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出版者:人民交通齣版社

作者:石建軍

出品人:

頁數:189

译者:

出版時間:2002-9-1

價格:26.00元

裝幀:平裝(無盤)

isbn號碼:9787114043987

叢書系列:

圖書標籤:

• 交通
• 交通仿真
• 交通係統
• 仿真技術
• 建模
• 算法
• 交通工程
• 城市規劃
• 交通信息
• 智能交通
• 交通優化

智慧城市交通規劃與管理：麵嚮復雜網絡環境的優化策略 作者：[在此處填寫作者姓名，例如：李明 教授] 齣版社：[在此處填寫齣版社名稱，例如：交通運輸電子音像齣版社] 齣版年份：[在此處填寫齣版年份，例如：2024年] --- 內容簡介 本書旨在深入探討在當前快速城市化和信息技術飛速發展的背景下，如何構建和優化麵嚮復雜網絡環境的智慧交通係統。本書側重於超越傳統交通流理論的範疇，聚焦於係統層麵的集成、協同與智能決策，為城市交通規劃師、工程師以及相關研究人員提供一套前瞻性的理論框架和實用的工程方法。 第一部分：復雜交通網絡的結構與特性分析 本部分係統梳理瞭現代城市交通網絡的拓撲結構、動態演化規律及其內在的復雜性特徵。 第一章：城市交通網絡的多尺度建模 本章首先區分瞭微觀（路段、路口）、中觀（區域、走廊）和宏觀（城市群）尺度的交通現象。重點探討瞭如何利用圖論、網絡科學的基本原理來刻畫交通網絡的連通性、魯棒性與脆弱性。我們將引入小世界效應和無標度特性在城市路網中的具體錶現，並討論如何通過拓撲分析識彆城市交通的關鍵節點（樞紐設施）和瓶頸路徑。不同尺度的交通數據（如綫圈檢測器數據、GPS軌跡數據、信令數據）的融閤與預處理方法被詳細闡述，為後續的高級分析打下基礎。 第二章：多模態交通流的耦閤動力學 傳統交通流理論多關注單一交通模式（如小汽車流），本書則將研究重點轉嚮多模態交通流（小汽車、公共交通、非機動車、行人）之間的相互作用。詳細分析瞭不同齣行者群體之間的負外部性（如小汽車對公交優先級的擠占）和正協同效應（如樞紐的換乘效率提升）。引入瞭競爭與閤作博弈論的視角，對不同交通參與者在資源有限環境下的行為選擇進行建模，特彆是探討瞭在共享齣行和自動駕駛逐步滲透的背景下，個體齣行決策如何影響整體網絡性能。 第三章：交通係統的不確定性與彈性分析 現代交通係統麵臨著前所未有的不確定性，包括突發事件（事故、惡劣天氣）、係統故障以及需求波動。本章聚焦於交通係統的彈性（Resilience）和恢復力（Robustness）。我們采用隨機過程理論和概率論方法，量化瞭各種不確定性事件對交通係統性能指標（如平均延誤時間、擁堵蔓延速度）的影響。隨後，提齣瞭衡量係統彈性的關鍵指標，並初步探討瞭麵嚮災害響應的交通網絡重構策略。 第二部分：麵嚮智慧環境的交通信息感知與預測 本部分深入探討瞭如何利用先進的信息技術手段實現對交通狀態的實時、精準感知，並構建高精度的短期和中長期預測模型。 第四章：高密度異構交通數據的深度挖掘 本章關注下一代交通信息采集技術，包括地感綫圈的升級、移動探針數據的清洗與校準，以及視頻AI識彆技術的應用。重點介紹瞭如何處理時空異構性和數據稀疏性問題。提齣瞭深度學習在交通模式識彆中的應用，如利用捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）從原始數據流中提取高階特徵，用於識彆異常交通事件和預測微觀交通狀態的突變點。 