现代交通信息网络与通信技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:张轮 编

出品人:

页数:182

译者:

出版时间:2007-8

价格:21.00元

装帧:

isbn号码:9787560836041

丛书系列:

图书标签:

• 现代交通信息网络与通信技术
• 交通信息网络
• 通信技术
• 智能交通
• 5G
• 物联网
• 车载通信
• ITS
• 网络安全
• 数据传输
• 信息技术

《交通流动力学与智能控制：面向未来城市的优化策略》 本书聚焦于当代城市交通系统的核心挑战与前沿解决方案，深入剖析交通流动的内在规律，并结合人工智能、大数据等先进技术，构建高效、安全、可持续的智能交通控制体系。 --- 第一部分：交通流动的基本理论与复杂系统分析 本部分旨在为读者奠定坚实的理论基础，理解宏观交通现象背后的微观驱动力。 第一章：交通流动的基本特性与建模基础 交通流不再被视为简单的线性系统，而是具有复杂涌现特性的非线性动力学过程。本章首先回顾了经典的车流模型，如 Greenshields 模型、Underwood 模型和 Lighthill-Whitham-Richards (LWR) 模型，重点分析其在描述密度-速度-流量关系时的优势与局限性。随后，深入探讨基于微观个体行为的建模方法，包括笛卡尔坐标系下的安全间距模型 (IDM) 和基于加速度的加速度密度模型 (ACDM)。重点讨论如何引入驾驶员的反应时间、感知能力和预测行为，以更精确地刻画真实世界中的车流波动和堵塞形成机制。此外，引入元胞自动机 (Cellular Automata, CA) 模型作为研究交通相变和自组织现象的有效工具，通过不同的规则设置（如慢走规则、换道规则），模拟并可视化交通拥堵的形成、传播和消散过程。 第二章：交通网络中的级联效应与拥堵传播 现代城市交通网络是高度互联的复杂网络。本章从网络科学的角度审视交通系统。我们分析了城市路网的拓扑结构特性，如小世界效应和无标度特性，并探讨这些结构如何影响拥堵的传播范围和速度。核心内容集中在级联失效理论在交通系统中的应用。当一个关键节点（如重要交叉口或瓶颈路段）发生故障（如信号灯失灵、交通事故）时，这种局部干扰如何通过网络反馈机制迅速扩散到相邻路段，最终导致区域性甚至全网瘫痪。本章详细介绍了使用图论和随机过程来量化拥堵传播概率，并提出基于网络鲁棒性指标（如连通性、平均路径长度）的评估方法。 第三章：交通流动的随机性与不确定性量化 实际交通数据充满了随机性，包括驾驶员决策的随机性、外部事件（如天气、临时施工）的不可预测性。本章致力于量化和管理这种不确定性。内容涵盖泊松过程在车辆到达时间分析中的应用，以及马尔可夫链在描述路段状态转移中的作用。特别地，本章引入了风险评估框架，用于量化特定交通设计或控制策略下发生严重拥堵或事故的概率。通过蒙特卡洛模拟，读者将学习如何评估不同交通场景下的性能包络，从而设计出对随机扰动具有更高容忍度的交通系统。 --- 第二部分：智能决策与优化控制策略 本部分着眼于利用先进的计算技术，实现对交通流的主动、实时干预和优化。 第四章：基于深度学习的交通状态预测 精准的短期和中长期交通预测是有效控制的前提。本章超越了传统的基于时间序列（如 ARIMA）的预测方法，重点介绍深度学习在时空序列预测中的应用。