具体描述
《创新财政支农体系研究》的基本逻辑思路：从财政对农村公共产品提供的差距大，对“三农”支持力度小的供给现状出发，从财政支农体系现状和特征分析，主要存在财政支农投入总量不足、资金投入结构不优、资金使用效率不高和资金融合能力不强等问题。为此，提出必须加快财政支农体系创新研究，坚持以市场为导向，建立完善适应现阶段我国农村经济和社会事业发展的体制机制。通过对现行财政支农保障体系、政策体系、执行体系和手段体系等现状进行深入分析，力求找准创新的着力点：投入规模不大、供给能力不强，加快保障体系创新；投入结构不优、配置能力不强，加快政策体系创新；投入效益不佳、使用能力不强，加快执行体系创新；投入形式不活、融合能力不强，加快手段体系创新。开展财政支农体系的创新研究，必须总结过去经验，借鉴国外好的做法。因此，《创新财政支农体系研究》还专门用了两个章节就发达国家财政、法律和机制等对农业支持保护作了介绍，对国内近年来一些重大支农政策进行了回顾和评价。在找准创新着力点和总结国内外经验的基础上，还必须把握财政支农体系创新面临的新形势、新要求和新背景，才能理清和明确财政支农体系创新的思路、目标。
好的，这是一份关于一本名为《创新财政支农体系研究》的图书的详细简介，该简介旨在描述一本不包含该主题内容的图书。 --- 《现代城市交通规划与可持续发展：基于大数据分析的路径优化》 图书简介 聚焦前沿技术与城市脉搏，构建高效、绿色的现代交通新范式 本书深入探讨了在全球化和城镇化浪潮下，现代城市交通系统所面临的复杂挑战。面对日益增长的交通需求、环境压力以及能源消耗问题，传统的交通规划理念已显现出其局限性。《现代城市交通规划与可持续发展：基于大数据分析的路径优化》旨在提供一套融合最新信息技术与生态可持续性原则的系统性解决方案。 本书并非关注农业领域的财政支持体系，而是将视野投向了城市化进程的核心——交通。它以数据驱动的决策为核心，构建了一个多维度、跨学科的研究框架，旨在优化城市交通流，提升运行效率，并最终实现城市的可持续发展目标。 --- 第一部分：理论基础与时代背景：城市交通的转型与挑战 第一章：全球城市化背景下的交通系统演进 本章首先回顾了自工业革命以来城市交通模式的演变历程，从早期依赖化石燃料的私家车主导模式，到当前对公共交通、慢行系统和共享出行的重新审视。重点分析了特大城市交通拥堵的经济成本、社会成本和环境成本，指出传统规划方法在应对实时、动态需求变化方面的不足。本章奠定了理解现代交通系统复杂性的理论基础。 第二章：可持续交通的内涵与评估指标体系 可持续交通不再仅仅是减少排放，它是一个包含经济可行性、社会公平性和环境友好的复合概念。本章详细构建了一套评估城市交通系统可持续性的综合指标体系，涵盖了出行时间效率、能源消耗强度、空气质量影响、交通可达性以及弱势群体出行保障等多个维度。这套指标体系为后续数据分析和模型构建提供了量化标准。 第三章：大数据在交通管理中的角色定位 本书的核心技术基础是大数据。本章系统介绍了适用于交通领域的典型数据源，包括传感器数据（地磁、雷达）、移动通信数据（信令数据）、社交媒体数据、地理信息系统（GIS）数据以及交通卡口数据。强调了数据采集、清洗、融合和治理的必要性，为实现“智慧交通”奠定了数据基础。 --- 第二部分：数据驱动的路径优化与需求预测 第四章：基于深度学习的实时交通流预测模型 针对传统时间序列模型在捕捉非线性、复杂交通模式时的局限性，本章详细阐述了如何利用循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和图卷积网络（GCN）等深度学习技术，对路网级的实时交通流量、速度和拥堵状态进行高精度预测。