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出版者:中国人事

作者:中华人民共和国交通部

出品人:

页数:44

译者:

出版时间:2006-09

价格:15.0

装帧:平装

isbn号码:9781511409865

丛书系列:

图书标签:

• 道路运输
• 电子政务
• 信息分类
• 指标体系
• 智慧交通
• 政务服务
• 数据治理
• 信息化建设
• 交通运输
• 平台建设

交通大数据与智慧城市规划：理论、方法与实践应用 本书聚焦于现代交通运输体系在数字化转型浪潮中所面临的复杂挑战与机遇，深入探讨如何利用大数据技术赋能智慧城市建设与精细化交通管理。全书结构严谨，理论与实践并重，旨在为交通规划师、城市管理者、信息技术工程师以及相关领域的研究人员提供一套系统、前瞻性的知识体系与实操指南。 --- 第一部分：智慧交通的理论基础与演进脉络 本部分构建了理解现代交通信息化的宏观框架，追溯了从传统交通管理到全面数字化、智能化转型的历史轨迹。 第一章：全球城市化进程与交通系统的耦合关系 本章首先分析了全球范围内城市人口的持续增长对现有交通基础设施带来的巨大压力。重点探讨了城市形态（如摊大饼式扩张、组团式发展）如何影响通勤模式与路网效率。随后，引入“可持续交通”的概念，阐述了如何平衡经济发展、社会公平与环境保护这三大支柱在交通规划中的优先级。书中详细对比了西方成熟市场与新兴经济体在交通基础设施投资和技术采纳上的差异性，特别是针对交通拥堵的非工程性解决方案（如需求管理、激励机制）的有效性评估。 第二章：交通信息化的三次浪潮：从AIS到车联网（V2X） 本章系统梳理了交通领域信息技术的演进历史。第一次浪潮聚焦于传感器网络与基础数据采集（如线圈检测器、GPS初级应用）；第二次浪潮侧重于互联网技术的整合，形成了早期的交通信息服务系统（ITS）；第三次浪潮即当前的主流，以高精度定位、5G通信、云计算和人工智能为核心驱动力。书中对V2X（车对万物互联）技术栈进行了深入剖析，包括其在提升交通流稳定性、降低事故率方面的潜力，并特别讨论了C-V2X与DSRC两种主要通信标准的优劣势对比及在全球推广中的政策博弈。 第三章：数据驱动的决策支持体系（DSS）构建原则 有效的交通管理离不开高质量的决策支持。本章阐述了构建交通DSS的必要性、核心组件和设计原则。详细介绍了如何从原始异构数据源（如公共交通刷卡记录、移动信令数据、社交媒体地理标记）中提取结构化、有时序性的交通流信息。书中强调了数据治理的重要性，包括数据清洗、缺失值填充、异常点检测以及构建统一的交通数据模型（Ontology）以确保跨部门数据互操作性。同时，本章也探讨了决策模型的可解释性（Explainable AI, XAI）在交通预测与资源调度中的应用。 --- 第二部分：核心技术解析与模型构建 本部分深入技术层面，详细介绍了支撑智慧交通运行的核心算法和建模方法。 第四章：时空大数据采集、融合与质量控制 本章是全书技术核心之一。它详细阐述了当前主流的交通数据采集技术： 1. 浮动车数据（FCD）的处理：包括数据漂移的校正、轨迹重构与路段归属判定算法。 2. 遥感影像与激光雷达（LiDAR）在交通场景下的应用：侧重于非接触式流量统计、违章行为自动识别（如压线、逆行）的高级处理流程。 3. 异构数据融合框架：提出了一种基于卡尔曼滤波和粒子滤波的多源信息融合算法，用以提高交通事件检测的准确率和实时性。 4. 数据隐私与安全：讨论了在利用高频定位数据进行拥堵分析时，如何应用差分隐私技术保护个体用户出行轨迹。 第五章：交通流预测的深度学习方法 本章专注于交通流预测领域的前沿技术。它超越了传统的统计模型（如ARIMA、空间时间回归模型），全面介绍了基于神经网络的预测方法： 长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）：在预测短时交通流量波动中的应用。 