Simulation Approaches in Transportation Analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Kitamura, Ryuichi (EDT)/ Kuwahara, Masao (EDT)

出品人:

页数:412

译者:

出版时间:2005-1

价格:$ 213.57

装帧:HRD

isbn号码:9780387241081

丛书系列:

图书标签:

• 交通分析
• 仿真
• 建模
• 运输规划
• 交通工程
• 交通流
• 算法
• 离散事件仿真
• 交通系统
• 优化

《现代交通系统建模与仿真：挑战与前沿》 概述 在日益复杂和动态的现代交通环境中，理解、预测和优化交通系统的运行已成为全球性挑战。交通流的波动性、人为行为的不可预测性、基础设施的限制以及外部因素（如天气、事故）的影响，都使得传统的分析方法难以应对。因此，一种能够捕捉这些复杂性和不确定性的方法论应运而生，并日益受到重视——这便是交通系统的建模与仿真。 本书《现代交通系统建模与仿真：挑战与前沿》深入探讨了这一领域的核心思想、关键技术以及最新发展。它并非一本关于特定建模技术或仿真软件的操作手册，而是旨在为读者提供一个宏观的视角，理解为何需要仿真，仿真在交通分析中扮演的角色，以及在当前技术和理论前沿下，我们正面临哪些机遇与挑战。本书的目标读者是交通工程、城市规划、计算机科学、数据科学以及相关领域的学生、研究人员和从业人员，他们希望对交通系统建模与仿真有一个全面而深刻的认识，并能将其应用于实际问题。 本书内容详述 第一部分：交通分析的范式转变——为何仿真至关重要？ 传统交通分析的局限性： 本章首先回顾了历史上用于交通分析的传统方法，如宏观交通流理论、静态分配模型等。我们将分析这些方法的优势，同时也揭示其在处理动态性、个体行为、高精度预测以及“What-if”场景分析等方面的不足。例如，经典的日平均流量分析无法捕捉高峰时段的拥堵动态，简单的出行者行为模型难以反映个体在面对不同信息和选择时的复杂决策过程。 复杂系统视角下的交通： 交通系统被视为一个典型的复杂自适应系统。本章将引入复杂系统理论的基本概念，如涌现现象、非线性相互作用、自组织行为等，并阐述这些概念如何应用于理解交通流的形成、拥堵的蔓延、事故的影响等。我们将强调，正是由于这种复杂性，解析解或简单的线性模型往往难以捕捉交通系统的真实行为，而仿真提供了一个强大的工具来探索这些非线性和涌现特性。 仿真在交通分析中的核心价值： 仿真为何能够弥补传统方法的不足？本章将深入阐述仿真在交通分析中的核心价值，包括： 动态性与实时性： 仿真能够模拟交通流随时间变化的动态过程，捕捉拥堵的形成、消散过程，以及不同策略在不同时间段的效果。 个体行为建模： 通过微观仿真，可以精细地模拟个体驾驶员、行人的决策行为，从而更真实地反映交通系统的运行。 “What-if”场景分析： 仿真环境允许我们在安全、经济的条件下，对各种交通管理策略、基础设施改建方案、新技术引入等进行虚拟测试，评估其潜在影响，从而辅助决策。 不确定性与风险评估： 仿真能够纳入随机因素（如事故、天气、驾驶行为差异），评估不同风险情景下的交通系统表现，为风险管理提供依据。 数据驱动与模型融合： 现代仿真方法能够与实时交通数据、历史数据相结合，进行校准、验证，并在此基础上进行预测。 第二部分：构建交通仿真模型——核心要素与方法论 不同尺度的交通仿真模型： 本章将系统介绍当前主流的交通仿真模型，并根据建模的粒度进行分类： 宏观仿真（Macroscopic Simulation）： 关注交通流作为一个整体的流动特性，使用流体力学或排队论等概念，模拟路网层面的交通流量、速度、密度等宏观指标。适用于大区域、区域交通网络分析。 中观仿真（Mesoscopic Simulation）： 介于宏观和微观之间，通常模拟车辆作为一个粒子，但可能不显式建模个体驾驶行为，而是基于一些简单的交互规则。可以捕捉一些局部拥堵现象。 微观仿真（Microscopic Simulation）： 模拟路网中的每一个车辆（或行人、自行车）作为一个独立的个体，模拟其驾驶行为、决策过程（如加减速、变道、跟随、避让等），以及与其他个体和道路环境的相互作用。这是最精细的建模方式，能够深入研究交通流的微观动力学、交通设备（如信号灯）的影响、不同驾驶策略的对比等。 关键建模要素与技术： 无论是哪种尺度的仿真，都需要仔细考虑以下关键要素： 路网几何与拓扑建模： 如何准确地表示道路网络结构，包括车道数量、曲率、坡度、交叉口布局、匝道等。 