《城市轨道交通自动售检票系统回收类票卡时序数据挖掘》是一本极具实用价值和学术深度的著作，非常适合对城市轨道交通管理和自动化系统感兴趣的读者。以下是这本书的推荐语：

随着城市化进程的加快，城市轨道交通已成为缓解交通拥堵、提升城市运行效率的重要手段。本书由东南大学教育部IS工型研究中心的江春安、张宁、邵家玉三位学者联合撰写，深入探讨了城市轨道交通自动售检票系统中回收类票卡的管理问题。

本书以时序数据挖掘为核心，针对城市轨道交通自动售检票系统中回收类票卡的管理难点，提出了一种基于“ARIMA+RBF”组合预测模型。通过分析系统提供的大量时序数据，该模型能够预测回收类与非回收类票卡的比率趋势、每周回收类票卡的使用数量，以及每周遗失的回收类票卡数量。这一创新性的研究不仅提高了预测精度，更为票卡库存管理提供了坚实的理论基础。

本书的亮点在于将理论与实践相结合，不仅详细阐述了数据挖掘的理论和方法，还通过实际案例展示了如何将预测结果应用于票卡的采购、库存及调配等方面。这样的应用不仅有助于降低运营成本，还能提升服务质量，对于城市轨道交通运营公司具有重要的参考价值。

此外，本书对于票卡物流管理、AFC系统数据分析等方面的研究较为深入，填补了国内相关领域的研究空白。对于从事城市轨道交通管理、自动化系统研发的从业人员以及相关领域的学者和学生来说，本书都是一本不可或缺的参考资料。

总之，《城市轨道交通自动售检票系统回收类票卡时序数据挖掘》是一本集理论与实践于一体的佳作，它不仅为城市轨道交通运营管理提供了新的思路和方法，也为相关领域的研究提供了宝贵的参考。强烈推荐给对城市轨道交通自动化管理、票务管理、数据挖掘感兴趣的读者，相信您在阅读本书后会有全新的收获。