第五章：基於深度學習的時間序列交通狀態預測 交通預測是智能交通係統的核心能力。本章詳細介紹瞭圖神經網絡（GNN）在交通預測中的前沿應用。區彆於傳統的自迴歸模型，GNN能夠自然地嵌入路網的拓撲結構信息，從而更好地捕捉空間依賴性。我們展示瞭如何構建時空圖捲積網絡（STGCN）模型，用於預測未來15分鍾到1小時內的交通速度、流量和排隊長度，並對比瞭其在不同天氣和時間段下的預測精度。 第六章：事件驅動的實時交通信息傳播模型 交通擁堵的蔓延具有明顯的“信息擴散”特性。本章引入瞭復雜係統中的信息級聯模型，來模擬交通事件信息（如事故報告、建議繞行路綫）在網絡中的傳播過程。分析瞭信息源的可靠性、傳播媒介（如導航APP、交通廣播）的效率如何影響駕駛員的集體決策，並提齣瞭最小化信息延遲的係統級乾預方案。 第三部分：協同控製與自適應優化決策 本部分是全書的核心，聚焦於如何在復雜的、動態變化的交通環境下，實現全局最優的控製與調度策略。 第七章：基於強化學習的動態信號配時優化 傳統的自適應信號控製方法在處理大規模、高度耦閤的路口網絡時錶現齣局限性。本章全麵介紹瞭深度強化學習（DRL）在信號控製中的應用框架。我們將路口定義為智能體（Agent），將信號燈的配時方案視為動作（Action），而網絡延誤最小化作為奬勵信號（Reward）。詳細討論瞭多智能體強化學習（MARL）架構，以實現區域內路口的協同配時，避免“貪心”局部優化導緻的全局擁堵。 第八章：公共交通優先控製與需求響應式調度 公共交通的效率是衡量城市交通可持續性的重要指標。本章探討瞭公交信號優先（TSP）策略的優化。不同於簡單的固定相位超前，我們提齣瞭基於實時客流需求的動態優先策略，即根據公交車當前載客量和後續站點的排隊情況動態調整其信號綠燈時長。此外，本書還引入瞭需求響應式交通（DRT）係統的優化調度，包括最優路徑分配和車輛調度算法，以平衡服務質量與運營成本。 第九章：城市級交通需求管理（TDM）的智能乾預 交通需求管理是控製交通擁堵的根本手段。本章從宏觀層麵探討瞭價格機製（擁堵收費）、準入控製與區域限行策略的有效性。重點在於如何利用預測模型來預判需求管理措施的效果，並構建閉環反饋控製係統。例如，根據短期擁堵預測，係統自動調整動態收費區間的價格，實現交通負荷的柔性均衡。 第十章：自動駕駛環境下的交通流理論重構與協同控製 展望未來，自動駕駛（AV）的普及將徹底改變交通流的特性。本章探討瞭車路協同（V2X）技術如何賦能交通控製。分析瞭在高滲透率AV環境下，隊列行駛（Platooning）、交叉口虛擬信號控製的理論基礎。重點研究瞭如何利用V2X信息實現超視距的協調控製，以最大化道路通行能力，並為未來完全自動駕駛時代的“流體交通”打下理論和工程基礎。 --- 本書特色 1. 深度融閤網絡科學與人工智能： 本書強調將交通現象視為復雜的網絡係統，並將前沿的深度學習和強化學習方法作為解決復雜決策問題的核心工具。 2. 強調係統集成與協同： 突破單一要素（如信號燈或單條道路）的優化，聚焦於多模式、多尺度的係統級協同優化。 3. 麵嚮未來的工程實踐： 提供瞭大量可轉化為實際工程應用的數學模型、算法框架和評估指標，尤其適用於智慧交通係統（ITS）的頂層設計。 4. 理論與前沿並重： 內容涵蓋瞭經典的交通流理論迴顧，同時緊密追蹤瞭如GNN、MARL在交通領域的最新研究進展。 本書適閤從事交通規劃、交通工程、城市規劃、計算機科學（人工智能方嚮）的本科高年級學生、研究生，以及交通管理部門的工程師和高級技術人員參考閱讀。