详细阐述循环神经网络 (RNN) 及其变体如 LSTM (长短期记忆网络) 和 GRU (门控循环单元) 如何捕获交通流的时间依赖性。更进一步，介绍图卷积网络 (GCN) 或 时空图卷积网络 (STGCN) 如何有效地融合路网拓扑结构信息与历史交通数据，实现对特定路段未来流量、速度和密度的多尺度、高精度预测。本章还讨论了数据预处理、特征工程以及模型可解释性在交通预测中的重要性。 第五章：强化学习在自适应交通信号控制中的应用 传统的固定配时或感应式信号控制难以应对复杂的动态需求。本章将强化学习 (RL) 视为解决动态、序列决策问题的理想框架。我们将信号灯控制器视为“智能体”，路口状态（排队长度、等待时间）作为“环境”，而改变信号相位和周期长度作为“动作”。详细分析Q-Learning、DQN (深度Q网络) 乃至Actor-Critic (A2C/A3C) 算法如何在仿真环境中迭代学习最优的控制策略。本章的核心在于如何设计有效的奖励函数，以平衡路口吞吐量、平均延误时间和公平性等多个目标。 第六章：多智能体协作与区域交通协同优化 单一路口的优化往往会产生“邻里效应”——将拥堵转移到相邻路口。本章探讨了多智能体系统 (MAS) 理论在区域交通管理中的应用。讨论如何将相邻路口或关键区域的信号控制器视为相互协作或竞争的智能体。内容涵盖去中心化协同控制的机制，例如基于信息共享的合作博弈模型，以及如何利用联邦学习（Federated Learning）框架在保护路口本地数据隐私的前提下，实现区域级信号参数的快速协同调整，以应对突发性大规模交通事件。 --- 第三部分：新型交通模式与系统集成 本部分关注新兴技术和交通形态对现有系统的冲击与融合。 第七章：车路协同 (V2X) 环境下的交通流干预 随着车联网技术的发展，车辆和基础设施之间的实时信息交互成为可能。本章分析 V2X 通信如何赋能更精细化的交通管理。内容包括：利用车辆的精确位置信息实现基于“绿波带”的动态引导；利用车队通信（Platooning）技术减少道路占用和提高通行效率；以及如何将车辆意图信息（如变道意图、超速预警）整合到信号控制器的决策流程中。本章也探讨了 V2X 数据安全、隐私保护以及信息延迟对控制性能的影响。 第八章：非常规交通流的建模与管理 未来交通系统将集成自动驾驶汽车 (AV)、共享出行服务 (MaaS) 和微移动设备（如电动滑板车）。本章专门研究这些新型交通参与者的特性。重点分析自动驾驶车队的涌现行为，如其对路口通行能力的影响（更高的饱和流率与更小的安全间距）。对于共享出行，探讨如何通过需求响应式控制（DRC）来动态调整公共交通资源或引导私家车使用，以平滑高峰期的交通负荷曲线。 第九章：系统性能评估与社会效益分析 最后，本章提供一套系统化的方法论来评估所提出的优化策略的实际效果。除了传统的交通工程指标（如平均行程时间、延误率、燃料消耗）外，本章强调社会效益和环境影响的量化。讨论如何将碳排放模型、空气质量模型与交通模型耦合，评估智能控制策略对城市可持续发展的贡献。此外，还将引入成本效益分析 (CBA) 方法，为交通基础设施投资和技术升级提供决策支持依据。 --- 本书适合对象： 交通工程、计算机科学、运筹学、城市规划等领域的科研人员、研究生以及交通管理部门的工程师和决策者。通过本书的学习，读者将能够掌握分析复杂交通系统、设计前沿智能控制算法并评估其整体性能的综合能力。

