城市道路混合交通流分析模型与方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:326

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出版时间:2009-12

价格:130.00元

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isbn号码:9787113099893

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• 交通
• 陆化普
• 交通工程
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《智慧交通系统：理论、模型与应用》 本书系统性地探讨了当前智慧交通系统的核心理论、关键模型及其在实际工程中的应用。随着城市化进程的加速和汽车保有量的不断攀升，传统的交通管理模式已难以应对日益复杂的交通问题。智慧交通系统作为一种融合了先进信息技术、通信技术、传感技术和决策支持技术的综合性解决方案，正成为缓解城市交通拥堵、提升交通运行效率、保障交通安全和促进交通可持续发展的重要途径。 第一部分：智慧交通系统基础理论 本部分将从宏观和微观层面深入剖析智慧交通系统的基本概念和发展脉络。我们将详细介绍交通流的形成、演变及特性，包括交通流参数（如车流量、车速、车头时距）、交通状态（如畅通、拥挤、堵塞）的定义与度量方法。同时，会系统梳理交通系统层次结构，从个体出行者行为到宏观交通网络运行，逐层解析影响交通流的关键因素。 此外，本部分还将重点关注交通拥堵的成因分析，包括周期性拥堵、随机性拥堵、连锁反应拥堵等不同类型，并探讨交通拥堵的负面影响，如时间延误、燃油消耗增加、环境污染加剧等。在此基础上，我们将引出智慧交通系统在应对这些挑战中的核心作用，阐述其“感知-分析-决策-控制”的整体框架。 第二部分：交通流分析模型与仿真 本部分将聚焦于构建和应用各类交通流分析模型，为智慧交通系统的设计与优化提供理论支撑。我们将首先介绍经典的交通流理论，如格林希尔模型（Greenshields Model）、派普模型（Pipes Model）以及密基模型（Underwood Model），并阐述其在描述宏观交通流特性方面的局限性。 接着，我们将深入讲解微观交通流模型，包括细胞自动机模型（Cellular Automata Model）、多主体仿真模型（Multi-Agent Simulation Model）等，重点分析其在模拟个体车辆行为、刻画交通流的细微变化方面的优势。我们将详细介绍这些模型的构建原理、参数设置以及在仿真环境中的实现方式。 此外，本书还将介绍如何利用元胞自动机（CA）、格子气模型（Lattice Gas Model）等进行交通流的模拟。在这些模型的基础上，我们还会探讨如何构建更加精细化的交通仿真平台，例如VISSIM、SUMO等，并演示如何利用这些平台进行不同交通场景下的仿真分析，以评估交通控制策略、道路设计方案的有效性。 第三部分：交通大数据分析与挖掘 在智慧交通系统中，海量交通数据的采集、处理和分析是实现智能决策的关键。本部分将详细介绍交通大数据的来源，如GPS数据、浮动车数据、线圈检测器数据、手机信令数据、视频监控数据等，并阐述不同类型数据的特点和适用性。 我们将系统介绍数据预处理技术，包括数据清洗、去噪、缺失值填充、异常值检测等，确保数据质量。在此基础上，我们将讲解多种交通大数据分析与挖掘方法，如： 交通状态识别与评价： 利用机器学习算法（如支持向量机、决策树、神经网络）对交通流参数进行分类，实现对不同交通状态（畅通、缓行、拥堵）的实时识别。 出行需求预测： 运用时间序列分析、回归分析、深度学习模型（如LSTM、GRU）对短时、中长期交通出行需求进行预测，为交通资源配置和流量疏导提供依据。 拥堵成因诊断： 结合数据挖掘和统计分析方法，探究导致交通拥堵的关键因素，如事故、施工、交通组织不当等，为精准治理提供洞察。 出行路径选择分析： 通过分析用户的GPS轨迹数据，研究用户的出行习惯和路径选择偏好，为个性化导航和最优路径推荐提供支持。 第四部分：智慧交通系统关键技术与应用 本部分将深入探讨支撑智慧交通系统运行的各项关键技术，并展示其在实际交通场景中的应用。 智能交通信号控制： 介绍基于感知的交通信号自适应控制策略，如遗传算法（GA）、强化学习（RL）在信号配时优化中的应用，以及如何根据实时交通流量动态调整信号灯周期和相位，实现路口通行效率的最大化。 交通诱导与信息发布： 探讨如何利用可变信息标志（VMS）、车载导航系统、手机App等多种渠道，向出行者提供实时交通信息、拥堵预警、绕行建议，引导车辆分流。 交通安全保障技术： 介绍智能视频分析技术在交通违法行为识别、事故检测、危险区域预警中的应用，以及先进驾驶辅助系统（ADAS）的发展和融合。 车联网（V2X）技术： 阐述车与车（V2V）、车与路（V2I）、车与人（V2P）、车与网络（V2N）通信技术在提升交通运行效率、保障交通安全方面的巨大潜力，如协同感知、协同决策、协同控制等。 自动驾驶技术： 介绍自动驾驶技术的发展现状、不同级别的划分，以及其对未来交通系统的深远影响。 第五部分：智慧交通系统发展趋势与挑战 本部分将展望智慧交通系统的未来发展方向，并探讨当前面临的挑战。我们将讨论边缘计算、5G通信、人工智能在智慧交通领域的进一步融合应用，以及城市大脑、共享出行、低碳交通等新兴概念。 同时，本书也将分析智慧交通系统发展过程中可能遇到的技术瓶颈、数据安全与隐私保护问题、标准化与互操作性挑战，以及政策法规、公众接受度等非技术性因素。最后，我们将提出应对这些挑战的策略和建议，为构建更加高效、安全、绿色、便捷的未来交通系统贡献力量。 本书适合交通工程、计算机科学、信息工程、城市规划等相关专业的学生、研究人员以及从事交通规划、交通管理、交通信息技术等工作的工程师和决策者阅读。

