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基于移動通信大數(shù)據(jù)的城市計算

基于移動通信大數(shù)據(jù)的城市計算

定 價:¥68.80

作 者: 吳乃星,張瑞,湯長猛,李力 著
出版社: 華中科技大學出版社
叢編項:
標 簽: 暫缺

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ISBN: 9787568058858 出版時間: 2020-04-01 包裝: 精裝
開本: 16 頁數(shù): 179 字數(shù):  

內容簡介

  城市計算以城市大數(shù)據(jù)為背景,將城市中發(fā)生的所有活動和信息進行融合,涉及計算機、城市規(guī)劃、交通、通信等多個領域,是智慧城市建設的核心、關鍵環(huán)節(jié)。本書囊括了智慧城市、城市計算及移動通信大數(shù)據(jù)等概念和理論的相關背景知識,詳細闡釋了結合移動通信數(shù)據(jù)進行城市計算的全部處理過程——從采集、預處理、分析挖掘直至構建相應大數(shù)據(jù)平臺,對其中每個環(huán)節(jié)在工程實踐中常用的相關工具和技術進行了講解。此外,結合典型的基于真實移動通信大數(shù)據(jù)的城市計算應用實踐案例,從數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、系統(tǒng)展示等方面進行了詳盡的技術性闡述,并對在實際項目實施過程中遇到的問題進行了詮釋,從多個視角對基于移動通信大數(shù)據(jù)的城市計算的優(yōu)勢和成果進行了展示。后,在基于移動通信大數(shù)據(jù)的城市計算實踐基礎上,對城市計算在智慧城市中的應用發(fā)展進行了展望,對智慧城市、城市計算的未來進行了設想,并針對可能出現(xiàn)的問題及挑戰(zhàn)進行了探討。 本書適用于城市計算相關專業(yè)的本科生或研究生對相關領域知識的學習、學術或工程技術探索,也適用于業(yè)內希望使用相關技術進行開發(fā)工作的工程師,以及相關領域研究者借鑒和參考。

作者簡介

  吳乃星 博士,教授級高級工程師,智慧城市規(guī)劃師。2005年畢業(yè)于北京郵電大學,獲計算機應用技術博士學位。目前供職于中國聯(lián)合網絡通信集團有限公司深圳市分公司,任智慧城市總監(jiān)。在通信和計算機技術領域從事研究和工程實踐20年,主持和參與的國家863計劃項目、“九五”科技攻關計劃項目、國家重點基礎研究課題及企業(yè)級科技項目超過25項,是深圳市重大技術攻關項目的主持者。在國家一級學術期刊及國家核心期刊上發(fā)表論文27篇。作為主要發(fā)明者,已提交、授權的國家發(fā)明專利6項。榮獲“2015年遼寧省科技進步二等獎”、“深圳市國*70周年計算機科技獎章”。目前, 被深圳市政府聘任為深圳市新型智慧城市專家委員會專家,被中共深圳市委聘任為深圳市網絡與信息安全專家委員會專家,是深圳市科技創(chuàng)新委員會“重大科技計劃項目”專家,同時擔任深圳市科學技術協(xié)會、深圳市發(fā)展和改革委員會、財政委員會、交通運輸委員會專家。張 瑞 博士,深圳北斗應用技術研究院院長,中國科學院深圳先進技術研究院計算機科學與技術專業(yè)博士后。畢業(yè)于華中科技大學,獲通信與信息系統(tǒng)專業(yè)碩士學位,管理科學與工程專業(yè)博士學位。長期從事大數(shù)據(jù)、智能交通與智慧城市等領域的研究和開發(fā)工作。主持建設廣東省新型研發(fā)機構,主持和參與國家973計劃、科技部國家重點研發(fā)計劃、國家自然科學基金以及深圳市科技創(chuàng)新委員會、深圳市交通運輸委員會、深圳市規(guī)劃和國土資源委員會、深圳市海洋局大數(shù)據(jù)類項目20余項。主持的項目入選廣東省經濟和信息化委員會2015年大數(shù)據(jù)應用示范項目、“粵治-治理現(xiàn)代化”2016-2017年大數(shù)據(jù)與公共服務類優(yōu)秀案例。發(fā)表相關的SCI/EI檢索論文10余篇,申請相關發(fā)明專利20余項。獲得2019年中國智能交通協(xié)會科學技術三等獎。 湯長猛 高級工程師,1996年畢業(yè)于北京郵電大學,獲電子與信息工程碩士學位。供職于中國聯(lián)合網絡通信有限公司深圳分公司,任政企客戶支撐響應中心經理。 在電信行業(yè)從事工程建設、新技術開發(fā)、市場營銷工作20多年。參與多項企業(yè)新技術、新產品開發(fā),尤其專注于基于移動通信技術的行業(yè)應用的研究和開發(fā)。 李 力 博士,清華大學自動化系副教授、博士生導師?,F(xiàn)為IEEE Fellow,中國自動化學會會士,中國自動化學會青年工作委員會副秘書長,IEEE智能交通協(xié)會協(xié)同駕駛技術專委會主席。長期從事人工智能、智能汽車與智能交通等領域科研工作。以第一或通信作者在國際權威期刊發(fā)表SCI檢索論文90余篇,Elsevier中國高被引學者(2017年、2018年)?,F(xiàn)任IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems副編輯、Transportation Research Part C: Emerging Technologies編委、《自動化學報》編委。獲中國自動化學會青年科學家獎(2018年)、教育部自然科學二等獎(2016年,第一完成人)、中國智能交通協(xié)會科學技術二等獎(2012年,第二完成人),多次獲得國際知名期刊和國際會議佳論文獎。

