学习方法：本课程要求学生课前预习，并加强课后巩固。建议学生养成对交通问题和科学问题不断探索的习惯，特别是重视对城市交通发展现状，交通拥堵成因、发展规律、评估检测方法等知识逐步积累、融会贯通、综合应用能力的培养。六、学时分配表4各章节学时分配表学时分配章节合计主要内容讲授习题实验讨论其它22第一章绪论第二章22交通拥堵的界定、类型、特点第三章交通拥堵成因分析11第四章112交通拥堵的社会影响分析2第五章24交通拥堵的判别第六章44交通拥堵的评价第七章45交通拥堵的形成过程及传播规律18第八章国内外治理交通拥堵的主要方法62第九章44交通仿真模拟32合计七、考核与成绩评定课程考核以考核学生对课程目标达成为主要目的，检查学生对教学内容的掌握程度为重要内容。课程成绩包括平时成绩和大作业成绩两部分。其中，平时成绩60%（考勤10%，课堂讨论30%，作业20%），期末大作业40%。本课程考核的内容及覆盖面：（1）交通拥堵的定义、分类、特点（2）不同交通拥堵信息采集和判别的方法（基于视频技术、车牌识别技术、物联网、浮动车等）（3）交通拥堵评价的原则及功能、常用的评价指标、交通拥堵的评价方法（4）交通拥堵形成演化规律分析（基于时空分布图和交通流理论的方法）（5）主要交通拥堵治理方法（车辆限行措施、拥挤收费、车牌照拍卖、拥车证措施、摇号措施等）6交通仿真模拟软件的基本操作，运用其分析评价交通拥堵治理方法的实施效果。考核方式及成绩评定，详见表5。12
12 学习方法：本课程要求学生课前预习，并加强课后巩固。建议学生养成对交通问题和 科学问题不断探索的习惯，特别是重视对城市交通发展现状，交通拥堵成因、发展规律、 评估检测方法等知识逐步积累、融会贯通、综合应用能力的培养。 六、学时分配 表 4 各章节学时分配表 章节 主要内容 学 时 分 配 合计 讲授 习题 实验 讨论 第一章 绪论 2 2 第二章 交通拥堵的界定、类型、特点 2 2 第三章 交通拥堵成因分析 1 1 第四章 交通拥堵的社会影响分析 1 1 2 第五章 交通拥堵的判别 2 2 4 第六章 交通拥堵的评价 4 4 第七章 交通拥堵的形成过程及传播规律 4 1 5 第八章 国内外治理交通拥堵的主要方法 6 2 8 第九章 交通仿真模拟 4 4 合计 32 七、考核与成绩评定 课程考核以考核学生对课程目标达成为主要目的，检查学生对教学内容的掌握程度为 重要内容。课程成绩包括平时成绩和大作业成绩两部分。 其中，平时成绩 60%（考勤 10%，课堂讨论 30%，作业 20%），期末大作业 40%。 本课程考核的内容及覆盖面： （1）交通拥堵的定义、分类、特点 （2）不同交通拥堵信息采集和判别的方法（基于视频技术、车牌识别技术、物联网、 浮动车等） （3）交通拥堵评价的原则及功能、常用的评价指标、交通拥堵的评价方法 （4）交通拥堵形成演化规律分析（基于时空分布图和交通流理论的方法） （5）主要交通拥堵治理方法（车辆限行措施、拥挤收费、车牌照拍卖、拥车证措施、 摇号措施等） 6 交通仿真模拟软件的基本操作，运用其分析评价交通拥堵治理方法的实施效果。 考核方式及成绩评定，详见表 5
表5考核方式及成绩评定分布表考核方式比例(%)主要考核内容对教学内容主要环节布置作业，对作业的完成质量进行考核，对毕业能作业20力项[1],[2],[3],[4]达成度的考核对分组汇报ppt，汇报内容，讨论情况进行考核。对毕业能力项[1][2],30课堂讨论[3],[4],[6]达成度的考核考勤10平日出勤情况考核，对毕业能力项[1],[2],[3],[4]达成度的考核能够针对具体交通拥堵问题，查阅资料，提出解决方案，对方案进行评期末40价，撰写报告。对毕业能力项[1],[2],[3],[4],[6]达成度的考核制定者：秦焕美批准者：陈艳艳2021年6月13
