Transportation and Traffic Theory 2009 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Lam, William H. K. (EDT)/ Wong, S. C. (EDT)/ Lo, Hong K. (EDT)

出品人:

页数:764

译者:

出版时间:

价格:2077.00 元

装帧:

isbn号码:9781441908193

丛书系列:

图书标签:

• 交通理论
• 运输工程
• 交通规划
• 交通流
• 排队论
• 网络优化
• 建模仿真
• 交通管理
• 车辆运行
• 2009年出版

《交通流模型与仿真算法研究》 引言 现代社会，交通系统的效率和安全性是衡量城市发展水平和人民生活质量的重要指标。随着城市化进程的加速和机动化水平的不断提高，交通拥堵、交通事故、环境污染等问题日益严峻，对交通系统的科学管理和优化提出了更高的要求。交通理论作为支撑交通系统研究和实践的核心学科，不断演进和发展，为解决这些挑战提供了理论基础和技术手段。 本书《交通流模型与仿真算法研究》并非《Transportation and Traffic Theory 2009》的延续或复刻，而是独立地、深入地聚焦于交通科学领域中两个核心且相互关联的关键环节：交通流模型和仿真算法。我们旨在通过对现有交通流理论的梳理、提炼和创新，以及对先进仿真技术的探索和应用，为交通工程师、城市规划师、研究学者以及相关从业人员提供一套系统、深入的理论框架和实践指导。本书不包含《Transportation and Traffic Theory 2009》的具体章节内容，而是从一个全新的视角，聚焦于更具前瞻性和应用性的研究方向。 第一章 交通流模型：理解交通现象的基础 交通流模型是描述和预测交通系统行为的数学工具。理解交通流的内在规律，是有效管理和优化交通系统的前提。本章将从宏观、中观和微观三个层面，全面探讨交通流模型的发展脉络、基本原理及最新进展。 1.1 宏观交通流模型 宏观模型将交通流视为一种连续介质，通常关注流量、密度和速度之间的关系。我们将深入分析LWR（Lighthill-Whitham-Richards）模型及其衍生模型，包括其基本假设、数学形式以及在描述交通波传播、拥堵形成等现象中的应用。同时，我们将探讨基于流体动力学的宏观模型，分析其在预测大规模交通流行为方面的优势和局限。此外，本章还将介绍基于能量守恒、动量守恒等物理原理建立的宏观模型，并讨论如何通过数据驱动的方式，提升宏观模型的预测精度和鲁棒性。 1.2 中观交通流模型 中观模型介于宏观和微观模型之间，通常将车辆视为离散的单元，但并不追踪每辆车的个体行为。本章将重点介绍Cellular Automata (CA) 模型，分析其如何通过简单的规则模拟车辆的启停、换道等行为，并讨论不同CA模型的变种及其在研究交通拥堵、交通波形成等问题上的应用。我们还将介绍基于车队（platoon）的交通流模型，分析车队成员间的相互影响以及车队对交通流整体特性的作用。此外，本章还将涉及基于离散元（discrete element）的模型，以及如何利用这些模型来研究交通流的局部特性和群体行为。 1.3 微观交通流模型 微观模型以个体车辆和驾驶员的行为为基础，能够更精细地描述交通现象。本章将详细介绍驾驶员行为模型，包括跟驰模型（如Gipps模型、IDM模型）、换道模型（如MOBIL模型）以及决策模型。我们将分析这些模型如何捕捉驾驶员的反应时间、加速度限制、安全距离偏好等因素。此外，我们还将探讨基于Agent-based Modeling (ABM) 的微观交通流模型，分析其如何通过模拟大量独立驾驶员Agent的行为，来重构宏观交通流现象。