58、《交通模型与数据分析》课程教学大纲——王翔.docx

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1、交通模型与数据分析课程教学大纲一、课程基本信息英文名称TransportationMode1ingandDataAna1yzing课程代码TRTR3021课程性质专业选修课程授课对象交通运输专业学分2.0学时共36,讲课34学时，实践2学时主讲教师王翔修订日期指定教材杨东援、段征宇等。大数据环境下城市交通分析技术，同济大学出版社，2015年1月出版。二、课程目标（一）总体目标：交通模型与数据分析是交通运输专业的一门专业选修课，将城市交通系统视为由物理要素和人共同构成的友杂自适应系统，研究通过大数据技术应用，针对城市综合交通系统演变过程，辨识特征、认识规律、发现知识的方法。本课程的授课对象是交通

2、运输专业学生，因此该课程的任务是介绍交通模型与数据分析的基本方法，以帮助学生建立基于大数据来解决交通系统基本问题的思维方式和分析步骤。通过学习数据环境、数据采集和质量控制等知识，掌握与交通运输工程领域相关的数据特征、决策过程、分析体系等。培养学生运用数学及自然科学等知识描述交通系统特征，构建数学模型的能力。（二）课程目标：课程目标1掌握城市交通大数据特点、面临的挑战、以及决策过程中产生的信息分析需求。课程目标2：掌握大数据环境下城市交通分析技术，包括信息采集和质量控制、系统状态和交通行为特征提取、规律分析和验证的分析模型、问题导向的分析流程等。课程目标3：掌握数据修补、特征提取、关联分析和信息

3、融合等分析技术。课程目标4：掌握大数据分析与建模后可在城市综合交通系统演变过程中进行辨识特征、认识规律、发现知识等方面进行应用。（H）课程目标与毕业要求、课程内容的对应关系本课程支撑专业培养计划中毕业要求2、毕业要求4和毕业要求10：毕业要求观测点2-4.能运用交通运输的基本原理，借助文献研究，分析交通运输领域各环节的影响因素，获得有效结论。毕业要求观测点4-1.能够基于交通运输科学理论，通过文献研究、调查等方法，调研和分析交通运输复杂工程问题的解决方案,毕业要求观测点4-4.能对交通运输调查、实验结果进行分析和解释，并通过信息综合得到合理有效的结论。毕业要求观测点IOT.能就交通运输专业问题

4、，以口头、文稿、图表等方式，向业界同行和社会公众准确表达观点，回应质疑。表1:课程目标与毕业要求的对应关系表毕业要求课程目标毕业要求观测点2-4毕业要求观测点4-1毕业要求观测点4-4毕业要求观测点10-1课程目标1课程目标2课程目标3课程目标4表2：课程目标与课程内容的对应关系表课程目标对应课程内容课程目标1第一章、第二章、第三章、第四章课程目标2第五章、第六章、第七章、第八章课程目标3第六章、第七章、第八章课程目标4实践三、教学内容3.1讲授内容第一章概述1 .教学目标(1) 了解城市发展战略指导思想的变革；(2) 了解复杂适应系统的概念；(3) 了解交通领域大数据技术应用进展。2 .教学

5、重难点(1)统领全局的交通战略与发展政策；(2)复杂适应系统；(3)大数据分析技术与复杂性科学。3 .教学内容(1)挑战与变革：城镇化、机动化与交通对策(2)基于复杂适应系统理论的分析框架(3)大数据带来的技术变化(4)城市交通分析技术的变革4 .教学方法讲授、讨论、自学5 .教学评价能够了解城市发展战略指导思想的变革；能够了解复杂适应系统的概念；能够了解交通领域大数据技术应用进展。对应课程目标1,毕业要求观测点2-4。第二章城市交通相关的数据环境1教学目标(1)掌握城市交通相关数据特征；(2)掌握不同城市交通相关数据的处理方法。6 .教学重难点重点：(1) FCD数据的采集原理和处理方法；(

6、2)公交IC卡的交通行为信息提取；(3)车辆牌照识别数据的时空分布分析方法；(4)移动通信数据的时空分析方法；难点：公交IC卡出行特征分析，车牌数据时空特征分析、移动通信数据时空间分析。7 .教学内容(1)道路定点检测器数据特征(2)浮动车数据特征(3)公交IC卡数据特征(4)车辆牌照检测数据特征(5)移动通信数据特征(6)公交运行管理数据特征(7)人口普查数据8 .教学方法讲授、讨论、PB1、自学9 .教学评价能够掌握城市交通相关数据特征；能够掌握不同城市交通相关数据的处理方法。对应课程目标1,毕业要求观测点2-4。第三章城市交通决策过程中的数据化分析10 教学目标(1)掌握土地空间结构与交

7、通网络布局相关性；(2)掌握综合交通体系的整体结构分析；(3)掌握公交优先的决策分析框架；(4)掌握道路交通的系统管理与需求管理。11 教学重难点重点：(1)模型分析与数据分析的关联及差异；(2)中微观层面的土地开发与交通系统协同；(3)公共交通服务水平比较竞争力分析。难点：(1) 土地空间与交通网络相关性分析；(2)公交优先决策分析方法；(3)道路交通拥堵缓解方法。12 教学内容(1) 土地开发与交通协调决策分析(2)综合交通体系建设决策分析(3)公交优先发展的决策分析(4)道路交通拥堵对策的决策分析13 教学方法讲授、讨论、PB1、自学14 教学评价能够掌握土地空间结构与交通网络布局相关性