13 表 5 考核方式及成绩评定分布表 考核方式 比例（%） 主要考核内容 作业 20 对教学内容主要环节布置作业，对作业的完成质量进行考核，对毕业能 力项[1], [2], [3], [4]达成度的考核 课堂讨论 30 对分组汇报 ppt，汇报内容，讨论情况进行考核。对毕业能力项[1], [2], [3], [4] , [6]达成度的考核 考勤 10 平日出勤情况考核，对毕业能力项[1], [2], [3], [4]达成度的考核 期末 40 能够针对具体交通拥堵问题，查阅资料，提出解决方案，对方案进行评 价，撰写报告。对毕业能力项[1], [2], [3], [4] , [6]达成度的考核 制定者：秦焕美 批准者：陈艳艳 2021 年 6 月
“大数据技术在交通中的应用”课程教学大纲英文名称：ApplicationofBigDataTechnologyinTransportation课程编号：0009370课程性质：通识选修课学分：2.0学时：32课程类别：口工程经济与项目管理口美育修养与艺术鉴赏（美育课程）口其它团科学探索与创新发展口道德修养与身心健康口沟通表达与全球视野面向对象：本科生三年级及以上先修课程：无教材及参考书：[1】任福田、刘小明等，交通工程学（第3版），人民交通出版社，2017-07-01[2]杨东援、段征宇，透过大数据把脉城市交通，同济大学出版社，2017-03-01一、课程简介大数据技术近几年发展迅速，在各行各业得到广泛应用。在人、车、路协同发展的智能网联环境下，交通运输行业已然成为大数据技术应用的典型场景，吸引了国内外大批学者的关注。本课程从交通需求预测的角度出现，系统地部析大数据技术理论基础以及在交通领域的应用方法。主要内容包括大数据常用分析工具，交通大数据类别和采集方法，大数据的数学理论基础以及常用的大数据挖掘方法。最后，以交通工程应用为案例，在交通大数据挖掘、交通行为预测、交通优化与控制等方面展开讨论。通过本课程的学习，能够加强学生对大数据技术以及在交通领域应用的理解，为学生将来从事数据挖掘、数据建模、交通管理与控制等方面的工作，提供坚实的理论基础与应用方法。二、课程地位与教学目标1、课程地位：《大数据技术在交通中的应用》属于本科生通识选修课，是一门新兴的跨专业应用型学科，可作为应用数学、交通工程、计算机科学与技术、人工智能等专业校选课。课程将当前热门的大数据技术与交通相结合，理论联系实际、综合性与系统性并重、循序渐进的思维导向式教学，系统地阐述本课程理论知识。在大数据、人工智能、万物互联的新时代背景下，该课程的开设能够促进学生培养体系的发展，尤其是加强与时代发展新事物的紧密联系。同时，该课程能够拓宽学生知识面，培养学生发现问题、分析问题和解决问题的思维能力，提升学生运用大数据分析理论与技术解决城市交通问题的工程能力，从而完善学生的知识体系。2、教学目标：通过对工程技术与设计基本概念和方法的学习，使学生理解并掌握大数据基本理论、应用方法、优化算法以及交通工程应用等方面的基本知识，提高学生分析问题、解决问题、科学研究与工程实践的综合能力。支撑“工程教育认证标准（2015版）”毕业要求项[1][2]、[4]、[5]，说明如下：27
