高速公路气象服务效益评估 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:73

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出版时间:2010-3

价格:15.00元

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isbn号码:9787502949495

丛书系列:

图书标签:

• 高速公路气象
• 气象服务
• 效益评估
• 交通气象
• 公路气象
• 气象影响
• 服务质量
• 经济效益
• 决策支持
• 风险管理

现代交通运输与信息技术融合发展研究 （本书简介） 本书深入探讨了在数字化和智能化浪潮席卷全球的背景下，现代交通运输系统如何与前沿信息技术进行深度融合，以实现效率的飞跃、安全性的提升以及可持续性的发展。全书立足于宏观战略层面，结合大量微观技术案例与实际应用数据，构建了一个全面而细致的研究框架。 第一章：全球交通运输数字化转型的宏观图景与驱动力 本章首先勾勒出当前全球交通运输领域面临的挑战与机遇。气候变化、城市化进程加速、货运需求结构性变化，以及公众对快速、可靠服务的期望提高，共同构成了推动行业变革的核心驱动力。我们将重点分析信息技术，特别是物联网（IoT）、大数据分析和云计算，如何成为破解传统交通瓶颈的关键要素。本章详细梳理了各国在“智慧交通”（Intelligent Transportation Systems, ITS）战略上的布局与进展，对比了不同经济体在政策引导、基础设施投入和技术采纳速度上的异同。特别关注了后疫情时代对无接触服务和供应链韧性提出的新要求，以及这些要求如何加速了数字化基础设施的部署。 第二章：传感器网络与实时数据采集技术在交通流管理中的应用 交通流的有效管理是提高运输效率的基础。本章聚焦于支撑“实时”决策的数据基础——先进的传感器技术。我们详细剖析了不同类型传感器的原理、性能及其在不同场景下的适用性。这包括但不限于：高精度激光雷达（LiDAR）在道路环境感知中的应用、毫米波雷达在恶劣天气下的穿透能力、基于AI视觉的交通事件自动检测系统（AED）。书中通过多个城市交通控制中心的案例，展示了如何将来自地磁传感器、车载GPS、无人机巡检以及移动通信网络（如5G切片技术）的海量异构数据进行清洗、融合与标准化处理，构建起一个高保真、低延迟的数字孪生交通模型。此外，本章还深入讨论了数据隐私保护和网络安全在数据采集和传输过程中的关键地位。 第三章：大数据分析与预测性维护在基础设施管理中的革新 传统的基础设施维护多依赖于周期性巡检和故障发生后的抢修，效率低下且成本高昂。本章重点阐述了如何利用大数据分析技术，实现从“反应式”到“预测性”维护的范式转变。我们探讨了结构健康监测（SHM）系统如何通过植入式或非接触式传感器实时采集桥梁、隧道、轨道结构的应力、振动和形变数据。结合历史性能数据、材料老化模型和环境载荷数据，应用机器学习算法（如时间序列分析、深度学习回归模型）可以精确预测部件的剩余使用寿命（RUL）。书中详述了如何建立基于风险等级的资源分配模型，确保有限的维护预算能够投入到风险最高的关键节点，从而最大化资产的整体可靠性与经济效益。此外，还涵盖了利用高光谱成像技术对路面病害进行早期识别的最新进展。 第四章：人工智能在交通需求预测与路径优化中的前沿实践 交通需求的动态波动是造成拥堵和资源浪费的主要原因。本章聚焦于人工智能技术在提升需求预测准确性和优化资源配置方面的突破。我们详细介绍了如何利用深度神经网络（如LSTM、Transformer模型）整合宏观经济指标、社交媒体活动、天气预报以及历史出行链数据，实现对未来数小时甚至数天内交通需求的超短期、短期和中长期预测。在路径优化方面，本书不仅复盘了传统的图论算法（如Dijkstra、A），更侧重于研究基于强化学习（Reinforcement Learning, RL）的动态路由决策系统。这些系统能够在多主体交互环境下，实时学习并适应复杂的交通状况，指导自动驾驶车辆群或共享出行服务平台实现全局最优的路径规划，显著减少空驶率和平均行程时间。 第五章：下一代交通系统中的人机交互与用户体验设计 随着自动驾驶技术的发展，驾驶员的角色正在向“监督者”或“乘客”转变，这对人机交互（HMI）界面提出了全新的设计要求。本章探讨了如何在复杂的自动驾驶决策场景中，设计出清晰、直观且不分散注意力的信息传递界面。内容涵盖了多模态交互技术，如自然语言处理（NLP）驱动的语音助手、增强现实（AR）抬头显示系统（HUD）在提供情境化信息方面的潜力，以及如何通过生物反馈传感器监测驾驶员的认知负荷，动态调整系统介入的程度。本书强调，提升用户体验不仅仅是美学设计，更是确保人机共驾安全与信任的关键技术环节。 第六章：可持续交通与能源效率的数据驱动策略 交通运输是全球能源消耗和碳排放的主要贡献者之一。本章从数据驱动的角度探讨如何实现交通系统的绿色转型。重点分析了电动汽车（EV）充电基础设施的智能调度问题，如何利用电网负荷预测和实时交通流量数据，优化充电站的运营，避免对电网造成冲击。此外，本书还研究了通过精细化的交通信号控制（TSC）策略减少车辆怠速时间，从而降低燃油消耗和尾气排放的量化模型。书中通过案例分析了“绿色物流”路径选择算法，该算法在满足时效性的前提下，优先选择能耗最低的运输方式或路线，以实现供应链整体的碳足迹最小化。 第七章：未来展望：车路协同（V2X）与交通服务的集成生态 本书的最后一部分展望了未来十年内，交通运输系统将如何通过车路协同（V2X）技术实现真正意义上的集成化服务。我们详细分析了C-V2X和5G网络在实现超低延迟通信方面的技术优势，以及其在编队行驶、交叉路口无信号灯通行、以及远程控制/接管等高阶应用中的潜力。更重要的是，本章探讨了如何将这些基础设施层的技术能力，向上层应用层——如自动驾驶、智能物流、应急响应——进行服务封装与API化。最终目标是构建一个开放、灵活的交通信息服务生态系统，实现从单一交通管理到面向全社会出行服务的全面升级。 本书适合于交通规划师、信息技术工程师、交通政策制定者、以及对未来智能城市和智慧交通感兴趣的研究人员和高级学生阅读。它提供了一套从理论基础到前沿实践的完整知识体系，旨在推动行业更高效、更安全、更可持续地发展。

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