管理工作紧密结合，适合交通工程、交通大数据领域的相关技术人员阅读，同时也可作为高速公路交通运营管理部门的参考用书。

　　陈娇娜，女，1989年生于云南省大理州，彝族。工学博士，现任于西安石油大学电子工程学院，讲师。2007年至2016年就读于长安大学，研究方向为数据挖掘、智能交通系统，在高速公路大数据分析技术、可靠性研究领域取得一定研究成果，发表核心期刊论文8篇，其中2篇EI。

1 绪论
1.1 交通大数据
1.2 大数据时代下的高速公路
1.3 国内外研究基础
2 数据质量分析与特征分析
2.1 高速公路收费数据资源
2.2 高速公路收费数据的预处理
2.3 数据质量分析
2.4 数据特性分析
3 高速公路行程时间可靠性的估计方法
3.1 高速公路行程时间可靠性的定义
3.2 行程时间分布的数学模型
3.3 行程时间分布拟合方法比较
3.4 案例分析
4 高速公路行程时间短时区间预测方法
4.1 行程时间预测的不确定性
4.2 非参数Bootstrap方法的理论基础
4.3 行程时间区间预测的构建
4.4 预测区间的质量评估指标
4.5 行程时间预测模型分析与比较
4.6 案例分析
5 高速公路交通运行状态估计方法
5.1 高速公路交通运行状态评价的构成要素
5.2 模糊C均值聚类(FCM)算法原理及其改进策略
5.3 基于可靠性的高速公路交通运行状态估计算法实现
6 陕西省高速公路交通运行状态评价与分析
6.1 陕西省高速公路网运行态势监测概述
6.2 陕西省高速公路网现状
6.3 高速公路行程时间可靠性等级划分阈值的标定
6.4 面向道路使用者的出行场景决策
7 案例：面向管理决策的省域高速公路网运行分析
7.1 省域高速公路运营与服务评价指标体系
7.2 基于收费数据的省域高速公路网交通运行评价
7.3 陕西省高速公路网年度交通运行分析实例
8 高速公路信息化发展趋势
8.1 面向行动者偏好的个性化交通信息服务
8.2 基于非结构化数据分析的交通信息服务
8.3 跨学科领域交叉的交通大数据分析应用
参考文献