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本書為當前鮮有的利用人工智能進行城市軌道交通短時客流預測方法的專著，構(gòu)建了一整套智能城市軌道交通短時客流預測體系。

內(nèi)容簡介

　　《基于人工智能的城市軌道交通短時客流預測》以作者及其團隊多年來研究的城市軌道交通短時客流預測基礎理論和算法為基礎，深入細致地闡述了城市軌道交通短時客流預測面臨的一系列數(shù)據(jù)、模型、管理需求等問題，提出了相關(guān)的機器學習和深度學習模型與算法，是作者及團隊近年來一系列研究成果的體現(xiàn)。該書主要內(nèi)容包括城市軌道交通常態(tài)與非常態(tài)場景下車站級和網(wǎng)絡級短時進站流預測、短時OD流預測、短時斷面流預測、以軌道交通為骨干的多模式交通短時客流預測、基于計算機視覺的軌道交通站內(nèi)關(guān)鍵設施處短時客流預測。
　　《基于人工智能的城市軌道交通短時客流預測》主要面向從事城市軌道交通運營管理的科研人員，廣大從事交通大數(shù)據(jù)分析、機器學習或深度學習的專業(yè)人員，從事高等教學的相關(guān)教師，高等院校的在讀學生及相關(guān)領(lǐng)域的廣大科研人員，可作為各高等院校交通運輸、交通工程等專業(yè)的本科生和研究生教材。

作者簡介

張金雷，男，1993年2月生，工學博士，講師。現(xiàn)任職于北京交通大學軌道交通控制與安全國家重點實驗室，主要從事人工智能與交通大數(shù)據(jù)挖掘、短時客流預測、機器學習深度學習、計算機視覺相關(guān)研究，主講《人工智能與大數(shù)據(jù)應用實戰(zhàn)》 研究生課程、《人工智能與交通大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)》本科生課程，參編《深度學習與交通大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)》教材1部，指導多項本科畢業(yè)設計和大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項目。主持和參與國家自然科學基金面上、國家自然科學基金青年基金、北京自然科學基金等項目多項。在Transportation Research Part C、IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems等交通領(lǐng)域國際頂級SCI期刊發(fā)表論文10 余篇，申請國家發(fā)明專利8項。讀博期間2019、2020年連續(xù)兩次獲博士研究生國家獎學金，獲2021年校最高獎學金-知行獎學金提名獎，主持研究生最高等創(chuàng)新基金項目，獲國家留學基金委資助，赴美國華盛頓大學進行了為期一年的訪學。