本章还将讨论如何根据实际数据校准和验证微观模型，以确保其预测结果的可靠性。 1.4 新型交通流模型的研究方向 随着交通技术的革新，如自动驾驶、网联汽车、共享出行等的出现，传统的交通流模型面临新的挑战和机遇。本章将展望未来交通流模型的研究方向，包括： 多模态交通流模型： 研究不同交通方式（如汽车、公交、自行车、行人）之间的相互作用和影响。 考虑驾驶员心理和社会因素的模型： 引入驾驶员的风险偏好、情绪状态、社会规范等因素，提高模型的真实性。 基于深度学习的交通流模型： 利用神经网络等深度学习技术，从大规模交通数据中学习复杂的交通流模式，实现高精度预测。 不确定性下的交通流模型： 考虑交通流的不确定性因素，如随机事件、突发状况等，构建更具鲁棒性的模型。 第二章 仿真算法：实现交通场景的模拟与分析 仿真算法是实现交通流模型的可视化和量化分析的关键。一个高效、准确的仿真平台，能够帮助我们进行“虚拟实验”，评估不同交通管理策略的效果，预测交通拥堵的演变，并为交通规划提供决策支持。本章将深入探讨各种交通仿真算法，包括其原理、优缺点以及在实际应用中的注意事项。 2.1 基于离散事件的仿真算法 离散事件仿真（Discrete Event Simulation, DES）是交通仿真中最常用的方法之一。本章将详细阐述DES的基本原理，包括事件列表、状态变量、仿真时钟等核心概念。我们将分析如何将交通系统中的各种事件（如车辆到达、起步、加速、减速、停车、碰撞等）离散化，并通过事件的调度和处理来模拟交通系统的演化。本章还将讨论DES在处理大规模、复杂交通网络时的计算效率问题，以及如何通过并行计算、分布式仿真等技术来提升仿真速度。 2.2 基于实时采样的仿真算法 实时采样（Real-time Sampling）仿真方法，尤其是基于Microsimulation的仿真，是目前微观交通仿真领域的主流。本章将深入解析Microsimulation的核心算法，包括如何对每辆车进行独立的轨迹生成和行为模拟。我们将重点分析在Microsimulation中，如何实现驾驶员行为模型的集成，如何处理车辆间的相互作用（如碰撞避免、优先通行权等），以及如何构建精细化的交通网络模型（包括道路几何、信号灯配时、匝道控制等）。本章还将讨论Microsimulation在评估交通控制策略、交通信号优化、应急响应等方面的强大能力。 2.3 基于元胞自动机（CA）的仿真算法 CA模型以其简洁的规则和高效的计算能力，在某些交通场景的模拟中表现出色。本章将深入探讨CA模型的仿真算法，包括不同CA模型的空间离散化和时间离散化方法，以及如何设计和实现CA模型的更新规则。我们将分析CA模型在模拟大规模交通拥堵的形成和传播、车流的阻碍效应等方面的优势。此外，本章还将讨论如何将CA模型与其他仿真方法相结合，以发挥各自的优点。 2.4 混合仿真算法与多尺度仿真 现实世界的交通系统具有多尺度、多模态的特点，单一的仿真算法往往难以完全捕捉其复杂性。本章将探讨混合仿真算法（Hybrid Simulation）和多尺度仿真（Multi-scale Simulation）的研究进展。我们将分析如何将宏观、中观、微观模型有机结合，以实现不同层面的交通现象的协同模拟。例如，可以利用宏观模型预测区域交通流的整体趋势，再将微观模型应用于拥堵区域进行精细化分析。本章还将讨论如何处理不同尺度模型之间的数据交换和耦合问题。 2.5 仿真算法的验证与校准 仿真结果的可靠性，直接取决于仿真模型的准确性和仿真算法的有效性。本章将重点阐述仿真算法的验证（Verification）和校准（Calibration）方法。我们将讨论如何通过与实际交通数据的对比，来评估仿真模型的准确性。同时，我们将介绍各种校准技术，包括参数优化、敏感性分析等，以确保仿真模型能够真实地反映交通系统的行为。