车辆动力学模型： 描述车辆的加速、制动、最高速度等物理限制。 驾驶行为模型： 这是微观仿真的核心。我们将介绍各种驾驶行为模型，包括： 跟随模型（Car-following Models）： 模拟车辆如何根据前方车辆的速度和距离进行纵向控制。 变道模型（Lane-changing Models）： 模拟车辆在多个车道之间进行变道的决策和执行。 驾驶员心理与决策模型： 考虑驾驶员的反应时间、风险偏好、注意力分配、决策逻辑（如路径选择、换道意图）等。 行人与非机动车仿真： 随着城市交通模式的多样化，对行人、自行车、电动滑板车等个体行为的仿真也日益重要。本章将探讨相关建模方法。 交通信号与控制模型： 如何准确地模拟交通信号灯的配时逻辑、感应控制、车道控制等，以及它们对交通流的影响。 公共交通仿真： 模拟公交车、地铁等公共交通工具的运行，包括站点停靠、发车频率、客流变化等。 仿真模型的校准与验证（Calibration and Validation, C&V）： 任何仿真模型都需要经过严格的校准和验证，以确保其能够准确地反映真实世界的交通状况。本章将重点讨论： 校准过程： 如何使用实际交通数据（流量、速度、行程时间、排队长度等）调整模型参数，使其输出与实际观测值匹配。 验证方法： 如何使用与校准数据独立的另一组实际交通数据来评估模型的预测能力和准确性。 统计指标的应用： 介绍用于评估模型性能的常用统计指标，如均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、R²等。 第三部分：交通仿真中的前沿挑战与未来方向 大数据与人工智能在交通仿真中的融合： 大数据来源与应用： 探讨浮动车数据（FCD）、GPS数据、手机信令数据、传感器数据、社交媒体信息等大数据如何为交通仿真提供更丰富、更准确的输入和校准依据。 机器学习与深度学习在驾驶行为建模中的应用： 介绍如何利用AI技术学习复杂的驾驶员行为模式，构建更逼真的个体决策模型，以及在交通预测、异常检测中的应用。 强化学习在交通控制中的探索： 探讨如何利用强化学习技术，通过与仿真环境的交互，学习最优的交通信号控制策略、匝道控制策略等。 面向新型交通方式与技术的仿真： 自动驾驶车辆（AVs）的仿真： 自动驾驶技术的快速发展对交通仿真提出了新的要求。本章将讨论如何模拟自动驾驶车辆的感知、决策、控制过程，以及它们对现有交通流的影响（如车队行驶、效率提升、安全保障），以及与人类驾驶员混合交通环境的仿真挑战。 共享出行与网约车服务仿真： 探讨如何模拟共享单车、共享汽车、网约车等新模式的供需动态、调度策略、对交通拥堵和出行行为的影响。 低碳交通与可持续交通仿真： 如何在仿真模型中纳入电动汽车、慢行交通、多式联运等要素，评估不同政策措施对降低碳排放、提高交通系统可持续性的影响。 交通仿真与其他学科的交叉与融合： 与城市规划的协同： 仿真如何辅助城市规划者进行土地利用规划、交通枢纽选址、公共交通网络设计等。 与环境模拟的联动： 结合交通仿真与空气质量模型、噪声模型，评估交通策略的环境影响。 与社会经济模型相结合： 探索交通系统对经济活动、居民出行行为、社会公平性的影响。 开放性、标准化与可重复性： 讨论当前交通仿真领域在模型开放性、数据共享、标准制定、仿真结果可重复性等方面面临的挑战，以及如何通过协作和标准化来推动行业发展。 未来展望： 总结当前研究热点，展望未来交通仿真技术可能的发展方向，例如更高级别的社会经济模型与交通仿真的深度集成、数字孪生技术在交通领域的应用、以及仿真在应对气候变化和城市韧性建设中的作用。 本书的价值与读者收益 通过阅读《现代交通系统建模与仿真：挑战与前沿》，读者将能够： 深刻理解交通仿真的必要性与价值， 认识到其在应对复杂交通问题中的不可替代性。 掌握不同尺度交通仿真模型的核心原理与技术细节， 为选择和构建适合自己问题的仿真模型打下坚实基础。 了解交通仿真模型校准与验证的重要性与基本方法， 确保仿真结果的可靠性。 洞察交通仿真领域的最新研究进展与前沿挑战， 包括大数据、人工智能、自动驾驶等新兴技术的影响。 认识到交通仿真与其他学科的交叉融合潜力， 拓展其应用视野。 为参与和推动未来交通系统的智能化、可持续化发展提供理论和技术支撑。 本书内容丰富，理论与实践相结合，既有对基础概念的清晰阐释，也有对前沿问题的深入探讨，旨在成为交通分析领域一本不可或缺的参考书。

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