具体描述
交通管理措施下的交通分配问题旨在模拟城市道路网络中实施交通管理措施后的交通流分布模式，它是城市交通管理方案评价与优化的核心技术。
本书在回顾平衡交通分配的研究进展并分析交通管理措施如何影响交通分配的基础上，分别建立了带转向延误非对称多模式的用户平衡模型和随机用户平衡模型，设计了相应的迭代平衡算法；提出了对偶最短路径树概念，并将常用的带转向延误的最短路径算法统一到此概念的框架中；从算法实施层面上，提出了一个高效实用的交通网络数据模型；最后建立了基于双层规划的交通管理措施优化模型，并设计了多个求解算法。
本书可作为交通分配、网络建模等研究方向的参考教材，对从事城市交通管理规划编制和交通管理方案优化的人员也有较强的应用参考价值。
《智慧交通决策：基于多源数据的时空分配理论与实践》 本书深入探讨了在日益复杂和动态的交通环境中，如何利用多源数据构建更精准、更具预测性的交通分配模型，并在此基础上发展出高效的算法，以支持更优化的交通管理和决策。全书围绕“时空分配”这一核心概念展开，旨在为交通规划、运营管理、政策制定等领域提供一套科学的理论框架和实用的技术工具。 第一部分：交通分配理论基础与模型演进 本部分首先回顾了传统交通分配模型的发展历程，从最早的基于路段流量累积模型，到用户均衡模型（Wardrop原则），再到系统最优模型，阐述了它们各自的理论基础、优势与局限性。在此基础上，本书重点介绍了近年来兴起的考虑动态性、随机性和个体行为的交通分配模型。 时空依赖性交通分配模型： 阐述了交通流量、行程时间和出行选择如何随时间和空间发生变化，并介绍了如何将这些时空依赖性融入到分配模型中。例如，引入基于时间段的流量预测、基于位置的出行吸引力模型等。 个体化出行行为建模： 探讨了如何超越宏观流量分配，从微观个体出行者的视角理解交通分配过程。重点介绍多项选择离散选择模型（如Logit、Probit模型），以及考虑出行者感知信息、偏好异质性和动态决策的复杂行为模型。 多模式与多目标交通分配： 分析了在多出行方式（如私家车、公共交通、自行车、步行）共存的情况下，如何进行联合分配。同时，讨论了在面临多种管理目标（如效率、公平、环境、安全）时，如何构建多目标优化下的交通分配模型。 第二部分：多源数据融合与预处理 本书强调了数据在现代交通管理中的核心作用，并详细介绍了如何有效地融合和预处理来自不同来源的数据，为交通分配模型提供可靠的输入。 数据源识别与采集： 详细列举了各类交通数据源，包括： 浮动车数据（FCD）： 如GPS轨迹数据，分析其采集方式、特点、优势和潜在的偏差。 交通传感器数据： 如地感线圈、雷达、视频检测器等，介绍其工作原理、数据类型及数据质量问题。 公共交通数据： 如刷卡记录、车辆定位数据、时刻表数据，讨论其如何用于公交出行分配。 移动信令数据： 分析其在宏观交通流特征和出行需求分析中的应用。 共享出行数据： 如网约车、共享单车数据，探讨其对交通分配的影响。 社交媒体与众包数据： 介绍如何利用这些非结构化数据获取交通事件信息和出行者反馈。 数据融合技术： 介绍了多种数据融合策略，包括： 空间融合： 如何将不同空间分辨率的数据进行整合。 时间融合： 如何处理不同时间粒度的数据。 异构数据融合： 如何融合结构化和非结构化数据，以及不同类型传感器的数据。 数据质量评估与校正： 介绍缺失值填补、异常值检测与处理、数据一致性校验等技术，确保输入数据的可靠性。 第三部分：先进的交通分配算法与实现 本部分是本书的核心实践部分，系统介绍了用于解决复杂交通分配问题的先进算法，并探讨了这些算法的计算效率与可扩展性。 基于优化的分配算法： 连续分配与离散分配算法： 介绍了Frank-Wolfe算法在用户均衡问题中的应用，以及如何推广到动态交通分配。 凸优化与非凸优化算法： 讨论了如何将交通分配问题转化为数学优化问题，并介绍求解器（如CPLEX, Gurobi）的应用。 混合整数规划（MIP）模型： 适用于包含离散决策变量（如线路选择）的分配问题。 基于仿真的分配算法： 微观交通仿真（如VISSIM, SUMO）： 介绍如何利用仿真平台模拟个体出行者行为，并进行交通分配的验证与校准。 多主体仿真（MAS）： 强调如何模拟具有复杂决策能力的个体代理，以捕捉真实的交通分配动态。 机器学习与深度学习在交通分配中的应用： 出行需求预测模型： 利用时间序列模型（如ARIMA, LSTM）或图神经网络（GNN）预测不同区域的出行需求。 行程时间预测模型： 应用回归模型、深度神经网络（DNN）等预测实时行程时间。 出行模式识别与分类： 利用聚类或分类算法识别不同出行者的行为特征。 强化学习（RL）在动态交通分配中的应用： 探索如何利用RL agents进行实时的交通信号控制和路径诱导，实现动态的交通分配优化。 分布式与并行计算算法： 针对大规模交通网络和海量数据，介绍如何采用分布式或并行计算技术提高算法的计算效率，如MPI, Spark等。 第四部分：交通管理与决策支持中的应用 本部分将理论与算法的应用落地，探讨如何将交通分配模型与算法应用于实际的交通管理场景。 实时交通信息发布与诱导： 如何基于预测的交通分配结果，向出行者提供准确的行程时间、拥堵信息，并进行路径诱导。 交通信号控制优化： 如何将交通分配的宏观流量预测与微观信号控制相结合，实现路网级的信号协调。 公共交通调度与优化： 基于对乘客出行需求的预测和分配，优化公交线路、班次和运力配置。 交通拥堵收费与需求管理策略评估： 如何模拟不同收费策略或限制措施对交通分配的影响，评估其效果。 突发事件下的应急交通疏散： 构建能够快速响应突发事件的交通分配模型，为疏散和救援提供决策支持。 智慧城市交通规划与建设： 预测未来交通需求和分配格局，为城市基础设施规划和政策制定提供科学依据。 本书内容严谨，理论扎实，算法介绍详细，并结合了丰富的实际案例，旨在为交通领域的科研人员、工程师、规划师和管理者提供一套系统性的知识体系，帮助他们更好地理解和应对现代交通系统面临的挑战，推动智慧交通的建设与发展。
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