\t本书围绕高速公路交通网络状态、交通数据质量、交通流复杂影响因素、多步交通流预测等内容开展建模与分析。本书首先构建了交通网络状态分析模型，基于多模态识别实现交通状态特征提取，利用多任务共享机制实现了对路网时空特征的表达，从而分析远景交通网络状态；然后在此基础上，针对公路开放环境下采集数据存在噪声问题，结合特征选择与数据重构提出了两种交通流数据降噪方法，有效降低了噪声数据对模型影响：然后针对交通流复杂影响因素难以整合的问题，从多特征角度定量分析交通流影响因素，挖掘复杂因素与交通流变化间的关系；最后为了支撑长时道路决策，针对多步交通流预测误差累积问题，设计了多步交通流预测方法，为实现路径规划、交通管控等提供了可行性。本书内容翔实明确，主要面向从事智能交通系统、计算机建模、交通工程等研究工作的科研人员，为其在相关研究工作中提供思路和研究方法，同时也可作为计算机相关专业研究生的参考资料。

  
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\t\t第1章绪论
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\t\t1.1交通流预测背景
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\t\t1.2交通流预测研究现状
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\t\t1.3交通流预测挑战
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\t\t1.4本书研究内容
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\t\t1.5本书结构
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\t\t1.6小结
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\t\t第2章交通流相关概念及预测理论方法
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\t\t2.1交通流的基本概念和特征
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\t\t2.2交通流预测分类
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\t\t2.3交通流预测理论方法
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\t\t2.3.1基于统计理论的方法
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\t\t2.3.2基于智能计算理论的方法
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\t\t2.3.3基于深度学习理论的方法
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\t\t2.3.4基于组合模型的方法
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\t\t2.4小结
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\t\t第3章高速路网交通参数数据特征分析
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\t\t3.1引言
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\t\t3.2高速公路交通数据介绍
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\t\t3.2.1高速公路收费数据
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\t\t3.2.2PeMS数据
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\t\t……
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