图卷积网络（GCN）：针对路网拓扑结构复杂性，如何将路网表示为图结构，有效捕获空间依赖关系，从而提升中长期预测精度。 时空注意力机制（Spatio-Temporal Attention）：用于动态调整不同路段、不同时间点对预测目标的影响权重，增强模型对突发事件的响应能力。 第六章：城市交通需求预测与仿真建模 本章将预测结果转化为规划工具。详细介绍了四阶段法（Trip Generation, Distribution, Mode Choice, Assignment）的局限性，并重点推介了基于行为科学的活动链模型（Activity-Based Modeling, ABM）。书中提供了ABM模型参数校准的详细步骤，并展示了如何利用现实世界的出行数据（如家庭住址、工作地点、兴趣点数据）来构建更精细的个体行为模拟器。同时，结合Agent-Based Modeling（ABM），模拟了自动驾驶车辆、共享出行服务对传统交通需求分布的潜在颠覆性影响。 --- 第三部分：应用场景与管理实践 本部分将前沿技术应用于具体的交通管理和城市规划场景中，强调落地性和可操作性。 第七章：智能信号控制与动态配时优化 本章探讨了如何将实时交通数据转化为可执行的信号控制策略。内容涵盖： 1. 基于强化学习（RL）的自适应信号控制：构建RL环境，将路口视为“智能体”，通过最大化平均车速、最小化延误时间作为奖励函数，实现信号周期的动态调整。 2. 区域协同控制：从单个路口扩展到路网层面，提出基于波导理论的区域绿波带优化算法，特别适用于主干道干线。 3. 公交信号优先（TSP）与应急车辆优先系统（EVP）的集成调度。 第八章：公共交通服务的精益化运营与优化 本章聚焦于提升公共交通的吸引力与效率。深入分析了公交系统的“强关联性”：线路布局、时刻表制定与乘客满意度的关系。详细介绍了如何利用客流OD数据和投诉数据，对现有公交线路进行“骨架网络”重构与“毛细血管”优化。同时，阐述了动态响应式交通（DRT）系统的技术架构，特别是如何在确保服务覆盖率与运营成本之间找到最优平衡点。 第九章：城市交通态势感知与应急指挥系统 本章描述了如何构建一套高效的突发事件响应系统。重点在于构建统一的态势融合界面（Fusion Interface），将监控视频、社交媒体预警、气象信息和交通流量数据进行实时融合展示。书中提出了基于机器学习的异常事件自动识别模型，包括交通事故的早期识别（通过车速骤降、二次拥堵传播特征）与火灾、拥堵的快速定位。此外，还详细规划了应急预案的数字化流程，确保在灾害发生时，指挥中心能够快速生成并发布疏导建议与管制指令。 第十章：智慧港口与多式联运的数字化集成 面向复杂的物流网络，本章探讨了交通信息化的延伸。关注港口集疏运体系的优化，特别是集装箱卡车在进出港区的预约调度系统（Gate Management System）。介绍了如何利用区块链技术保证多式联运过程中单证的流转安全与效率，并探讨了内河航运数字化监控与长江经济带的智慧物流协同规划。 --- 第四部分：政策、标准与未来展望 本部分关注宏观环境、标准规范以及对未来交通形态的预测。 第十一章：智慧交通领域的标准体系与互操作性挑战 本章分析了当前国内外在交通信息领域的主要标准（如数据接口、通信协议）。强调了标准统一在打破部门壁垒、实现跨域协同中的关键作用。探讨了开放数据政策（Open Data Policy）的实施路径，以及如何通过API网关构建安全、可控的数据共享机制。 第十二章：面向自动驾驶的交通基础设施升级路径 本章前瞻性地分析了L4/L5级自动驾驶技术对现有交通系统的挑战与需求。内容包括：高精度地图的动态更新机制、路侧单元（RSU）的部署密度与功能规划，以及车路协同环境下的安全冗余设计。重点讨论了城市交通管理部门应如何从“管理车辆”转向“管理环境”的思维转变。 --- 总结： 本书以系统工程的视角，全面覆盖了智慧交通从数据采集、模型构建到高级应用的全生命周期管理，是理解未来城市流动性的必备参考书。