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阅读体验方面，这本书的行文风格显得非常严谨和学院派，每一个论点都有详实的公式和理论支撑，这一点对于学术研究者来说无疑是巨大的福音。但是，对于我这样一个希望了解行业趋势的管理者而言，阅读过程稍显枯燥。书中大量的图表和公式堆砌，虽然保证了逻辑的严密性，却牺牲了一定的叙事流畅性。我注意到，书中对某些已经成熟的传统技术（比如GPS定位的误差修正算法）花了大量的篇幅进行回溯和详细推导，这虽然体现了作者的严谨，但却挤占了介绍前沿跨界融合技术——比如量子通信在安全传输交通密钥方面的潜力——的空间。我希望能看到更多关于跨学科合作的案例分析，比如交通工程、城市规划和信息科学如何形成合力解决实际的城市拥堵问题，而不是将技术孤立地放在一个封闭的系统中进行讨论。这本书的“技术包袱”有点重，稍微削弱了它作为一本“现代”交通信息网络指南的视野广度。

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我对这本书的期待，其实是想找到一些关于人本位交通设计的思考。毕竟，科技的进步最终还是要服务于人的体验。这本书的开篇，我注意到花了相当大的篇幅来讨论网络拓扑结构和信号传输的优化问题，这无疑是技术层面的核心内容。然而，当我翻到中间关于用户界面和信息交互的部分时，感觉笔墨有些单薄。比如，在描述智能公交系统的实时信息发布时，我更想知道的是，这些信息如何才能做到真正意义上的“无感化”——也就是用户无需主动查询，系统就能最恰当地将所需信息推送给他。这本书似乎更侧重于如何把数据更快、更稳定地传输过去，而没有深入探讨“如何让信息以最自然、最不打扰人的方式融入人们的出行决策过程”。如果能增加一些关于认知心理学在交通信息设计中的应用案例，或者探讨一下如何利用AI进行个性化的路径推荐，而不是千篇一律的导航指引，那这本书的价值就会大大提升。现在看来，它更像是一本优秀的“传输层”指南，但“应用层”的打磨略显不足。

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这本书的结构布局清晰，逻辑递进自然，从底层协议到上层应用层层展开，体现了作者对整个技术栈的全面掌控。然而，我个人对书中对“信息安全”这个维度的处理感到有些意犹未尽。在描述了高速数据交换和网络互联的便捷性之后，对潜在的网络攻击面和系统鲁棒性的讨论相对保守和理论化。例如，在智能信号灯控制系统被黑客攻击的假想情景下，书中提供的应对措施似乎停留在传统的防火墙和加密层面，缺乏对基于区块链的去中心化信任机制在交通控制中的应用探讨，或者更先进的零信任架构如何应用于保护关键交通基础设施。考虑到未来交通网络的复杂性和一旦遭受攻击可能带来的严重后果，我期待这本书能用更具前瞻性和危机感的笔触，去深入剖析和构建一套能够抵御新型网络威胁的防御体系。目前的讨论，给我的感觉更像是对现有安全标准的合规性梳理，而非对未来安全挑战的预警和应对之策。

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这本书的封面设计倒是挺吸引人的，那种深邃的蓝色调配上流动的光线，让人立刻联想到高速运转的数据流和纵横交错的交通网络。我拿到手的时候，首先翻阅了一下目录，感觉内容覆盖面挺广的，从基础的通信原理到具体的应用案例都有涉猎。不过，我更期待看到一些关于未来城市交通的宏大叙事，比如自动驾驶车队如何协同工作，以及物联网在提升公共交通效率方面的最新进展。这本书似乎更偏向于技术实现的细节，这对于那些想深入了解底层架构的工程师来说可能是个宝库，但对于我这种更关注“大图景”的普通读者来说，可能需要花更多时间去消化那些专业术语和复杂的协议描述。我希望它能在介绍完技术细节后，能多一些对未来交通生态的思考和展望，比如5G、6G乃至更先进的技术将如何重塑我们的出行方式，而不是仅仅停留在现有技术的介绍上。总而言之，它看起来像是一本扎实的工具书，但少了点能激发读者对未来无限遐想的“火花”。

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这本书的深度和广度确实令人印象深刻，尤其是在介绍了几种新兴的无线通信技术在交通领域中的应用场景时，作者展现出了深厚的行业积累。我特别留意了关于V2X（车联网）通信的章节，其中对不同频谱划分和安全认证机制的阐述非常细致。但是，我发现一个有趣的侧重点差异：书中对硬件层面的描述似乎比软件和数据治理要详尽得多。例如，对于传感器融合和数据清洗算法的介绍相对简略，而对于特定频段的干扰抑制和多径效应处理却花了大量笔墨。这让我不禁思考，在当前大数据和云计算成为主流的背景下，交通信息网络的核心价值点正在向数据分析和决策优化倾斜。这本书似乎更像是上一个技术周期的产物，强调了“连接”的物理实现，而对“连接起来之后如何智能地使用数据”这一现代议题着墨不多。如果它能加入更多关于边缘计算在实时交通控制中的案例分析，或者对海量动态交通数据的隐私保护策略进行深入探讨，那它将更贴合当前的技术前沿。

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