模型构建过程中，充分考虑了天气、事件、时间规律等外部因素的耦合作用。 第五章：OD（起讫点）分析与出行链建模 精确理解市民的出行需求是路径优化的前提。本章采用基于信令数据的微观OD（Origin-Destination）分析方法，揭示了城市内部主要的出行流向和通勤走廊。引入“出行链”（Trip Chaining）概念，模拟个体在一天内完成多项活动的连续出行路径，从而为多模式联合规划提供数据支撑。 第六章：弹性路径规划算法：应对突发事件 城市交通网络极易受到交通事故、极端天气或大型活动的影响而发生局部瘫痪。本章聚焦于弹性（Resilient）路径规划。研究开发了结合实时拓扑变化和需求转移的动态重路由算法，目标是在网络发生故障时，能在最短时间内将交通负荷重新分配至次优路径，最大限度地减少整体延误。 --- 第三部分：多模式整合与系统效率提升 第七章：公共交通网络优化与服务质量提升 本书认为，解决城市交通问题的关键在于提升公共交通的吸引力。本章着重于基于客流数据的公交线路优化（如站点布局、发车频率调整）和轨道交通的运营调度优化。引入了“最后一公里”接入分析，探讨如何通过共享单车和小型接驳巴士，有效串联起主要交通枢纽与居住/工作区域。 第八章：智能信号控制系统（ISCS）的优化设计 智能信号控制是提升路口通行效率的直接手段。本章详细介绍了基于强化学习（Reinforcement Learning, RL）的自适应信号配时算法。与传统的固定周期和感应控制不同，RL模型能够实时学习路口排队长度和等待时间的反馈，自主调整绿信比和相位顺序，实现全局最优化的交通信号控制。 第九章：共享出行生态中的路径协同与监管 网约车和共享单车极大地改变了城市交通结构。本章分析了共享出行带来的“空驶率”和“潮汐现象”问题。研究了如何利用平台数据，通过经济激励或动态分区策略，引导共享车辆资源在需求高峰期合理分布，并设计了宏观层面的监管模型，以平衡市场活力与城市交通承载力。 --- 第四部分：面向未来的交通基础设施与政策展望 第十章：绿色交通基础设施的投入与回报分析 本章探讨了电动汽车充电网络、自行车道和人行道等绿色基础设施的合理布局策略。通过成本效益分析（Cost-Benefit Analysis, CBA），量化了对步行和骑行友好型城市环境的投入所带来的长期健康效益和环境改善效益，强调了城市规划中的“以人为本”原则。 第十一章：自动驾驶时代的交通需求管理（TDM）新策略 自动驾驶技术被视为交通的颠覆者。本章预判了自动驾驶普及初期可能出现的挑战，例如“幽灵拥堵”和车队编组（Platooning）的路径选择问题。提出了面向自动驾驶与人工驾驶混合交通流的过渡期需求管理策略，包括动态车道分配和激励性通行费方案。 第十二章：结论与未来研究方向 总结了本书提出的基于大数据和优化算法的现代城市交通规划体系的优势。展望了人工智能、物联网（IoT）与未来城市神经系统在交通管理中的深度融合趋势，并指出了在数据隐私保护、算法公平性以及跨区域交通协同等领域亟待深入研究的方向。 --- 目标读者 本书面向交通工程、城市规划、地理信息科学、计算机科学（尤其是人工智能与数据科学）领域的专业人士、研究生以及政府决策者。它不仅提供了扎实的理论框架，更提供了大量可供实践参考的量化分析模型和案例分析。 本书特色： 数据驱动： 全书以现代交通大数据分析为核心技术支撑。 跨学科整合： 融合了运筹学、计算机科学、环境科学和经济学原理。 聚焦未来： 深入探讨了自动驾驶、共享经济背景下的交通管理前沿问题。
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