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从一个旁观者的角度来看，这本《道路运输电子政务平台信息分类与指标》听起来像是一部为行业规范化“立规矩”的教科书。我最好奇的是，在“电子政务”这个快速迭代的领域，这本书如何处理“变”与“不变”的关系。分类和指标，是相对稳定的基础框架，但支撑它们的底层技术，比如云计算、区块链或者人工智能，却在飞速发展。这本书的内容是否具有足够的延展性，能够适应未来五年甚至十年的技术变革？如果它的分类体系是基于十年前的技术架构来设计的，那么它很快就会过时。我更倾向于看到一种“元分类”的思想，即一套可以自我进化的分类标准，而不是一个固定的表格。此外，我非常关注书中对“数据治理”的论述。在政务领域，数据质量往往是最大的挑战。这本书是否探讨了如何通过分类和指标体系，来倒逼数据源头进行质量控制，而不是仅仅在平台层面进行事后清洗？这关乎到整个信息体系的公信力。

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这本关于“道路运输电子政务平台信息分类与指标”的书籍，我拿到手的时候，首先被它厚重的装帧和严谨的标题吸引了。我本以为内容会非常枯燥，全是些晦涩难懂的政策条文和技术术语，毕竟涉及到“电子政务平台”和“信息分类”，听起来就是典型的政府文件汇编。然而，当我翻开目录时，发现它似乎试图构建一个更为宏观的框架，不仅仅是罗列了多少种信息类型，而是更深层次地探讨了信息如何在复杂的运输体系中流动、被管理，以及如何通过科学的“指标”来衡量这个平台的效能。我特别期待看到它如何处理信息孤岛的问题，毕竟在不同部门之间数据的互联互通一直是困扰物流行业的顽疾。这本书如果能真正做到将理论模型与实际操作中的痛点相结合，比如如何设计一套既符合国家标准又便于地方执行的信息分类体系，那它就不仅仅是一本工具书，而是一部指导未来交通信息化的蓝图。我希望它能提供一些前瞻性的视角，探讨物联网、大数据在未来道路运输政务中的角色，而非仅仅是现有系统的说明书。这本书的深度，在我看来，应该在于它能否提供一套可操作的、具备前瞻性的信息管理哲学，而不是简单的清单。

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说实话，我对这类偏向于管理学和信息科学交叉领域的书籍通常持保留态度，因为它们常常陷入“为理论而理论”的怪圈。这本书的标题听起来就自带一种官方色彩，让我不禁猜测，它会不会过多地强调合规性和标准性，而忽略了用户体验——也就是一线管理者和承运企业实际操作中遇到的困难。我更关注的是，书中关于“指标”的设计部分是否真正体现了效率和服务的提升。例如，衡量一个平台是否成功的指标，仅仅是数据的上传率和覆盖面吗？它是否深入探讨了信息的准确性、时效性如何直接影响道路拥堵的缓解、非法运营的遏制，乃至最终的公共安全？如果这本书能通过案例分析，展示某项信息分类或指标调整后，某地道路运输的效率发生了怎样的质的飞跃，那它的价值就无可估量了。我个人非常不希望看到的是，一系列抽象的矩阵图和难以落地的KPI设定。一个优秀的政务平台，它的价值最终要体现在老百姓的便利和社会的有序运行上，这本书若能将宏大的分类体系与微观的实际效益紧密联系起来，那才算得上是真正的洞察。

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这本书的标题很“硬核”，暗示了它是一本严肃的、面向实践的参考资料。我希望这本书能够提供一个清晰的、层级分明的“信息资产地图”。想象一下，一个全新的平台正在搭建，决策者需要快速理解哪些信息是核心资产，哪些是辅助信息，以及如何为这些资产配置不同的管理资源和安全等级。这本书若能提供一套直观的、类似地图导览的工具，帮助快速定位和理解平台中复杂的信息构成，那对新项目启动将是极大的助力。我特别想知道，书中关于“指标”的描述，是否融入了风险评估的维度。例如，某一类关键信息的缺失或错误，可能引发的行政责任和安全风险是如何被量化的？这就不再是简单的技术指标，而是上升到了法律和管理责任的高度。如果能通过这本书，理解信息分类如何直接映射到责任矩阵，那么它对提升整个管理体系的严肃性和可靠性，将起到不可替代的作用。这绝不是一本可以随意翻阅的书，它更像是一份需要被反复研读和对照操作的行业基石。

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我对这本书的期待，很大程度上基于对其潜在受众群体的想象。通常，这类专业书籍的阅读群体非常细分，可能就是那些在交通运输管理部门从事信息化工作的专业人士。因此，这本书的内容深度和专业性必然是极高的。我个人对“信息分类”在政务领域中的哲学意义更感兴趣，它不仅仅是给数据打标签，更是一种权力边界和信息责任的划分。这本书能否深入剖析不同层级、不同职能部门之间，信息权限的划分逻辑？例如，地方运管部门需要哪些实时数据，而国家级的决策机构需要哪些汇总分析数据，这两者之间的数据接口和安全隔离是如何设计的？如果这本书能提供一个清晰的逻辑架构图，解释为什么某些信息必须高度集中管理，而另一些信息则适合分散处理，那它就提供了超越技术操作层面的战略指导价值。我希望它能像一本揭秘手册，向外界展示，在看似僵硬的政务体系背后，其实有一套精密的、关于信息流转的隐形规则在运作。这本书如果能把这些规则梳理清楚，其参考价值将非常巨大。

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