Handbook of Mobility Data Mining, Volume 3: Mobility Data-Driven Applications (Manual de minería de datos de movilidad, volumen 3: Aplicaciones basadas en datos de movilidad)

Título original:

Handbook of Mobility Data Mining, Volume 3: Mobility Data-Driven Applications

Contenido del libro:

Manual de minería de datos sobre movilidad: Volume Three: Mobility Data-Driven Applications presenta las tecnologías fundamentales de la minería de big data móvil (MDM), los métodos avanzados de IA y las aplicaciones de nivel superior, ayudando a los lectores a comprender exhaustivamente la MDM con un enfoque ascendente.

El libro explica cómo preprocesar los macrodatos móviles, visualizar la movilidad urbana, simular y predecir el comportamiento humano en los desplazamientos y evaluar las características de la movilidad urbana y su adecuación como condiciones y limitaciones en los sistemas de transporte, gestión de emergencias y desarrollo sostenible. El libro contiene información crucial para investigadores, ingenieros, operadores, administradores y responsables políticos que busquen una mayor comprensión de la estructura y las limitaciones de los infrasistemas de las tecnologías actuales.

El libro presenta cómo diseñar plataformas de MDM que se adapten a la evolución del entorno de la movilidad -y a los nuevos tipos de transporte y usuarios- sobre la base de una solución integrada que utilice las capacidades de detección y comunicación para abordar los importantes retos a los que se enfrenta el campo de la MDM. Este tercer volumen examina varios casos prácticos para ilustrar y explorar los métodos introducidos en los dos primeros volúmenes, abarcando temas como la gestión inteligente del transporte, la gestión inteligente de emergencias -detallando casos como el terremoto de Fukushima, el huracán Katrina y COVID-19- y el desarrollo de la sostenibilidad urbana, abarcando el comportamiento de los desplazamientos en bicicleta y ferrocarril, la desigualdad en la movilidad y la desigualdad en la contaminación vial y lumínica.