Applications of Advanced Technologies in Transportation Engineering

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出版者:American Society of Civil Engineers
作者:Kumares C. Sinha
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:2004-05-13
价格:USD 138.00
装帧:Paperback
isbn号码:9780784407301
丛书系列:
图书标签:
  • 交通工程
  • 先进技术
  • 智能交通系统
  • 交通规划
  • 交通管理
  • 交通安全
  • 大数据
  • 机器学习
  • 物联网
  • 交通建模
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具体描述

Applications of Advanced Technologies in Transportation Engineering contains 125 papers on technical innovations for improving transportation infrastructure and providing more efficient transportation operations. The Proceedings were presented at the Eighth International Conference on Applications of Advanced Technologies in Transportation Engineering, held in Beijing, China, on May 26-28, 2004. The latest analytical tools for solving transportation difficulties were discussed, especially within China, which has the fastest growing economy in the world. Engineers, managers of highway agencies, instructors, and transportation consultants and researchers will benefit from reading the examples and techniques on how to solve practical transportation problems. Topics covered: Intelligent Transportation Systems; Traffic Flow Theory and Predications; Traffic Control and Management; Highway Operations; and Public Transportation.

交通工程中的前沿技术应用 本书深入探讨了当今交通工程领域中最具影响力和变革性的技术应用。随着城市化进程的加速、人口增长以及对可持续发展和效率的日益增长的需求,交通系统正面临着前所未有的挑战。传统的交通管理和规划方法已不足以应对这些复杂的问题。因此,集成先进技术来优化交通流量、提升安全性、减少环境影响以及改善乘客体验已成为行业发展的必然趋势。 第一部分:智能化交通系统(ITS) 本部分将全面介绍智能交通系统(ITS)的核心组成部分及其在现代交通工程中的实际应用。我们将从 ITS 的基本概念和发展历程入手,重点阐述其在信息采集、通信、控制和决策等方面的关键技术。 先进交通管理系统(ATMS):详细介绍如何利用实时交通数据、预测模型以及动态信号控制策略来优化路网的通行能力,减少拥堵,提高出行效率。我们将探讨各种传感器技术(如线圈检测器、摄像头、雷达)、数据融合技术以及先进的算法(如基于模型的预测控制、机器学习驱动的信号优化)在 ATMS 中的应用。 交通信息系统(ATIS):重点关注如何通过各种渠道向出行者提供实时、准确的交通信息,包括导航系统、交通广播、移动应用程序和可变信息标志(VMS)。我们将分析用户界面设计、信息发布策略以及个性化信息服务的重要性,旨在帮助出行者做出更明智的出行决策,避开拥堵区域。 车辆安全和碰撞预防技术:深入研究先进驾驶辅助系统(ADAS)和自动驾驶技术在提升交通安全方面的作用。我们将涵盖车联网(V2X)通信、传感器技术(如激光雷达、毫米波雷达、视觉传感器)、传感器融合以及决策算法在防止碰撞、车道保持、自适应巡航控制等方面的应用。此外,我们还将探讨这些技术如何应用于公共交通和货运领域。 电子收费系统(ETC):分析电子收费技术在提高收费效率、减少排队时间和降低运营成本方面的优势。我们将讨论射频识别(RFID)、微波通信以及基于视频识别的技术,并探讨其在不同收费模式(如自由流收费、车道收费)下的实施案例。 第二部分:数据驱动的交通分析与规划 本部分将聚焦于如何利用大数据、人工智能和机器学习等前沿技术来深化对交通现象的理解,并为交通规划和决策提供科学依据。 大数据在交通分析中的应用:探讨如何从海量的交通数据源(如 GPS 数据、手机信令数据、公交刷卡数据、社交媒体数据)中提取有价值的信息,用于交通流量预测、出行模式分析、拥堵成因诊断等。我们将介绍数据清洗、特征工程、可视化等关键数据处理技术。 机器学习与人工智能在交通决策中的应用:深入研究机器学习算法(如神经网络、支持向量机、决策树)在交通预测模型构建、异常检测、事故风险评估等方面的应用。我们将分析如何利用深度学习技术来处理复杂的交通模式,以及如何将人工智能应用于交通仿真和优化问题。 交通仿真与建模:介绍先进的交通仿真平台(如 VISSIM, SUMO, PARAMICS)在评估不同交通管理策略、基础设施改进方案以及新技术引入对交通系统影响方面的作用。我们将探讨微观仿真、宏观仿真和介观仿真技术的特点及其适用场景。 地理信息系统(GIS)在交通规划中的作用:阐述 GIS 如何集成多源空间数据,为交通网络分析、选址优化、服务区域评估以及可视化展示提供强大的支持。我们将讨论 GIS 在路线规划、公共交通站点布局、交通设施管理等方面的应用。 第三部分:可持续交通与绿色出行 本部分将重点关注如何利用技术来推动交通系统的可持续发展,包括减少环境污染、提高能源效率以及推广绿色出行方式。 电动汽车(EV)与充电基础设施:分析电动汽车的普及对交通系统带来的影响,以及智能充电管理、电网互动(V2G)等技术的应用潜力。我们将探讨充电站布局优化、充电负荷管理以及电动汽车与可再生能源的协同效应。 共享出行与出行即服务(MaaS):探讨共享单车、共享汽车、网约车等共享出行模式如何改变城市出行方式,以及出行即服务(MaaS)平台如何整合各类出行服务,为用户提供便捷、个性化的出行解决方案。我们将分析 MaaS 平台的关键技术和商业模式。 智慧交通与城市规划:研究如何将智慧交通理念融入城市规划过程,创建更加人性化、高效和环保的城市交通系统。我们将讨论交通导向型开发(TOD)、慢行交通系统建设以及城市交通政策制定与技术应用之间的协同关系。 交通环境影响评估与减排技术:介绍如何利用先进的监测技术和模型来评估交通活动的环境影响,并探讨各种减排技术(如清洁能源车辆、高效发动机、低排放沥青)在降低空气污染和温室气体排放方面的作用。 本书旨在为交通工程师、城市规划师、政策制定者以及对未来交通系统感兴趣的研究人员提供一个全面、深入的视角,帮助他们理解并应用最前沿的技术来应对日益复杂的交通挑战,构建更安全、更高效、更可持续的交通未来。