圖書目錄

第1章智慧城市與城市計算(1) 1.1智慧城市的概念、目標和架構(1) 1.1.1公共基礎設施(2) 1.1.2通用功能設施(2) 1.1.3業(yè)務應用(2) 1.1.4網絡安全空間(4) 1.1.5體制機制與標準規(guī)范體系(4) 1.2利用城市計算構建智慧城市(4) 第2章基于移動通信大數(shù)據(jù)的城市計算理論及現(xiàn)狀(6) 2.1城市計算技術(6) 2.1.1城市計算的興起(6) 2.1.2城市計算的研究(6) 2.2移動通信基站定位技術及其應用現(xiàn)狀(12) 2.2.1移動通信基站定位技術原理(12) 2.2.2移動通信基站定位技術應用現(xiàn)狀(15) 2.3基于移動通信大數(shù)據(jù)的城市計算(17) 2.3.1移動通信大數(shù)據(jù)在城市計算中的應用現(xiàn)狀(17) 2.3.2移動通信大數(shù)據(jù)在城市計算中的應用難點(18) 第3章移動通信網絡數(shù)據(jù)采集(20) 3.1移動通信網絡(20) 3.1.1移動通信網絡的演進(20) 3.1.2移動通信系統(tǒng)的基本網絡結構(24) 3.1.3移動通信網絡的關鍵接口與協(xié)議(28) 3.2移動通信數(shù)據(jù)采集基本原理(33) 3.2.1移動通信的數(shù)據(jù)與分類應用(33) 3.2.2移動通信信令與協(xié)議(34) 3.2.3移動通信基本通信流程(35) 3.2.4話單及信令數(shù)據(jù)采集(40) 3.3移動通信數(shù)據(jù)的獲取與預處理(44) 3.3.1數(shù)據(jù)獲取(44) 3.3.2數(shù)據(jù)預處理及數(shù)據(jù)管理(45) 第4章面向城市計算的移動通信數(shù)據(jù)分析(49) 4.1面向城市計算的基礎數(shù)據(jù)挖掘技術(49) 4.1.1數(shù)據(jù)挖掘(49) 4.1.2聚類分析(50) 4.1.3分類分析(52) 4.1.4回歸分析(56) 4.2面向城市計算的高級機器學習技術(59) 4.2.1機器學習(59) 4.2.2協(xié)同過濾(60) 4.2.3矩陣分解(63) 4.2.4張量分析(65) 4.2.5概率圖模型(67) 4.2.6深度學習(68) 4.2.7強化學習(72) 4.2.8集成學習(74) 4.2.9遷移學習(77) 4.3交叉領域知識融合(79) 基于移動通信大數(shù)據(jù)的城市計算目錄第5章移動通信大數(shù)據(jù)計算平臺(81) 5.1Hadoop概述(81) 5.1.1Hadoop的歷史(81) 5.1.2Hadoop的定義(82) 5.1.3Hadoop的構成模塊(85) 5.1.4Hadoop的生態(tài)系統(tǒng)(89) 5.1.5Hadoop的分布式系統(tǒng)(90) 5.1.6Hadoop與SQL數(shù)據(jù)庫(91) 5.2Hadoop原理(92) 5.2.1HDFS原理(92) 5.2.2Hadoop MapReduce原理(94) 5.2.3Hadoop YARN原理(96) 5.3Hive介紹及原理(99) 5.3.1Hive簡介(99) 5.3.2Hive架構(100) 5.3.3Hive的數(shù)據(jù)模型(102) 5.3.4Hive工作原理(105) 5.4HBase介紹及原理(105) 5.4.1HBase簡介(105) 5.4.2HBase架構(107) 5.4.3HBase與RDBMS(108) 5.4.4HBase訪問接口(109) 5.4.5HBase數(shù)據(jù)模型(110) 第6章基于移動通信大數(shù)據(jù)的城市計算應用實踐(112) 6.1移動網絡用戶的多維群體檢測和行為特征識別(112) 6.1.1數(shù)據(jù)處理及出行OD分析(112) 6.1.2用戶移動速度分析(117) 6.1.3用戶通勤特征分析(118) 6.1.4城市群體潮汐運動(120) 6.1.5城市交通通道識別(123) 6.2基于移動網絡數(shù)據(jù)的多維群體行為演變分析(130) 6.2.1城市群體行為演變分析(130) 6.2.2城市地理空間功能演變分析(139) 6.3基于移動網絡數(shù)據(jù)的多維群體行為預測(144) 6.3.1預測方法與模型(145) 6.3.2多維度預測(149) 6.3.3基于移動網絡數(shù)據(jù)的居民出行調查及多維群體行為預測支持系統(tǒng) (150) 第7章城市計算在智慧城市中的未來發(fā)展(155) 7.1智慧城市未來發(fā)展趨勢(155) 7.2城市計算面臨的未來挑戰(zhàn)(158) 7.2.1感知擴張技術(158) 7.2.2異構數(shù)據(jù)處理(159) 7.2.3協(xié)同計算(160) 7.3城市計算推動智慧城市建設的前景(161) 參考文獻(163)

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