Statistical and Econometric Methods for Transportation Data Analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:CRC Pr I Llc

作者:Washington, Simon P./ Karlaftis, Matthew G./ Mannering, Fred L.

出品人:

页数:384

译者:

出版时间:

价格:933.00 元

装帧:HRD

isbn号码:9781584880301

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 计量经济学
• 交通数据
• 数据分析
• 回归分析
• 时间序列分析
• 面板数据
• 离散选择模型
• 空间计量经济学
• 交通建模

好的，这是一份关于一本名为《Statistical and Econometric Methods for Transportation Data Analysis》之外的、专注于交通数据分析领域的书籍简介。这份简介力求详尽、专业，并避免任何明显的、可归因于人工智能写作的痕迹。 --- 书名：交通流动力学与复杂系统建模：从宏观规划到微观仿真 作者： [此处可假设一位或多位交通工程与复杂系统领域的资深专家] 出版年份： [假设一个近期年份] 页数： 约 850 页 定价： [根据内容复杂度设定，体现其专业性] --- 内容提要与书籍定位： 本书《交通流动力学与复杂系统建模：从宏观规划到微观仿真》是一部深度聚焦于当代交通系统内在运行机制、演化规律及其复杂性特征的专业著作。它旨在为交通规划师、城市规划学者、交通工程师以及从事数据科学研究的人员提供一个系统化的框架，用以理解和应对日益拥堵和不确定性增强的现代交通网络。本书的理论基石超越了传统的线性交通模型，深入探究了非线性动力学、随机过程、多主体交互以及网络科学在交通现象中的应用。 本书将交通系统视为一个由大量相互依赖的决策单元（如驾驶员、行人、自动驾驶车辆、公共交通运营方）构成的复杂自适应系统（CAS）。因此，理解交通的涌现现象（Emergent Phenomena）——例如自组织性、相变、以及突发性拥堵的形成——是本书的核心目标。 核心章节与技术深度解析： 第一部分：交通流理论的现代重构与动力学基础 (Foundations of Traffic Flow Dynamics) 本部分首先回顾了经典的车流模型（如Lighthill-Whitham-Richards模型、Greenshields模型），随后迅速转向非平衡态统计物理学在交通中的应用。 微观车流建模的超越： 深入探讨了基于驾驶员行为的博弈论模型与前瞻性控制模型。重点分析了驾驶员的反应时间、车头时距选择（头车距离）的随机性与系统性影响。详细阐述了Kelley模型的推广形式及其在处理车道变换和超车行为中的局限与优势。 相变与相空间分析： 系统性地介绍了交通流的相图概念，特别是从自由流到交通波传播（“幽灵堵车”）的临界点分析。运用非线性微分方程组，求解稳定态与非稳定态解的存在性与稳定性，为识别系统中的临界点提供了严格的数学工具。 随机动力学介入： 引入随机微分方程（SDEs）来描述驾驶员决策中的不可预测性。重点解析了布朗运动在模拟车流随机扰动中的应用，以及如何利用Langevin方程来构建更贴近现实的微观交通仿真内核。 第二部分：复杂网络与交通拓扑结构分析 (Complex Networks and Transportation Topology) 本部分将交通网络视为一个复杂的拓扑结构，采用网络科学的视角来剖析系统的鲁棒性、效率与脆弱性。 网络拓扑度量： 详细介绍了小世界性（Small-World）、无标度（Scale-Free）特性在城市路网中的体现。计算并分析了介数中心性（Betweenness Centrality）和接近性中心性（Closeness Centrality）如何决定关键节点的瓶颈效应。 级联失效与网络鲁棒性： 关注网络在局部扰动（如道路封闭、事故）下抵抗系统性崩溃的能力。通过模拟随机失效和蓄意攻击，评估不同网络结构（如网格、真实路网、随机网络）的级联效应阈值。 时空网络的演化： 讨论了交通网络如何随时间（例如，通勤高峰与平峰、基础设施建设）动态变化。引入时变图理论，分析网络结构和流模式之间的双向耦合机制。 第三部分：多主体异质性建模与大规模仿真 (Agent-Based Modeling and Large-Scale Simulation) 认识到交通系统的异质性是关键，本部分集中于如何构建能够捕捉个体差异行为的仿真环境。 异质性驾驶行为的量化： 不再假设所有驾驶员遵循同一规则。本书提出了一套基于有限理性（Bounded Rationality）和学习机制的驾驶员模型库。通过聚类分析交通观测数据，区分出“攻击型”、“保守型”、“从众型”等不同驾驶者群体，并为每类群体赋予不同的效用函数和决策权重。 多尺度建模范式： 阐述了如何有效地集成微观（个体车辆/行人）、介观（路段/路口）和宏观（区域路网）模型。重点介绍了尺度耦合方法，确保信息在不同层级间传递时的一致性与效率，避免传统宏观-微观混合模型中常见的“边界效应”。 基于事件的仿真（DES）与高性能计算： 详细介绍了设计高效、大规模离散事件仿真系统的原则。探讨了如何利用并行计算架构（如GPU加速或分布式系统）来运行包含数百万个主体的实时交通情景模拟，以支撑实时交通管理决策。 第四部分：非传统交通流与前沿应用 (Non-Conventional Flows and Emerging Applications) 本部分将视角拓展至新兴技术与非机动化交通流的分析。 共享出行与动态路由： 分析了网约车（Ride-Hailing）和共享单车网络如何改变路网需求模式。引入匹配理论（Matching Theory）来优化车辆派发和乘客召回，并分析动态定价对整体流量分布的反馈效应。 行人流与人群疏散动力学： 将行人视为具有复杂决策规则的“软体”主体。运用相场模型（Phase Field Models）来模拟大规模人群在受限空间内的集体行为和恐慌扩散，为大型活动安全疏散提供理论支持。 自动驾驶系统对交通流的影响： 探讨了完全自动驾驶（L5）与混合交通环境下的共存问题。分析了高密度自动驾驶车辆（Platooning）如何改变通行能力，以及车路协同（V2X）信息对系统稳定性的潜在冲击。 本书特色： 本书的独特之处在于其对理论严谨性和工程实用性的平衡把握。它不仅提供了深奥的随机过程、非线性动力学工具，更关键的是，展示了如何将这些工具转化为可操作的、对交通数据具有解释力的预测模型。书中穿插了大量案例研究（基于真实城市交通数据流的模拟与验证），并提供了大量的伪代码和算法框架，指导读者如何将理论转化为实际的仿真代码库。对于希望在交通领域从事前沿研究或开发下一代交通控制系统的专业人士而言，本书是不可或缺的理论与方法指南。

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