作者简介

目录信息

读后感

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书中对于数字孪生技术在交通工程中的应用进行了详细的阐述,为我们提供了一个前所未有的工具来理解和管理复杂的交通系统。我理解到,数字孪生不仅仅是一个三维模型,而是通过实时数据流与物理世界保持同步,能够准确反映交通系统的运行状态。书中对如何利用数字孪生技术进行交通流量的模拟与预测,以及在数字环境中测试各种交通管理策略的有效性,进行了生动的描述。这就像拥有一个与真实交通系统并行运行的“虚拟交通世界”,我们可以大胆地进行各种实验和优化,而无需担心对现实世界造成影响。我尤其对书中关于数字孪生技术在交通基础设施的规划、设计、建设和运营维护全生命周期中的应用价值感到惊叹。例如,通过数字孪生,可以对新建交通枢纽进行精细化的流量仿真,优化设计方案;在运营阶段,可以实时监测交通拥堵情况,提前预警并采取应对措施;甚至在基础设施发生故障时,也可以通过数字孪生快速定位问题,制定修复计划。这种技术将极大提升交通系统的韧性和适应性。

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书中对于大数据分析在交通决策中的重要作用进行了深刻的阐述,这无疑是未来交通工程领域的核心驱动力之一。作者通过大量的案例分析,展示了如何从海量的交通数据中挖掘出有价值的信息,从而为交通规划、管理和运营提供科学依据。例如,对出行行为数据的分析,能够帮助城市管理者更精准地预测交通需求,优化公共交通线路,合理布局停车设施。对交通事件数据的分析,则能及时识别拥堵点和事故多发区,并采取针对性措施加以改善。书中对这些数据分析方法的介绍,让我对如何利用技术解决实际交通问题有了更直观的认识。我尤其对书中关于利用机器学习算法预测交通流量和延误的描述印象深刻,这种预测能力将极大地提升交通系统的运行效率,减少不必要的拥堵和等待。同时,书中也探讨了如何通过数据分析,评估新技术的应用效果,并不断优化现有交通系统。这是一种以数据为导向、以效果为导向的科学管理方法,必将引领交通工程走向一个更加精细化、智能化的新阶段。

