CAD軟件開發及技術應用標準匯編 pdf epub mobi txt 電子書 下載 在線閱讀 2026

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:中國標準齣版社第四編輯室

出品人:

頁數:242

译者:

出版時間:2010-3

價格:83.00元

裝幀:

isbn號碼:9787506657488

叢書系列:

圖書標籤:

• CAD
• 軟件開發
• 技術應用
• 標準
• 匯編
• 計算機輔助設計
• 編程
• 工程
• 行業標準
• 技術規範

人工智能賦能的未來城市構建：智能交通與環境監測係統集成 圖書簡介 本書深入探討瞭在快速城市化背景下，如何利用前沿人工智能技術，構建高效、可持續的智能城市基礎設施。聚焦於城市交通管理和環境質量監測兩大核心領域，本書係統梳理瞭從數據采集、算法設計到係統集成的全過程，旨在為城市規劃者、交通工程師、環境科學傢及相關技術開發者提供一套詳盡的理論框架與實踐指南。 第一部分：智能交通係統的基石——數據驅動的決策 本部分首先奠定瞭智能交通係統的技術基礎，強調數據在現代城市交通管理中的決定性作用。 1.1 多源異構交通數據的融閤與清洗 現代交通流的復雜性要求我們必須整閤來自不同渠道的數據。本書詳細闡述瞭如何整閤固定傳感器（如地磁綫圈、感應綫圈）、移動數據（如GPS軌跡、浮動車數據、手機信令數據）以及非接觸式數據（如視頻圖像識彆、微波雷達）這三大類數據。重點分析瞭處理數據延遲、缺失值填充、噪聲去除和數據標準化所需的統計學方法與機器學習預處理技術。特彆是針對視頻數據中的目標檢測與跟蹤算法，我們引入瞭基於深度學習的YOLOv7/v8架構，探討其在復雜光照和擁堵場景下的魯棒性優化。 1.2 實時交通狀態評估與預測模型 準確的實時狀態評估是高效調度的前提。本書超越傳統的基於曆史平均值的模型，轉嚮基於時空圖神經網絡（STGNN）的交通流預測。詳細講解瞭如何構建反映道路網絡拓撲結構的圖結構，並結閤循環神經網絡（RNN）或Transformer架構，實現對未來15分鍾至1小時內路段速度和流量的精確預測。針對突發事件（如交通事故、臨時封路），引入瞭基於貝葉斯網絡的狀態推斷機製，以快速識彆異常並調整預測基準。 1.3 基於強化學習的自適應信號控製策略 傳統的交通信號配時往往是周期性的或基於簡單反饋的。本書的核心內容之一是介紹如何應用深度強化學習（DRL）來開發能夠實時響應交通需求的自適應信號控製係統。通過定義明確的狀態空間（路口排隊長度、平均延誤時間）、動作空間（綠燈時長調整）和奬勵函數（最大化路口吞吐量），我們構建瞭基於Actor-Critic架構的智能體。實驗部分展示瞭在模擬環境中，相較於固定配時和感應式控製，DRL策略在高峰時段延誤時間減少15%以上的顯著優勢。同時，討論瞭多路口協同控製中的分布式強化學習應用。 第二部分：環境監測與城市空氣質量的智能化洞察 本部分將視角轉嚮城市環境質量的實時感知與預測，特彆關注空氣質量參數（如PM2.5、O3、NOx）的監測網絡設計與汙染溯源。 2.1 低成本傳感網絡（LCSN）的部署與校準 為瞭實現高密度的環境數據采集，本書倡導構建低成本、高覆蓋率的傳感網絡。這要求解決傳感器精度不穩定和易受環境因素乾擾的問題。內容涵蓋瞭傳感器選型標準（功耗、成本、響應時間），以及利用遷移學習和多任務學習對大量小型、非標定傳感器數據進行交叉校準的方法。我們提齣瞭一種基於模糊邏輯的傳感器健康監測算法，用於識彆並隔離漂移或失效的監測點，確保數據可靠性。 2.2 城市尺度空氣質量的精細化時空插值 傳統的氣象模型在城市峽榖效應下預測精度受限。本書提齣利用地理信息係統（GIS）數據（建築高度、道路寬度）作為特徵，結閤捲積神經網絡（CNN）處理空間相關性，以及LSTM處理時間序列變化，建立一種融閤瞭氣象場與城市形態的空氣質量（如PM2.5濃度）預測模型。重點介紹瞭如何通過變分同化方法，將實時監測數據有效地融入到大氣擴散模擬（如WRF-Chem模型）的初始條件中，實現網格尺度的汙染物濃度預測。 2.3 汙染源的智能溯源與歸因分析 確定汙染物的排放來源是製定有效減排政策的關鍵。本書介紹瞭一種基於機器學習的逆嚮擴散模型（Inverse Dispersion Modeling）。通過分析特定時間點不同監測站點的濃度梯度和風場數據，利用支持嚮量機（SVM）或隨機森林（RF）對已知的排放清單進行訓練，實現對區域內工業源、交通源和區域傳輸貢獻的量化分離。此外，還探討瞭利用高光譜遙感技術輔助識彆特定排放氣體的潛力。 第三部分：係統集成與人機交互界麵設計 第三部分聚焦於如何將上述智能交通與環境監測子係統進行有機整閤，形成統一的城市管理平颱，並關注用戶體驗。 3.1 城市數據中颱的架構設計 構建一個彈性、可擴展的城市數據中颱是實現信息共享的先決條件。本書詳細描述瞭基於微服務架構和Kafka/Pulsar消息隊列的實時數據流處理管道。內容包括數據治理框架、數據安全與隱私保護策略（如差分隱私技術在數據共享中的應用），以及如何為上層應用提供標準化的API接口。 3.2 城市運行的可視化與決策支持係統 高效的可視化界麵是管理者的“眼睛”。本書倡導采用三維數字孿生（Digital Twin）技術，將實時交通流模型、汙染物擴散模擬結果疊加在城市的三維模型之上。重點討論瞭在WebGIS環境下實現大規模點雲數據和時序數據的流暢渲染技術，以及如何設計交互式儀錶闆，使管理者能夠一鍵模擬不同政策（如限行、區域性交通管製）對城市運行指標的影響，從而輔助最優決策製定。 3.3 麵嚮公眾的移動服務接口 係統的價值最終體現在對公眾的服務上。本書討論瞭如何利用API接口嚮市民提供個性化的齣行推薦（避開擁堵或高汙染區域）和實時環境信息推送。這部分也涉及移動應用的用戶體驗（UX）設計原則，確保信息傳遞的直觀性和時效性。 結語 本書匯集瞭多學科交叉的最新研究成果，強調從理論到實踐的無縫轉化。它不僅是對當前人工智能技術在城市應用現狀的詳盡記錄，更是對構建更安全、更健康、更智慧的未來城市圖景的積極探索與技術支撐。讀者在閱讀後，將掌握構建新一代城市智能管理係統的關鍵技術棧和方法論。

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

很好

评分☆☆☆☆☆

很好

评分☆☆☆☆☆

很好

评分☆☆☆☆☆

很好

评分☆☆☆☆☆

很好