本章还将讨论如何利用统计学方法，对仿真结果进行不确定性分析，为决策提供更全面的依据。 2.6 新型仿真技术与应用 随着计算能力的提升和人工智能的发展，仿真技术也在不断创新。本章将介绍一些前沿的仿真技术： 基于GPU的并行仿真： 利用图形处理器（GPU）的强大并行计算能力，大幅提升仿真速度，支持更大规模、更精细的仿真。 人工智能与仿真结合： 将机器学习、深度学习等AI技术融入仿真过程，例如利用AI模型进行驾驶员行为预测、交通事件检测，或直接构建AI驱动的仿真模型。 虚拟现实（VR）/增强现实（AR）与仿真： 将仿真结果与VR/AR技术结合，为交通规划和设计提供更直观、沉浸式的可视化体验，方便进行方案评估和公众参与。 基于大数据驱动的仿真： 利用海量的实时和历史交通数据，动态更新和校准仿真模型，使仿真结果更贴近实际。 第三章 交通流模型与仿真算法的融合应用 本章旨在探讨交通流模型和仿真算法如何协同作用，以解决现实世界中的交通问题。我们将通过一系列的案例研究，展示理论模型如何指导仿真设计，以及仿真结果如何反哺和修正理论模型。 3.1 交通拥堵的模拟与干预策略评估 我们将以典型的交通拥堵场景为例，分别应用不同的交通流模型（如LWR模型、CA模型、微观驾驶员行为模型）进行模拟。然后，我们将利用离散事件仿真和Microsimulation技术，在仿真环境中重现拥堵的形成、发展和消散过程。最后，我们将通过仿真实验，评估不同交通干预策略（如调整信号灯配时、匝道控制、限速措施、出行诱导等）的效果，并对最佳策略进行选择。 3.2 交通事故的仿真分析与安全改进 本章将探讨如何利用微观交通流模型和仿真算法，对交通事故进行事后分析和事前预防。我们将分析导致交通事故的关键因素，如驾驶员行为、道路设计、交通环境等。然后，我们将构建包含这些因素的仿真场景，模拟交通事故的发生过程，并分析不同因素在事故发生中的贡献。最后，我们将基于仿真结果，提出具体的安全改进措施，如优化交叉口设计、改善路面标线、加强交通安全宣传等。 3.3 智能交通系统（ITS）的仿真测试与优化 智能交通系统是未来交通发展的必然趋势。本章将重点关注ITS关键技术，如自适应交通信号控制、车路协同系统、自动驾驶技术等，在仿真环境中的测试和优化。我们将分析如何构建包含ITS元素的交通仿真平台，模拟ITS的运行效果，并对其进行性能评估。例如，我们将模拟自适应信号控制系统在不同交通流条件下的表现，以及车路协同系统如何提高交通效率和安全性。 3.4 城市交通规划与仿真辅助决策 本书将强调仿真在城市交通规划中的重要作用。我们将展示如何利用交通流模型和仿真算法，对不同交通规划方案进行评估，如新建道路、改善公共交通、发展慢行交通等。通过仿真，我们可以预测不同方案对交通拥堵、出行时间、环境影响等方面的影响，从而为城市交通决策提供科学依据。 3.5 交通数据驱动的仿真模型改进 本章还将探讨如何利用实际交通数据，对交通流模型和仿真算法进行持续的改进。我们将介绍数据采集技术、数据预处理方法，以及如何将采集到的数据用于模型的校准和验证。通过数据驱动的迭代优化，我们可以使交通仿真模型越来越贴近真实世界的交通运行状况。 结论 《交通流模型与仿真算法研究》致力于为读者提供一个全面、深入的交通科学理论和技术框架。我们坚信，通过对交通流模型精髓的理解和对仿真算法强大能力的运用，我们能够更好地应对当前和未来的交通挑战，建设更智能、高效、安全、可持续的交通系统。本书的内容并非《Transportation and Traffic Theory 2009》的直接延续，而是从一个独立且前瞻的视角，聚焦于交通科学研究中最具活力和应用价值的领域。我们希望本书能够激发读者在交通领域的创新思考，并为交通科学的发展贡献力量。

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