具体描述
好的，这是一份针对一本名为《航空人员证照检定给证制度之探讨》的书籍，但内容完全不涉及该主题的详细图书简介。 --- 书籍简介：城市规划的未来：基于大数据与人工智能的智慧交通系统构建 作者： 王志明、李慧敏 出版社： 远景文化出版社 页数： 680页 装帧： 精装 核心主题： 本书深入探讨了在当代城市化进程加速的背景下，如何利用大数据分析和人工智能技术，革新传统的城市交通管理模式，构建高效、可持续且以人为本的智慧交通系统（Intelligent Transportation Systems, ITS）。全书侧重于技术应用、数据驱动决策、政策制定与社会影响，旨在为城市规划师、交通工程师、政府决策者以及技术开发者提供一套系统的理论框架与实践指南。 --- 第一部分：城市化浪潮下的交通挑战与数据基石 第一章：全球城市化趋势与现有交通系统的瓶颈 本章首先梳理了过去三十年来全球特大城市群的扩张速度与人口密度变化，指出传统交通规划方法在应对突发性需求波动和复杂网络效应时的局限性。详细分析了交通拥堵、通勤时间延长、能源消耗加剧以及环境污染等核心痛点，并界定了构建下一代智慧交通系统的必要性。讨论了物联网（IoT）设备在采集实时交通数据方面的潜力与当前存在的互操作性挑战。 第二章：交通大数据的采集、清洗与融合 智慧交通系统的核心在于数据。本章详细介绍了支撑ITS运作的四大类数据源：固定传感器数据（如地感线圈、卡口）、移动数据（如GPS轨迹、手机信令）、社会经济数据（如人口普查、商业活动）以及环境气象数据。重点阐述了数据预处理技术，包括时间序列对齐、空间插值、异常值检测与隐私保护下的数据匿名化技术。此外，探讨了异构数据源之间的融合策略，以形成统一、高精度的交通态势视图。 第三章：先进交通模型与仿真技术 在描述性分析之上，本书引入了更深入的预测性与规范性模型。详细介绍了微观交通流仿真软件（如SUMO, VISSIM）的高级应用，并将其与宏观OD（起讫点）模型相结合，实现多尺度交通网络的动态模拟。重点关注了基于Agent的建模方法，用于模拟个体驾驶员和行人的决策行为，以更真实地评估新交通策略的效果。 --- 第二部分：人工智能驱动的交通优化核心技术 第四章：深度学习在交通预测中的应用 本章聚焦于如何利用深度学习技术提升交通预测的精度和时效性。详细介绍了循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及图卷积网络（GCN）在预测路段流量、出行时间估计（ETA）和异常事件检测方面的优势。通过多个实际案例，展示了如何构建时空注意力机制，以捕捉复杂的交通动态相关性。 第五章：信号灯控制的智能优化与强化学习 传统的固定配时或感应式信号控制已无法满足动态需求。本章深入剖析了基于强化学习（RL）的自适应信号控制策略。从Q-Learning到Actor-Critic算法，阐释了如何将交叉口视为一个智能体，通过实时环境反馈（如排队长度、等待时间）迭代学习最优的绿信比分配策略，实现全局交通流的平滑化。 第六章：需求响应式公共交通与出行即服务（MaaS） 本书强调了技术对提升公共交通服务质量的关键作用。详细讨论了如何利用需求预测模型优化公交线路的动态调度与车辆分配。此外，重点分析了“出行即服务”（MaaS）平台的架构设计，包括多模式出行链的生成、最优路径推荐，以及如何通过统一支付接口和用户激励机制，促进市民从私家车向共享和公共交通的转移。 --- 第三部分：智慧交通系统的基础设施与未来展望 第七章：车联网（V2X）通信与边缘计算在交通中的部署 高效的ITS依赖于低延迟的通信基础设施。本章详细阐述了车对万物（V2X）技术，包括DSRC和C-V2X的标准与频谱分配。重点探讨了边缘计算（Edge Computing）在处理海量实时交通数据和快速决策反馈中的核心作用，例如在交叉口实时进行碰撞预警和协同式自适应巡航（C-ACC）的部署。 第八章：面向自动驾驶的交通环境感知与安全保障 自动驾驶汽车的广泛应用是未来智慧交通的终极形态。本章讨论了ITS系统如何为L4/L5级别自动驾驶提供高精度地图、实时路况信息和远程决策支持。同时，探讨了网络安全在ITS中的重要性，包括数据篡改防御、系统完整性验证以及对关键基础设施的抵御恶意攻击的策略。 第九章：政策框架、伦理考量与可持续发展 技术变革必须辅以恰当的政策引导。本章探讨了智慧交通系统在城市规划中的落地机制，包括公私伙伴关系（PPP）的构建、数据治理与法规的制定。深入分析了自动驾驶和共享出行对就业结构、城市土地利用以及社会公平性带来的伦理挑战与潜在的解决方案，并提出了实现交通碳中和目标的路径规划。 --- 总结与读者对象 《城市规划的未来：基于大数据与人工智能的智慧交通系统构建》并非一本理论教科书，而是一部结合了前沿科技与实际工程应用的参考手册。它为读者提供了一个清晰的路线图，指导如何从概念验证阶段迈向大规模、可扩展的智能交通基础设施的实际部署。 本书适合以下专业人士和研究人员： 城市规划与交通工程专业的研究生与学者。 政府交通管理部门的技术顾问与决策者。 从事智能汽车、自动驾驶、交通大数据分析的工程师。 关注城市可持续发展和智慧城市建设的行业观察者。 通过对海量案例的剖析和对前沿算法的深入解析，本书致力于推动城市交通管理理念的根本性转变，迈向一个更安全、更高效、更智能的未来出行环境。
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