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  • 智能運輸信息處理技術
    該商品所屬分類:研究生 -> 工學
    【市場價】
    497-720
    【優惠價】
    311-450
    【作者】 王艷輝,賈利民,李曼 
    【所屬類別】 圖書  教材  研究生/本科/專科教材  工學 
    【出版社】北京交通大學出版社 
    【ISBN】9787512140929
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
    一次購物滿2000元台幣95折+免運費+贈品
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    內容介紹



    開本:16開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝-膠訂

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787512140929
    作者:王艷輝,賈利民,李曼

    出版社:北京交通大學出版社
    出版時間:2020年06月 

        
        
    "
    內容簡介
    《智能運輸信息處理技術》涵蓋了智能運輸信息處理的全過程,包括信息的獲取、預處理、集成、挖掘及表達,並用道路交通違法事故信息處理案例、動車組牽引繫統故障信息處理案例兩個案例說明和演示了智能運輸信息處理的過程和方法。在編寫過程中結合了算法原理與實際應用經驗,全面而又不失重點地展現了現代智能信息處理技術應用,較為全面地表述了智能運輸信息處理知識體繫。
    《智能運輸信息處理技術》內容豐富,取材新穎,是一本針對智能運輸工程及相關專業的信息處理教材,是為了適應將交通運輸類學生培養成“寬口徑、高素質”專業人纔的目標而編寫的。
    目錄
    第1章 緒論
    1.1 智能運輸繫統概述
    1.1.1 智能運輸繫統基本概念
    1.1.2 典型的智能運輸信息繫統
    1.1.3 存在的問題
    1.2 智能運輸信息處理
    1.2.1 數據與信息
    1.2.2 智能運輸信息處理技術與模式
    1.2.3 智能時代的信息——大數據的重要性與必要性
    小結
    習題1

    第2章 數據預處理方法
    2.1 概述第1章 緒論
    1.1 智能運輸繫統概述
    1.1.1 智能運輸繫統基本概念
    1.1.2 典型的智能運輸信息繫統
    1.1.3 存在的問題
    1.2 智能運輸信息處理
    1.2.1 數據與信息
    1.2.2 智能運輸信息處理技術與模式
    1.2.3 智能時代的信息——大數據的重要性與必要性
    小結
    習題1

    第2章 數據預處理方法
    2.1 概述
    2.2 數據預處理的方法
    2.2.1 數據描述
    2.2.2 數據清洗
    2.2.3 數據變換
    2.2.4 數據離散化
    2.2.5 數據集成
    2.2.6 數據歸約
    小結
    習題2

    第3章 智能運輸信息分類技術
    3.1 決策樹分類器
    3.1.1 決策樹的基本原理與特點
    3.1.2 決策樹分類基本步驟
    3.1.3 ID3算法
    3.1.4 C4.5 算法
    3.1.5 決策樹分類器在智能運輸信息處理中的MATLAB應用實例
    3.2 SVM分類器
    3.2.1 線性核近似線性可分SVM
    3.2.2 非線性SVM
    3.2.3 SVM分類器在智能運輸信息處理中的MATLAB應用實例
    3.3 人工神經網絡分類器
    3.3.1 人工神經網絡的基本構成和原理
    3.3.2 BP神經網絡分類器
    3.3.3 徑向基函數神經網絡(RBF)
    3.3.4 神經網絡分類器在智能運輸信息處理中的MATLAB應用實例
    小結
    習題3

    第4章 智能運輸信息預測技術
    4.1 概述
    4.2 時間序列預測法
    4.2.1 基本步驟
    4.2.2 基本特征
    4.2.3 時間序列預測模型
    4.2.4 模型檢驗
    4.2.5 時間序列預測在智能運輸信息處理中的MATLAB應用實例
    4.3 回歸分析預測法
    4.3.1 基本步驟和應注意的問題
    4.3.2 線性回歸分析預測模型
    4.3.3 非線性回歸分析預測模型
    4.3.4 回歸分析預測在智能運輸信息處理中的MATJAB應用實例
    4.4 灰色預測法
    4.4.1 灰色預測模型的特點及分類
    4.4.2 灰色預測模型
    4.4.3 灰色預測在智能運輸信息處理中的MATLAB應用實例
    小結
    習題4

    第5章 智能運輸信息聚類技術
    5.1 概述
    5.2 k-means聚類算法
    5.2.1 k-means聚類算法原理
    5.2.2 k-means聚類算法步驟
    5.2.3 k-means在智能運輸信息處理中的MATLAB應用實例
    5.3 層次聚類算法
    5.3.1 層次聚類算法原理
    5.3.2 層次聚類算法步驟
    5.3.3 層次聚類在智能運輸信息處理中的MATLAB應用實例
    5.4 SOM聚類算法
    5.4.1 SOM聚類算法原理
    5.4.2 SOM聚類算法步驟
    5.4.3 SOM聚類在智能運輸信息處理中的MATLAB應用實例
    小結
    習題5
    ……
    第6章 智能運輸信息關聯分析技術
    第7章 信息可視化技術
    第8章 道路交通違法事故信息處理案例
    第9章 動車組牽引繫統故障信息處理案例
    第10章 智能運輸信息處理技術前沿熱點
    參考文獻


     
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