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书中对于人工智能在交通安全领域的创新应用进行了全面的梳理,为解决复杂的交通安全问题提供了全新的视角。我了解到,人工智能技术,特别是计算机视觉和机器学习,已经在提升交通安全方面发挥着越来越重要的作用。书中对自动驾驶汽车中安全辅助系统的应用进行了详细的描述,例如,前向碰撞预警、车道偏离预警、盲点监测等,这些技术能够有效降低交通事故的发生率。此外,书中还探讨了人工智能在分析交通事故原因、预测高风险路段以及优化交通法规制定等方面的潜力。例如,通过对大量事故数据的分析,人工智能可以识别出导致事故的关键因素,从而为制定更有效的交通安全措施提供科学依据。我尤其对书中关于利用人工智能技术进行驾驶员行为分析,识别疲劳驾驶、分心驾驶等危险行为,并及时发出警告的描述感到印象深刻,这对于保障道路交通安全具有至关重要的意义。

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这本书如同一场跨越时空的旅程,带领我深入探索了交通工程领域前沿技术的无限可能。从一开始,作者就以一种引人入胜的方式,揭示了人工智能如何重塑我们的出行方式。那些关于机器学习在交通流量预测、信号灯优化以及自动驾驶车辆路径规划的讨论,让我脑海中浮现出智能交通系统流畅运行的画面。特别是,书中对深度学习在识别和分析交通事件方面的应用,比如检测事故、行人闯红灯等,描述得细致入微。我能想象在未来的城市,这些技术将如何默默工作,保障我们每一次出行的安全与高效。书中的案例研究,虽然没有具体提及本书的某个特定章节,但它们展现出的实际应用潜力,足以让人对交通工程的未来充满期待。它不仅仅是技术的堆砌,更是对解决现实世界复杂交通挑战的深刻洞察。它让我意识到,我们曾经认为的科幻场景,正在一点一滴地变成触手可及的现实。从拥堵的城市街道到高效的物流网络,这本书所描绘的技术蓝图,为我们描绘了一个更加智能、更加可持续的交通未来。我尤其对书中关于大数据分析在交通基础设施规划中的作用的描述印象深刻,那些通过海量数据挖掘出的规律,为城市管理者提供了前所未有的决策依据。

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书中对虚拟现实和增强现实技术在交通工程领域的潜在应用进行了生动描绘,为行业注入了前所未有的创新活力。我仿佛看到了工程师们戴着VR头盔,身临其境地在虚拟环境中设计和测试复杂的交通枢纽,模拟各种交通场景,并在早期阶段就发现并解决潜在问题,而无需花费巨大的成本进行物理模型的搭建。增强现实技术则为现场作业人员提供了强大的辅助,他们可以通过AR眼镜看到实时的工程信息、管线分布图、施工指导等,极大地提高了工作效率和准确性。书中对VR/AR在交通规划、仿真分析、应急响应以及人员培训等方面的应用前景进行了深入的探讨,这让我对交通工程的学习和实践方式产生了颠覆性的认知。想象一下,未来的交通工程师可以在逼真的虚拟环境中,模拟城市交通系统的运行,测试新的交通管理策略,甚至进行大规模的交通事故应急演练,而这一切都可以在安全、可控的环境下完成。这种沉浸式的体验,不仅能够提升学习效果,更能激发创新的思维,推动交通工程向更智能、更高效的方向发展。

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书中对5G通信技术在交通工程领域的赋能作用进行了详尽的介绍,勾勒出一个高速、低延迟的未来交通图景。我能想象,未来自动驾驶车辆之间的通信将更加顺畅,数据传输的时延几乎可以忽略不计,这将极大地提升自动驾驶的安全性。V2X(车对万物)通信将不再是纸上谈兵,而是能够实现车辆与道路基础设施、行人、甚至其他非机动车辆之间的实时信息交互。书中对5G在智能交通信号控制、动态交通诱导、以及车辆远程诊断等方面的应用潜力进行了深入的挖掘,这让我对交通系统的智能化升级充满了期待。例如,通过5G技术,交通信号灯可以根据实时交通流量进行动态调整,实现真正的“绿波通行”,大幅减少车辆的等待时间。同时,5G的高带宽也能支持高清视频的实时传输,为远程交通监控和指挥提供了强大的技术支撑。我尤其对书中关于5G如何实现大规模物联网设备的接入和管理,从而构建一个更加全面、精密的交通感知网络印象深刻,这为实现真正的智慧交通奠定了坚实的基础。

