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数据驱动的移动性分析技术

2023年春
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教学计划
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授课语言
累计选课人数 10人
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  • [1.1] 交通数据采集与分析技术的发展 敬请期待
  • [1.2.1] 交通工程研究方法的变革 敬请期待
  • [1.2.2] 对交通规划四阶段方法的反思 敬请期待
  • [2.1]移动性规划的概念与技术流程 敬请期待
  • [2.2] 数据驱动的移动性分析技术 敬请期待
  • [3.1]移动性分析中的数据与分类 敬请期待
  • [3.2] 大数据在移动性分析中的价值与挑战 敬请期待
  • [4.1]数据质量控制流程与评价方法 敬请期待
  • [4.2.1]故障数据的识别方法 敬请期待
  • [4.2.2]故障数据的修补方法 敬请期待
  • [5.1.1] 描述性分析的概念和常用方法 敬请期待
  • [5.2.1] 某市移动通信数据的描述性分析 敬请期待
  • [5.2.2] 移动通信数据在居民出行调查中的适应性分析 敬请期待
  • [6.1.1] 降维分析的概念和常用方法 敬请期待
  • [6.2.1] 2020年新冠疫情期间的城际交通需求分析 敬请期待
  • [6.2.2] 上海市城市建成环境特征提取与分析 敬请期待
  • [7.1.1] 聚类分析的概念和常用方法 敬请期待
  • [7.1.2]. 分类分析的概念和常用方法mp4 敬请期待
  • [7.2.1]基于车牌照数据的车辆使用特征分析 敬请期待
  • [7.2.2] 基于聚类分析的共享单车运营策略分区 敬请期待
  • [8.1.1]社区发现的原理和实验方法_1 敬请期待
  • [8.2.1] 扬子江城市群的职住空间联系结构分析 敬请期待
  • [9.1.1] 基于移动通信数据的出行特征提取 敬请期待
  • [9.1.2] 个体出行模式分析 敬请期待

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李玮峰

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