27 “大数据技术在交通中的应用 ”课程教学大纲 英文名称：Application ofBig Data Technology in Transportation 课程编号：0009370 课程性质：通识选修课 学分：2.0 学时：32 课程类别： □工程经济与项目管理 □美育修养与艺术鉴赏（美育课程） □其 科学探索与创新发展 □道德修养与身心健康 □沟通表达与全球视野 面向对象：本科生三年级及以上 先修课程：无 教材及参考书： [1] 任福田、刘小明等，交通工程学（第 3 版），人民交通出版社，2017-07-01 [2] 杨东援、段征宇，透过大数据把脉城市交通，同济大学出版社，2017-03-01 一、课程简介 大数据技术近几年发展迅速，在各行各业得到广泛应用。在人、车、路协同发展的智 能网联环境下，交通运输行业已然成为大数据技术应用的典型场景，吸引了国内外大批学 者的关注。本课程从交通需求预测的角度出现，系统地剖析大数据技术理论基础以及在交 通领域的应用方法。主要内容包括大数据常用分析工具，交通大数据类别和采集方法，大 数据的数学理论基础以及常用的大数据挖掘方法。最后，以交通工程应用为案例，在交通 大数据挖掘、交通行为预测、交通优化与控制等方面展开讨论。通过本课程的学习，能够 加强学生对大数据技术以及在交通领域应用的理解，为学生将来从事数据挖掘、数据建模、 交通管理与控制等方面的工作，提供坚实的理论基础与应用方法。 二、课程地位与教学目标 1、课程地位： 《大数据技术在交通中的应用》属于本科生通识选修课，是一门新兴的跨专业应用型 学科，可作为应用数学、交通工程、计算机科学与技术、人工智能等专业校选课。课程将 当前热门的大数据技术与交通相结合，理论联系实际、综合性与系统性并重、循序渐进的 思维导向式教学，系统地阐述本课程理论知识。在大数据、人工智能、万物互联的新时代 背景下，该课程的开设能够促进学生培养体系的发展，尤其是加强与时代发展新事物的紧 密联系。同时，该课程能够拓宽学生知识面，培养学生发现问题、分析问题和解决问题的 思维能力，提升学生运用大数据分析理论与技术解决城市交通问题的工程能力，从而完善 学生的知识体系。 2、教学目标： 通过对工程技术与设计基本概念和方法的学习，使学生理解并掌握大数据基本理论、 应用方法、优化算法以及交通工程应用等方面的基本知识，提高学生分析问题、解决问题、 科学研究与工程实践的综合能力。支撑“工程教育认证标准（2015 版）”毕业要求项[1]、 [2]、[4]、[5]，说明如下：
[1]工程知识：了解大数据技术在交通领域应用的基本方法，能够将大数据分析理论基础与技术应用于解决复杂的交通工程问题：[2]问题分析：理解大数据的数学原理与应用的关系，能够应用大数据数学基本原理，识别、分析复杂交通工程问题，以期获得有效的解决策略。要求学生能够借助某一种或多种大数据技术实现交通工程案例的完整分析；[4]科学研究：使学生初步具备利用大数据技术独立开展交通行为分析的能力，分析与解释相关数据以得出有效结论。要求学生提交一份作业，以展示其利用大数据分析技术对实际案例的分析思路、数据处理与挖掘过程以及有效结论；[5]工程应用（使用现代工具）：使学生面临交通问题时，了解选择何种大数据分析的框架及在不同阶段需要采用什么样的工具，如开发语言、开发环境、开发工具、结果可视化等。