城市动态交通流分配模型与算法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:人民交通出版社

作者:高自友

出品人:

页数:359

译者:

出版时间:2005-5

价格:38.00元

装帧:平装

isbn号码:9787114055522

丛书系列:

图书标签:

• 交通
• 公用
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《城市动态交通流分配模型与算法》 在快速发展的现代都市中，交通拥堵已成为制约城市可持续发展和居民生活品质的关键瓶颈。理解和优化城市交通流的动态演变过程，是实现高效、绿色、智能交通系统的核心所在。本书深入探讨了城市动态交通流分配的复杂机理，并提出了一系列先进的模型与算法，旨在为交通规划者、工程师以及相关研究人员提供一套全面而实用的工具。 本书的研究起点在于认识到交通流的非稳定性和实时性。传统的交通流分配模型往往基于静态假设，难以捕捉交通系统随时间变化的特性，例如突发事件、周期性交通需求波动以及不同交通方式之间的相互影响。因此，本书着重于构建能够反映交通流动态变化的宏观模型，分析其在不同时间尺度上的演变规律。 在模型构建方面，本书首先回顾了经典的交通流理论，如Lighthill-Whitham-Richards（LWR）模型和Payne-Whitham（PW）模型，并在此基础上拓展，引入了更精细的元胞自动机（CA）模型、多主体仿真（MAS）模型以及基于深度学习的交通流预测模型。这些模型从不同的视角，模拟了车辆之间的相互作用、驾驶员的行为决策以及道路网络的连通性，从而能够更真实地刻画交通流的形成、传播和疏散过程。 特别地，本书详细阐述了如何将微观的车辆行为与宏观的交通流状态进行耦合。通过引入驾驶员行为参数，如反应时间、车距保持策略和换道意图，构建了能够反映个体驾驶员决策对整体交通流影响的微观交通仿真模型。在此基础上，本书提出了一种多尺度动态交通流分配框架，该框架能够将微观层面的个体驾驶行为有效地转化为宏观层面的交通流特征，并实现宏观与微观模型之间的双向反馈，从而提高交通流分配的准确性和鲁棒性。 算法设计是本书的另一核心内容。针对动态交通流的优化分配问题，本书提出了一系列高效的算法。其中包括： 基于预测的实时交通流分配算法： 利用先进的时间序列预测模型（如ARIMA、LSTM）对未来交通流量进行预测，并结合预测结果，动态调整信号灯配时、匝道控制以及路径诱导策略，以期在交通需求发生变化之前进行主动干预。 基于强化学习的自适应交通信号控制算法： 将交通信号控制问题建模为一个马尔可夫决策过程（MDP），并利用深度强化学习技术（如DQN、PPO）训练智能体，使其能够根据实时的交通状况自主学习最优的信号配时方案，实现交通信号的自适应优化。 基于优化的动态路径诱导算法： 结合实时交通流量信息和交通预测结果，利用先进的图论算法和优化技术，设计能够引导驾驶员选择最优路径的动态路径诱导策略，以期缓解局部拥堵，平衡路网负荷。 异质交通流的分配与管理算法： 考虑到城市交通系统中存在私家车、公共交通、自行车、行人等多种交通方式，本书研究了异质交通流的相互影响以及如何进行协同管理，以提升整体交通系统的运行效率和公平性。 此外，本书还对数据驱动的交通流分配方法进行了深入探讨。随着城市交通传感器网络的日益完善，海量的交通数据为构建更精确的交通流模型提供了可能。本书介绍了如何利用大数据分析技术，从历史和实时的交通数据中提取有价值的信息，用于模型校准、参数估计和交通状态识别。同时，本书也关注了机器学习和人工智能技术在交通流预测、异常检测和事件响应等方面的应用，为实现智能交通管理奠定了基础。 本书的研究成果不仅适用于传统的交通管理部门，也为新兴的智慧城市建设和自动驾驶技术的发展提供了重要的理论和技术支撑。通过对本书内容的学习和应用，读者将能够更深刻地理解城市交通系统的运行规律，掌握构建和应用动态交通流分配模型与算法的关键技术，为解决日益严峻的城市交通问题提供创新的解决方案。 本书在内容组织上力求严谨而不失可读性，既有扎实的理论基础，也有丰富的实例分析。每个模型和算法的介绍都配有详细的推导过程和算法描述，并辅以仿真实验结果进行验证。本书适用于交通工程、城市规划、计算机科学、人工智能等相关领域的学生、研究人员和从业人员。希望本书能够激发读者对城市交通动态问题的新思考，并为推动城市交通向更智能、更高效、更可持续的方向发展贡献力量。