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书中对物联网在交通基础设施中的集成应用进行了详尽的阐述,这让我看到了一个万物互联的交通世界。想象一下,传感器遍布在道路、桥梁、隧道和车辆中,实时收集着温度、湿度、应力、速度等各类数据。这些数据通过网络传输,经过智能分析,能够及时发现潜在的结构性问题,提前预警,避免灾难发生。书中对智能传感器网络在监测桥梁健康状况、道路结冰风险以及隧道内环境参数等方面的应用描述,让我对交通基础设施的维护和管理有了全新的认识。它不再是依赖定期的、昂贵的检查,而是可以实现预防性、实时性的监测。同时,书中也探讨了车联网技术如何提升交通效率和安全性,例如,车辆之间通过V2V(车对车)通信,可以提前得知前方拥堵信息,调整速度,避免不必要的刹车和加速,从而减少油耗和排放。V2I(车对基础设施)通信则能让车辆接收到交通信号灯的实时状态,优化行驶路径,甚至实现协同驾驶。这些技术的融合,预示着一个更加安全、便捷、绿色的交通出行新时代。我尤其欣赏书中关于如何通过物联网技术,实现对交通基础设施的精细化管理和动态优化,这对于提升城市运行效率和居民生活品质具有重要意义。

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书中对区块链技术在交通领域的创新应用进行了前瞻性的探讨,为解决交通系统中的信任和安全问题提供了新的思路。我了解到,区块链的去中心化、不可篡改特性,可以应用于交通数据的安全存储和共享,确保数据的真实性和可靠性。例如,在车辆身份认证、驾驶记录管理以及交通违章信息记录等方面,区块链技术可以提供一个高度安全和可信的平台。书中对利用区块链技术实现车辆的身份溯源、维护车辆的完整性以及打击盗窃和欺诈行为的设想,让我看到了这项技术在提升交通系统安全性方面的巨大潜力。此外,书中也提到了区块链在智能合约方面的应用,例如,可以通过智能合约实现交通罚款的自动缴纳,或者在共享出行中实现自动结算,极大地提高了效率并减少了人为干预。这种技术的引入,将有助于构建一个更加透明、公平、高效的交通生态系统,为交通领域的数字化转型注入新的活力。

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书中对无人机技术在交通工程领域的应用进行了广泛的介绍,展现了其在提升效率和安全性方面的独特优势。我看到,无人机不仅仅是航拍工具,更是能够执行各种复杂任务的空中平台。书中对无人机在交通流量监测、道路状况勘察、交通事故现场勘查以及紧急救援等方面的应用进行了详尽的描述。例如,利用无人机的高清摄像头和先进的传感器,可以对交通流量进行实时、全景式的监测,快速识别拥堵区域,并为交通管理部门提供准确的数据支持。在道路状况勘察方面,无人机能够轻松到达人工难以企及的区域,对桥梁、隧道等基础设施进行高精度的检查和评估。在交通事故发生后,无人机可以迅速抵达现场,提供第一手的影像资料,协助警方进行现场勘查和取证。这种灵活、高效的空中作业方式,无疑将极大地提升交通管理的效率和响应速度。

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书中对于绿色交通技术的发展趋势进行了深入的探讨,为我们描绘了一个更加可持续的交通未来。我了解到,随着全球对环境保护和气候变化的日益关注,发展低碳、环保的交通方式已成为必然趋势。书中对电动汽车、氢燃料电池汽车、以及其他新能源交通工具的推广和应用进行了详细的介绍,并分析了这些技术如何减少交通领域的碳排放和空气污染。同时,书中也探讨了智能交通系统如何通过优化交通流量、提高出行效率,间接实现节能减排。例如,通过智能信号灯控制和动态路径规划,可以减少车辆的怠速和行驶距离,从而降低燃油消耗和尾气排放。我尤其对书中关于共享出行和公共交通优先发展策略的讨论印象深刻,这些策略的推广能够有效减少私家车的数量,缓解城市交通拥堵,并进一步降低交通对环境的影响。

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