三、课程教学内容及要求1、课程内容及要求（1）大数据介绍大数据定义了解]：大数据发展过程[理解];大数据特征[理解]重点：课程基本内容，大数据的发展过程和基本特征难点：大数据的基本特征（2）大数据分析工具常用大数据开发语言[理解]大数据清洗方法[理解]大数据储存与管理方法[理解]常用大数据算法模型理解】大数据可视化[理解]重点：大数据分析的框架模式难点：大数据常用开发语言、算法模型和数据可视化工具（3）交通大数据类别交通技术发展过程，未来发展方向[理解]：按行业、交通方式数据采集方法划分的种类【掌握]；重点：不同行业、交通方式和采集方法都能获取的数据内容难点：按交通方式和采集方法划分的数据类别（4）交通大数据采集交通大数据采集的发展过程，人工向众包的转变[理解]：线圈检测技术，视频识别技术，微波雷达技术原理掌握：手机信令数据，地图导航数据，WIFI/蓝牙探针数据的特征，可获取信息，优缺点［掌握]：重点：传感器采集数据包括的技术方法，众包方式采集数据常用方法28
28 [1] 工程知识：了解大数据技术在交通领域应用的基本方法，能够将大数据分析理论 基础与技术应用于解决复杂的交通工程问题； [2] 问题分析：理解大数据的数学原理与应用的关系，能够应用大数据数学基本原理， 识别、分析复杂交通工程问题，以期获得有效的解决策略。要求学生能够借助某一种或多 种大数据技术实现交通工程案例的完整分析； [4] 科学研究：使学生初步具备利用大数据技术独立开展交通行为分析的能力，分析 与解释相关数据以得出有效结论。要求学生提交一份作业，以展示其利用大数据分析技术 对实际案例的分析思路、数据处理与挖掘过程以及有效结论； [5] 工程应用（使用现代工具）：使学生面临交通问题时，了解选择何种大数据分析的 框架及在不同阶段需要采用什么样的工具，如开发语言、开发环境、开发工具、结果可视 化等。 三、课程教学内容及要求 1、课程内容及要求 （1）大数据介绍 大数据定义[了解]； 大数据发展过程[理解]； 大数据特征[理解] 重点：课程基本内容，大数据的发展过程和基本特征 难点：大数据的基本特征 （2）大数据分析工具 常用大数据开发语言[理解] 大数据清洗方法[理解] 大数据储存与管理方法[理解] 常用大数据算法模型[理解] 大数据可视化[理解] 重点：大数据分析的框架模式 难点：大数据常用开发语言、算法模型和数据可视化工具 （3）交通大数据类别 交通技术发展过程，未来发展方向[理解]； 按行业、交通方式数据采集方法划分的种类[掌握]； 重点：不同行业、交通方式和采集方法都能获取的数据内容 难点：按交通方式和采集方法划分的数据类别 （4）交通大数据采集 交通大数据采集的发展过程，人工向众包的转变[理解]； 线圈检测技术，视频识别技术，微波雷达技术原理[掌握]； 手机信令数据，地图导航数据，WIFI/蓝牙探针数据的特征，可获取信息，优缺点[掌 握]； 重点：传感器采集数据包括的技术方法，众包方式采集数据常用方法
难点：传感器与众包采集数据的差别（5）大数据的数学理论大数据的基本原理[了解]：统计概率与大数据应用的关系[理解]：数学优化与大数据应用的关系[理解]；重点：统计概率和数学优化在大数据理论中的作用难点：概率统计在机器学习中的作用（6）大数据分析方法常用大数据分析方法分类[了解]；聚类方法的原理和适用性【掌握：贝叶斯概率的原理和适用性[掌握]马尔可夫链的原理和适用性[掌握]：深度学习的原理和适用性【掌握]；重点：聚类、贝叶斯概率、马尔可夫链、深度学习等机器学习方法的差异和适用场景难点：常见机器学习方法的优缺点（7）交通特征挖掘利用GPS数据和手机信令数据挖掘分析道路拥堵的思路及案例[理解]：基于大数据的人群分类分析思路及案例，包括通勤与非通勤，旅游与非旅游等[理解]：重点：常见交通特征分类，