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阅读过程中的一个显著感受是，作者似乎极力想打破传统交通模型那种“理想化”的束缚。他不止一次地强调，任何模型都是对现实的简化，而这个“简化”的过程本身就蕴含了巨大的信息损失。书中关于“用户均衡”与“系统最优”之间的矛盾分析，尤为精彩。他没有武断地偏向任何一方，而是通过一系列精心设计的仿真案例，展示了在不同社会经济背景下，追求个体利益最大化的结果如何可能导向整体效率的灾难性下降。这种对社会学和经济学交叉点的探讨，使得这本书的视野超越了单纯的工程技术范畴，上升到了城市治理的层面。我甚至在想，如果将书中的部分流量波动模型应用于城市物流配送的优化，其潜在价值可能比最初设想的还要广阔。作者对模型假设条件进行不断“松绑”的尝试，体现了一种对技术局限性的清醒认知和勇于挑战的学术态度。

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这本书的装帧设计初见端倪，那种略显陈旧的米黄色纸张，触感上带着一丝粗粝，却又在翻阅时散发出一种老派学者的沉静气息。封面上的字体选择颇为讲究，楷体的庄重与现代科技主题的并置，形成了一种奇妙的张力。我原本以为这会是一本侧重于纯理论推导的晦涩著作，毕竟“模型与算法”这几个字本身就自带一种拒人千里的疏离感。然而，翻开扉页后，惊喜地发现作者在引言部分就试图用一种近乎散文的笔调，勾勒出城市交通如同生命体脉络般运行的宏大图景。他没有急于抛出复杂的数学公式，而是先描述了早高峰时段，一条条车流汇聚、阻塞，最终又找到新的平衡点的动态过程，这使得原本抽象的交通工程学瞬间变得鲜活起来。特别是他对“非线性”和“随机性”在现实路况中体现的观察，那种对现实复杂性的深刻洞察，让人在阅读初期就感受到了作者扎实的田野功底。这种由表及里，从现象到本质的引导方式，极大地降低了初学者的阅读门槛，也让资深研究者能从更哲学的层面重新审视这些经典议题。

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总体而言，这本书给我的感觉是，它不仅仅是在介绍一种“模型”或“算法”，更是在教授一种“解决问题的思维方式”。它没有提供一个放之四海而皆准的万能钥匙，相反，它在潜移默化中教会读者如何根据实际的城市病灶，去解构问题、选择工具、并验证结果的有效性。书中的案例分析部分，虽然篇幅不算特别多，但每一个都像是一份浓缩的实战报告，从数据采集的难点到模型校准的反复迭代，无不透露出实践的艰辛。这种兼具理论深度和实践指导性的著作，在当前快速迭代的交通科技领域中，显得尤为珍贵。它迫使你停下来，不仅仅是去应用已有的公式，而是去思考公式背后的世界观是否依然适用，这种反思能力，才是真正的学术价值所在。

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这本书的排版和图表质量，无疑是其专业性的重要组成部分。对于一本涉及复杂数学和计算方法的书籍，清晰的图表是理解深层逻辑的桥梁。我注意到，书中几乎所有的流程图和示意图，都采用了统一的风格，线条干净利落，关键变量的标记清晰可辨，没有那种常见的低成本印刷品带来的模糊感。尤其是那些关于多目标决策树的图形化展示，作者通过色彩的冷暖变化，直观地揭示了不同参数权重对最终分配结果的影响梯度。这种对视觉化表达的重视，极大地缓解了纯文本阅读带来的疲劳感。更值得称道的是，书后附带的参考资料部分，其广度和深度都令人印象深刻，涵盖了从上世纪五十年代的经典文献到近五年的顶级期刊论文，这表明作者在梳理文献脉络时，付出了巨大的心血，为后续研究者提供了极佳的起点。

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这本书在内容呈现上，展示出一种极度严谨的逻辑层次，这对于需要系统性构建知识框架的人来说，无疑是一份厚礼。我特别欣赏它在章节安排上所体现的循序渐进的匠心。它并未将所有复杂的优化技术堆砌在一起，而是将宏观的系统规划与微观的个体决策过程巧妙地分割、再糅合。例如，其中关于数据采集与预处理章节，作者并没有简单罗列各种传感器类型，而是深入剖析了不同数据源（如线圈检测、GPS浮动车、甚至社交媒体信息）在解决特定交通问题时的局限性与互补性。这种批判性的视角，远超一般教科书的说明性介绍。读到后期关于算法的论述时，我发现作者对于经典算法的改进之处总能给出清晰的几何解释或物理类比，这对于我理解诸如遗传算法、蚁群算法在交通分配中的具体收敛机制，起到了决定性的帮助。可以说，这本书不仅仅是知识的搬运工，更像是一份精密的路线图，指引读者穿越理论的丛林。

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