本书重点围绕数字城市交通治理与城市交通基础设施系统数字化转型的核心发展需求，阐述了近年来面向新能源汽车基础设施规划所开展的系统化研究工作。第一部分展示城市地理空间数据集成研究工作，面向互联网广域数据资源，开展地理信息链接研究，进而阐释了基于数据挖掘的地理信息集成方法，以此为后续的新能源汽车基础设施规划构建数据和方法基础；第二部分展示了新能源汽车基础设施规划研究工作，依托构建的城市地理空间数据集成结果，提出基于子模函数求解和基于强化学习的新能源汽车基础设施规划方法。 本书主要面向从事城市计算、数据挖掘、计算机工程、机器学习、新能源汽车基础设施规划等领域的研究人员，帮助其在相关研究工作中整理研究思路、探讨研究方法。

前言
第1章 基于机器学习的地理信息链接方法
1.1 概述
1.2 地理信息抽取
1.3 地理信息本体构建
1.4 基于地理空间特征的地理信息链接
1.5 基于分类和地理特征的地理信息链接
1.6 本章小结
第2章 基于数据挖掘的地理信息集成方法
2.1 概述
2.2 非结构化地理信息集成
2.3 结构化地理信息集成
2.4 地理信息集成方法验证评估
2.5 本章小结
第3章 基于跨领域数据融合的充电站选址规划方法
3.1 概述
3.2 城市环境下的公共充电站规划影响因素分析
3.3 城市环境下的公共充电站布局优化方法
3.4 基于排队论的公共充电站充电桩配置方法
3.5 充电选址研究实验验证
3.6 本章小结
附录
第4章 基于多目标融合的充电桩位置规划方法
4.1 概述
4.2 强化学习方法概述
4.3 基于强化学习的动态更新机制
4.4 基于强化学习的充电桩位置规划
4.5 实验验证
4.6 本章小结
参考文献