8、；能够掌握综合交通体系的整体结构分析；能够掌握公交优先的决策分析框架；能够掌握道路交通的系统管理与需求管理。对应课程目标1,毕业要求观测点2-4。第四章城市交通的大数据分析体系架构15 教学目标（1）掌握城市交通系统的描述框架（2）掌握大数据环境下城市交通分析的四层次;（3）掌握数据分析与决策过程的整合。16 教学重难点重点：（1）清除决策判断的不确定性；（2）贯穿四个层次的不同类型数据；（3）多源信息融合分析。难点：（1）城市交通大数据的多维数据模型；（2）从结构化数据到非结构化数据的融合分析。17 教学内容（1）城市交通大数据分析的总体架构（2）分析技术层次与数据类型（3）分析技术的逐步深

9、化18 教学方法讲授、讨论、PB1、自学19 教学评价能够掌握城市交通系统的描述框架能够掌握大数据环境下城市交通分析的四层次；能够掌握数据分析与决策过程的整合。对应课程目标1,毕业要求观测点2-4。第五章信息采集和质控制1教学目标(1)掌握基于综述研究的数据应用价值分析；(2)掌握定点检测数据、FCD、公交IC卡、车牌数据质量控制方法;(3)掌握数据修补模型；20 教学重难点重点：(1)公交IC卡基础信息提取与质量控制；(2)车牌数据质量分析；(3)基于时间序列的数据修补模型。难点：(1)相关空间数据回归估计方法；(2)动态因子估计方法。21 教学内容(1)基于城市交通共享信息平台的数据整合(

10、2)数据的信息含量分析(3)数据采集的质量控制(4)定点检测器数据修补技术22 教学方法讲授、讨论、PB1、自学23 教学评价能够掌握基于综述研究的数据应用价值分析；能够掌握定点检测数据、FCD,公交IC卡、车牌数据质量控制方法；能够掌握数据修补模型；对应课程目标2,毕业要求观测点4-1。第六章道路系统状态特征提取24 教学目标(1)掌握城市道路断面分类方法；(2)掌握路段交通状态模式划分；(3)掌握区段交通状态的描述；(4)掌握局部路网交通状态描述。25 教学重难点重点：(1)基于聚类分析的断面交通状态研究；(2)插入虚拟检测断面细化到路分段；(3)基于拥堵态势指数日变曲线的拥堵模式；(4)

11、路网交通状态关联分析。难点：(1)路网对区域连通状态保障程度分析；(2)根据交通状态时间序列数据相似性的聚类分析。26 教学内容(1)断面交通状态表征(2)路段交通状态表征(3)区段交通状态表征(4)路网交通状态表征27 教学方法讲授、讨论、CB1、自学28 教学评价能够掌握城市道路断面分类方法；能够掌握路段交通状态模式划分；能够掌握区段交通状态的描述；能够掌握局部路网交通状态描述。对应课程目标2、3,毕业要求观测点4-1、4-4。第七章交通服务系统状态特征提取29 教学目标(1)掌握公交站点延误计算；(2)掌握公交行程时间服务水平划分；(3)掌握出租车基本运行特征；30 教学重难点重点：(1

12、)公交车基本路段行驶速度分析；(2)站点、区域范围内公交车辆运行时间分布；(3)出租车运行状态特征的信息挖掘。难点(1)公交线路节点影响区域动态划分方法。31 教学内容(1)基于GPS数据的公交运行参数分析(2)公交行驶时间分布研究(3)公交路段运行可靠性评价及分析(4)公交车辆站点耗用时间波动性分析(5)出租车辆运行状态特征分析32 教学方法讲授、讨论、PB1、自学33 教学评价能够掌握公交站点延误计算；能够掌握公交行程时间服务水平划分；能够掌握出租车基本运行特征；对应课程目标2、3,毕业要求观测点4-1、4-4o第八章交通需求及行为特征提取34 教学目标（1）掌握车辆属性间关联分析方法；（

13、2）掌握基于个体行为特征的用户分类方法；（3）掌握个体活动特征指标。35 教学重难点重点：（1）车辆个体属性表达；（2）公交换乘行为、公交站点OD分析；（3）空间分区的特征集计分析。难点：（1）空间分区的土地使用性质判别；（2）在小波分解基础上的断面流量特征分析。36 教学内容（1）车辆使用状态特征分析；（2）从IC卡数据提取公交乘客行为信息；（3）基于移动通信数据的居民空间活动特征分析;（4）出租车使用行为分析；（5）道路断面流量特征的提取4 .教学方法讲授、讨论、CB1、自学5 .教学评价能够掌握车辆属性间关联分析方法；能够掌握基于个体行为特征的用户分类方法；能够掌握个体活动特征指标。对应

14、课程目标2、3,毕业要求观测点4-1、4-4o实践、基于车辆牌照数据的车辆出行特征分析1、实践目的1）掌握车辆牌照数据的采集方法；2）掌握车辆牌照数据的质量控制方法；3）掌握基于车辆牌照数据的车辆出行特征提取方法；4）掌握车辆出行个体行为特征的分类方法。2、实践主要内容1）利用数据库提取所需时段与区域的车牌数据；2）评估车牌数据质量，筛除各位问题数据；3）确定车辆出行链划分方法；4）计算车辆出行强度；5）计算车辆出行的出发时刻分布；6）计算车辆出行的路径选择相似度；7）车辆出行特征分类。3、重难点1）车牌数据质量控制；2）车辆出行链分段阈值；3）车辆出行特征分析。注：本课程授课对象为大四学生，实践类型为综合性实践，需要提交计算说明书报告，报告主要包括实践目的，要求，设计内容和成果分析等。实践评价内容和评分细则参见附录四、学时分配表4：各章节的具体内容和学时分配表章节章节名称学时分配第一章引论2第二章城市交通相关的数据环境2第二早城市交通决策过程中的数据化分析2第四章城市交通的大数据分析体系架构4第五章信息采集和质量控制4