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坦白說，我對涉及復雜係統和動力學模型的書籍總是心存芥蒂，總擔心會陷入純粹的數學推導而失去對實際問題的關注。然而，這本書成功地平衡瞭這一點。它的結構設計非常巧妙，理論部分如同地基般堅固，但上層建築卻是由一個個生動的應用場景搭建起來的。我特彆喜歡它在討論宏觀交通流理論時，如何巧妙地過渡到微觀車輛跟隨模型，中間的銜接過渡自然流暢，沒有生硬的跳躍感。書中對模型不確定性分析的章節尤為精彩，指齣瞭當前多數仿真研究中容易忽略的盲區，提醒我們謙遜地看待仿真結果的局限性。這本書的深度足以讓資深研究者挖掘齣新的研究方嚮，但其錶述的清晰度又足以讓入門者建立起紮實的知識框架。

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這本關於交通係統仿真的書，初翻開時，我本以為它會是一本枯燥的技術手冊，充滿瞭復雜的數學公式和晦澀難懂的專業術語。然而，實際閱讀後，我發現自己被深深地吸引住瞭。作者似乎有一種魔力，能將那些原本高深莫測的理論，通過生動的案例和清晰的圖錶講解得淋灕盡緻。特彆是關於實時交通流模型的構建，書中不僅詳細闡述瞭理論基礎，還輔以多個實際城市的交通數據進行驗證，這種理論與實踐緊密結閤的方式，讓我這個初學者也能迅速掌握核心概念。書中對不同仿真軟件的優缺點分析也極為客觀和深入，不是簡單地推銷某一款工具，而是引導讀者根據具體需求進行選擇和定製，這一點非常寶貴。我尤其欣賞作者在討論網絡拓撲對擁堵傳播影響時的那種嚴謹態度，數據支撐非常紮實，讓人信服。

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我購買這本書的初衷是想瞭解一下當前交通仿真領域最先進的計算範式。這本書沒有讓我失望，它在數值計算效率的提升上提齣瞭不少富有創意的見解。特彆是關於大規模並行計算在交通仿真中的應用，書中詳細介紹瞭如何利用GPU加速來處理數百萬輛虛擬車輛的運動軌跡，這在過去幾乎是不可想象的。文字風格上，這本書非常專業，但絕不故作高深，它更像是一份精心撰寫的技術白皮書，每一句話都言之有物，沒有一句廢話。對於我這種需要定期嚮領導匯報技術發展趨勢的人來說，書中關於未來仿真技術發展路徑的預測部分，提供瞭極具價值的參考視角，讓我對未來五年內交通仿真技術可能達到的水平有瞭一個清晰的認知。

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我一直對城市交通規劃領域抱有濃厚的興趣，但苦於缺乏係統性的學習資料。這本書的齣現，簡直是為我量身定做。它不僅僅停留在描述“是什麼”的層麵，更著重於探討“為什麼”和“如何做”。例如，在論述行人流與車流相互作用對交叉口通行能力的影響時，作者引入瞭多主體建模（Agent-Based Modeling）的視角，這在許多同類書籍中是很少見的深度。我花瞭大量時間研究瞭其中關於動態信號配時優化策略的部分，書中展示的遺傳算法和強化學習在交通控製中的應用，拓寬瞭我的思路，讓我看到瞭未來交通管理的可能性。文字的敘述節奏把握得恰到好處，不會讓人感到信息過載，而是像一位經驗豐富的導師在身邊循循善誘，每讀完一章都會有一種豁然開朗的感覺。

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作為一個在交通工程一綫工作多年的工程師，我最看重的是書籍的實用性和前瞻性。這本書在方法論上的深度和廣度確實令人印象深刻。它沒有迴避復雜的非綫性問題，反而將它們分解成易於理解的模塊。我特彆關注瞭其在應對極端事件，比如交通事故或突發性封路情況下，仿真模型如何快速適應並預測後續影響的章節。書中提齣的基於事件驅動的仿真框架，相比傳統的基於時間步長的模擬，效率和精度都有顯著提升。此外，書中對城市軌道交通與地麵公交係統集成仿真的探討，也緊扣當前智慧城市建設的熱點，為我們部門進行多模式交通協同優化提供瞭直接的技術參考和理論指導。

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