道路交通拥堵致因挖掘思路，人群出行分类的作用难点：道路交通拥堵挖掘思路，人群出行需求特征挖掘思路，人与路的交通关系（8）交通行为预测基于手机信令数据的出行需求分析案例[理解]；基于WIFI/蓝牙探针的公交客流预测案例[理解]：基手手机信令数据交通方式选择分析案例理解」：重点：交通出行需求的含义，常用预测方法；交通方式选择的预测方法难点：交通出行需求、交通方式选择预测方法特征，传统方法与大数据背景下的差异2、支撑毕业能力项的教学内容第5、6节内容为课程考核重点内容，是用于支撑毕业要求的教学内容，具体如下：[1]大数据的数学理论：该章节重在讲解统计概率和数学优化在大数据理论中的作用，使学生理解大数据技术的数学原理，具备熟练应用大数据技术解决交通问题的思维能力。[2]大数据分析方法：该章节旨在详细介绍聚类、贝叶斯概率、马尔可夫链、深度学习等典型机器学习方法的差异和适用场景，使学生理解机器学习模型在交通中的典型应用对象，并初步掌握其数学原理。四、教学环节安排及要求（1）课堂讲授课堂教学首先要使学生掌握课程教学内容中规定的一些基本概念、基本原理和基本分析方法。特别是通过讲授，使学生能够对这些基本概念和理论有更深入的理解，使之融会贯通，学以致用，将大数据技术应用到实际的交通数据处理与分析中。29
29 难点：传感器与众包采集数据的差别 （5）大数据的数学理论 大数据的基本原理[了解]； 统计概率与大数据应用的关系[理解]； 数学优化与大数据应用的关系[理解]； 重点：统计概率和数学优化在大数据理论中的作用 难点：概率统计在机器学习中的作用 （6）大数据分析方法 常用大数据分析方法分类[了解]； 聚类方法的原理和适用性[掌握]； 贝叶斯概率的原理和适用性[掌握]； 马尔可夫链的原理和适用性[掌握]； 深度学习的原理和适用性[掌握]； 重点：聚类、贝叶斯概率、马尔可夫链、深度学习等机器学习方法的差异和适用场景 难点：常见机器学习方法的优缺点 （7）交通特征挖掘 利用 GPS 数据和手机信令数据挖掘分析道路拥堵的思路及案例[理解]； 基于大数据的人群分类分析思路及案例，包括通勤与非通勤，旅游与非旅游等[理解]； 重点：常见交通特征分类，道路交通拥堵致因挖掘思路，人群出行分类的作用 难点：道路交通拥堵挖掘思路，人群出行需求特征挖掘思路，人与路的交通关系 （8）交通行为预测 基于手机信令数据的出行需求分析案例[理解]； 基于 WIFI/蓝牙探针的公交客流预测案例[理解]； 基于手机信令数据交通方式选择分析案例[理解]； 重点：交通出行需求的含义，常用预测方法；交通方式选择的预测方法 难点：交通出行需求、交通方式选择预测方法特征，传统方法与大数据背景下的差异 2、支撑毕业能力项的教学内容 第 5、6 节内容为课程考核重点内容，是用于支撑毕业要求的教学内容，具体如下： [1] 大数据的数学理论: 该章节重在讲解统计概率和数学优化在大数据理论中的作用， 使学生理解大数据技术的数学原理，具备熟练应用大数据技术解决交通问题的思维能力。 [2] 大数据分析方法: 该章节旨在详细介绍聚类、贝叶斯概率、马尔可夫链、深度学习 等典型机器学习方法的差异和适用场景，使学生理解机器学习模型在交通中的典型应用对 象，并初步掌握其数学原理。 四、教学环节安排及要求 （1）课堂讲授 课堂教学首先要使学生掌握课程教学内容中规定的一些基本概念、基本原理和基本分 析方法。特别是通过讲授，使学生能够对这些基本概念和理论有更深入的理解，使之融会 贯通，学以致用，将大数据技术应用到实际的交通数据处理与分析中