| 中文摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 主要研究内容和研究方法 | 第15-17页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3.2 主要研究方法 | 第16-17页 |
| 第2章 大数据在治理交通中的实际应用 | 第17-22页 |
| 2.1 大数据在交通中应用与分析 | 第17-20页 |
| 2.2 大数据在交通中应用思考 | 第20-22页 |
| 第3章 深圳市交通拥堵的现状及成因 | 第22-27页 |
| 3.1 深圳交通拥堵现状 | 第22-23页 |
| 3.2 深圳交通拥堵成因 | 第23-26页 |
| 3.2.1 交通管理不科学 | 第23页 |
| 3.2.2 监测预警系统不完善 | 第23页 |
| 3.2.3 管理多元格局尚未形成 | 第23-24页 |
| 3.2.4 决策失误 | 第24页 |
| 3.2.5 大数据管理理念滞后 | 第24-25页 |
| 3.2.6 缺乏大数据统筹协调部门 | 第25-26页 |
| 3.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第4章 大数据下治理深圳交通拥堵面临的机遇与挑战 | 第27-33页 |
| 4.1 大数据下治理深圳交通拥堵面临的机遇 | 第27-29页 |
| 4.1.1 大数据加快深圳交通治理模式转变 | 第27-28页 |
| 4.1.2 大数据助力深圳交通预警与实时监测 | 第28页 |
| 4.1.3 大数据促进深圳交通运行效率提高 | 第28页 |
| 4.1.4 大数据为深圳交通科学决策提供依据 | 第28-29页 |
| 4.2 大数据下治理深圳交通拥堵面临的挑战 | 第29-32页 |
| 4.2.1 大数据使个人信息安全遭受更大威胁 | 第30页 |
| 4.2.2 大数据中的数据失真 | 第30-31页 |
| 4.2.3 大数据产业链生态不完善 | 第31-32页 |
| 4.3 本章小结 | 第32-33页 |
| 第5章 大数据下治理深圳交通拥堵创新对策 | 第33-47页 |
| 5.1 大数据下治理深圳交通拥堵创新路径 | 第33-43页 |
| 5.1.1 利用大数据转变深圳交通治理创新理念 | 第33-37页 |
| 5.1.2 利用大数据提高深圳交通决策精细化和科学化 | 第37-40页 |
| 5.1.3 利用大数据整合深圳交通资源提升交通治理能力 | 第40-41页 |
| 5.1.4 利用大数据提高深圳交通治理效率和节约成本 | 第41-42页 |
| 5.1.5 利用大数据提升深圳交通预警与实时监测水平 | 第42-43页 |
| 5.2 大数据背景下深圳交通治理中应注意的问题及建议 | 第43-45页 |
| 5.2.1 深圳交通管理部门应加强个人信息数据安全机制建设 | 第43-44页 |
| 5.2.2 深圳交通管理部门应强化对数据质量的重视 | 第44-45页 |
| 5.2.3 深圳交通管理部门应加强大交通生态圈建设 | 第45页 |
| 5.3 本章小结 | 第45-47页 |
| 第6章 大数据下深圳治理交通拥堵的借鉴意义 | 第47-52页 |
| 6.1 大数据下深圳治理交通拥堵借鉴意义 | 第47-51页 |
| 6.2 本章小结 | 第51-52页 |
| 结论 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
