本书基于新一代人工智能及记录高速公路系统内车辆空间移动的时空大数据，从地理学空间流的视角探讨高速公路系统内的车辆流动，对于揭示区域内经济活动及人口出行的空间分异格局和流动规律等具有重要的意义。本书遵循“问题聚焦—理论框架—方法步骤—案例应用”的思路组织内容，综合利用地理信息技术、空间统计、网络分析、数据挖掘及数学张量等，构建不同的时空聚合分析方法，对高速公路移动大数据行深分析，剖析高速公路移动大数据蕴含的各类知识（空间格局、时间过程、关联关系等），提出“1 个表达模型 2 套聚合模式 4 种聚合方法”的内容体系，并通过多个案例验证所提出方法的有效性，可为高速公路系统管理、区域规划等提供指导意见和借鉴方向。<br/>【推荐语】<br/>新一代人工智能与时空大数据：探索高速公路系统内空间流分析的前沿技术。 地理学视角：从地理学“格局—过程—关系”视角揭示交通活动与人口出行的多样化时空规律。 问题导向：按照“问题聚焦—理论框架—方法步骤—案例应用”的逻辑结构，行系统性研究。 多技术融合：综合地理信息技术、空间统计、网络分析、数据挖掘和数学张量等，构建时空聚合分析方法。 深分析：剖析高速公路移动大数据，挖掘空间格局、时间过程和关联关系等知识。 创新内容体系：提出“1个表达模型 2套聚合模式 4种聚合方法”的分析框架。 案例验证：通过多个实际案例，验证所提出方法的有效性和实用性。 实践指导：为高速公路系统管理和区域规划提供指导意见和借鉴方向。<br/>【作者】<br/>高鸿 甘肃天水人，理学博士，兰州交通大学教师。硕士毕业于中国科学院大学，本科和博士毕业于南京师范大学。主要研究方向包括交通地理信息系统、交通大数据建模与分析、时空数据挖掘等。主持省级、校级科研项目2 项，参与国 家级科研项目六项，发表论文十二篇，其中第 一作者SCI论文四篇。<br/>
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