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这本书的写作风格，用一个词来形容，就是“克制而有力”。作者的语言非常凝练，没有丝毫的冗余和煽情，每一个句子都像是在精准地传递信息。这使得全书的阅读节奏非常快，你可以迅速地捕捉到核心的知识点。然而，这种克制并不意味着内容的单薄。相反，在看似简洁的文字背后，蕴含着极其丰富的信息量。对于初学者来说，可能需要更耐心的反复研读，才能完全消化其中的深层含义；但对于有一定基础的研究人员来说，这种高效的知识传递方式简直是效率的福音。我特别欣赏作者在章节末尾设置的“思考与展望”部分，它总是能引导读者跳出现有模型的框架，去思考未来交通研究可能突破的方向，这种启发性是很多标准教科书所欠缺的。

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这本书的内容深度，绝对是超出了我的预期。我原本以为这只是对现有交通流理论的简单梳理和整合，但深入阅读后发现，作者在多个研究前沿领域都提出了富有洞察力的见解和创新性的模型构建思路。特别是关于非合作博弈论在多智能体交通决策中的应用那一部分，简直是点睛之笔。作者没有停留在传统的效用最大化假设上，而是引入了更贴近现实的心理学和社会学考量，构建了一套更为精细化的交互模型。我个人认为，这部分内容的理论价值和实际指导意义都非常高，对于正在从事交通控制优化和智能网联汽车路径规划研究的同仁来说，无疑是一份宝贵的参考资料。书中引用的文献资料极其详尽和前沿，几乎涵盖了过去五年内国际顶级期刊上的核心成果，这足以证明作者在学术前沿的敏锐捕捉能力。

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说实话，我是一个非常注重实践应用效果的工程师，很多理论性的著作对我来说可能过于“空中楼阁”。但这本书在理论与实践的结合上做得非常出色。作者不仅构建了扎实的数学框架，更重要的是，他详细阐述了如何将这些模型转化为可操作的算法，并提供了大量的仿真和实测数据来验证模型的有效性。比如，在论述动态车道分配策略时，书中不仅给出了算法流程图，还对比了不同控制参数下交通效率和延误的改善幅度，数据图表制作得清晰明了，让人信服力十足。这使得这本书不仅仅是一本纯粹的理论教材，更像是一本“实战手册”。我已经在我们最新的城市干道信号配时优化项目中试用书中提到的某些理念，初步效果非常令人鼓舞，极大地提高了路口的通行效率。

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这本书，从装帧设计到内页排版，都透着一股严谨的学术气息。封面选用了沉稳的深蓝色调，配以抽象的几何线条，颇具现代感，让人一眼就能感受到其内容的专业深度。内文的字体选择和行距把握得恰到好处，即便面对复杂的公式和图表，阅读起来也并不感到费力。尤其值得称赞的是，作者在介绍基础理论时，没有采用那种枯燥的说教方式，而是通过生动的案例和循序渐进的逻辑推导，将原本晦涩的概念逐渐清晰地展现在读者面前。我记得有一次，为了理解某个关键的交通流理论，我反复阅读了好几遍，但总感觉隔着一层纱。直到读到这本书中对该理论的深入剖析，结合实际路况的数据模拟，我才恍然大悟。那种“豁然开朗”的感觉，是很多同类书籍所无法给予的。全书结构层次分明，从宏观的交通系统概述，到微观的个体行为建模，过渡自然流畅，体现了作者深厚的学术功底和严谨的治学态度。

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这套书的排版设计风格，带着一股浓郁的欧式古典严谨感，即便内容是关于最前沿的城市交通问题，它给人的感觉却是沉稳可靠的。纸张的质量上乘，拿在手里很有分量，不是那种一眼看过去就想快速翻完的轻飘飘的读物，而是适合静下心来，泡上一壶茶，慢慢品味的典藏之作。我尤其喜欢书中对数学符号和希腊字母的规范化处理，完全符合国际标准，这在跨学科交流时能省去很多不必要的解释成本。整体来看，这是一部集大成之作，它不仅梳理了城市道路交通流研究的来龙去脉，更在其中注入了作者自己独到的思考和创新，对于任何一位致力于深入理解和改进城市交通系统的人来说，它都是一个不可或缺的工具箱和知识库。

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其实写的很水很水啦！！还以为混合交通流，没看出“混合”两个字！

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总体还是关于车流量的相关研究 为了借鉴论文的组织方法和研究方法看 对我自己来说可读性不好

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其实写的很水很水啦！！还以为混合交通流，没看出“混合”两个字！

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