Computational Methods in Transport pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Graziani, Frank 编

出品人:

页数:326

译者:

出版时间:

价格:$ 123.17

装帧:

isbn号码:9783540773610

丛书系列:

图书标签:

• 交通运输
• 计算方法
• 数值分析
• 建模
• 仿真
• 优化
• 算法
• 工程应用
• 数据分析
• 机器学习

好的，这是一本关于计算方法在交通运输领域应用的图书的详细简介，内容涵盖了广泛的主题，但完全不涉及《Computational Methods in Transport》一书的具体内容，而是侧重于其他相关的、但又不直接重叠的领域。 --- 交通系统动力学与复杂网络分析：面向可持续发展的计算范式 图书概述 本书深入探讨了现代交通系统所面临的复杂性、非线性和动态特性，聚焦于如何运用先进的计算方法——特别是在非经典数学建模、复杂网络理论以及大规模数据分析领域的前沿技术——来理解、预测和优化交通流。本书的宗旨在于构建一个全面的计算框架，使研究人员和规划者能够超越传统的宏观交通流模型，转向更具鲁棒性、适应性和环境敏感性的解决方案。 我们认识到，当今的交通网络是多尺度的、异质的，并且受到人类行为、智能技术和环境因素的深刻影响。因此，本书摒弃了对单一、孤立现象的简化处理，转而采用系统级的、集成化的计算视角。重点关注的领域包括随机过程在拥堵演化中的应用、异构交通流的耦合建模、以及利用高性能计算资源来模拟“交通-城市”的相互作用。 第一部分：交通流的非线性动力学与随机建模 本部分着重于建立描述交通系统内在不稳定性、突发现象（如幽灵堵塞）以及长期演化的数学工具。 第 1 章：微分方程在交通状态演变中的局限与拓展 本章首先回顾了经典的连续交通流模型（如 Lighthill-Whitham-Richards 模型），并深入分析了其在线性假设下无法捕捉的关键现象，例如相变和迟滞效应。随后，我们将重点放在非线性偏微分方程（PDEs）的数值解法上，特别是高精度有限体积法和守恒律求解器，用以精确模拟交通密度波的传播和衰减。讨论将延伸至包含非局部相互作用项的非局部流模型，这些模型能更好地描述驾驶员对前方交通状况的反应延迟。 第 2 章：交通网络中的马尔可夫随机过程与排队论 交通流的随机性是不可避免的。本章将交通系统视为一个多维的、状态依赖的随机过程。我们详细阐述了如何利用连续时间马尔可夫链（CTMCs）来建模路口排队和区域性拥堵的发生与消散。重点关注 M/G/c 型排队系统在交通信号控制环境下的应用，以及如何将随机波动纳入宏观流模型，生成概率性的旅行时间分布。此外，还将探讨使用随机微分方程（SDEs）来描述微观驾驶行为的随机扰动。 第 3 章：涌现行为与分岔分析 交通系统的涌现行为——例如从自由流到完全拥堵的快速转变——通常表现为系统的分岔点。本章采用动力系统理论的视角，应用范德波尔振荡器和霍普夫分岔理论来分析交通密度波的周期性出现和消失。我们将利用数值方法探索控制参数（如道路容量或跟车敏感度）变化时，系统行为如何从稳定态过渡到混沌或周期性振荡，从而为预防性控制策略提供理论基础。 第二部分：复杂网络理论与多模态集成分析 交通系统天然地表现为复杂的网络结构。本部分关注如何利用图论、网络科学和信息论的工具来分析网络的拓扑特性、信息传播和鲁棒性。 第 4 章：交通网络的拓扑结构分析与量化 本章不再将交通网络视为简单的连通图，而是将其视为具有层次结构和功能差异的复杂系统。我们引入了小世界、无标度等概念，并讨论了如何利用这些特性来识别关键的瓶颈节点和路径冗余性。重点分析了度分布、集聚系数以及路径长度分布对整体网络弹性的影响。图嵌入技术（Graph Embeddings）的应用也将被探讨，用以在低维空间中表征复杂的路网结构。 第 5 章：多层异构交通网络的建模与耦合 现代交通涉及汽车、公共交通、非机动车等多种模式的相互依赖。本章采用多层网络（multilayer networks）的框架来正式描述这些异构层之间的连接和动态交互。详细讨论了层间信息传递（如换乘点处的客流转移）的耦合机制，以及如何利用矩阵分解技术来揭示不同交通模式对网络整体连通性的贡献度差异。 第 6 章：网络鲁棒性、级联失效与恢复策略 本章关注在外部冲击（如自然灾害、大规模事故或网络攻击）下交通系统的脆弱性。我们使用级联失效模型来模拟局部中断如何迅速扩展到整个网络。计算方法包括基于流动态的鲁棒性度量，以及利用网络中心性指标（如介数中心性、接近中心性）来设计最优的冗余路径和快速恢复策略，以最小化网络功能丧失的时间。 第三部分：大规模数据驱动的实时计算与学习 本部分将目光投向大数据时代的实际应用，重点是如何利用机器学习和高性能计算技术来处理和利用实时交通数据流。 第 7 章：时空数据挖掘与旅行时间预测的深度学习方法 面对海量的传感器、GPS 和浮动车数据，传统的统计方法往往力不从心。本章详细介绍了卷积神经网络（CNNs）和循环神经网络（RNNs，特别是 LSTM/GRU）在捕获交通流的时空相关性方面的优势。我们构建了基于图卷积网络（GCNs）的框架，用于对不规则路网结构上的交通状态进行高精度、短程到中程的预测，并讨论了在线学习和模型适应性更新的策略。 第 8 章：大规模交通模拟的并行计算架构 准确的交通仿真需要极高的计算资源。本章探讨了从微观（个体行为）到介观（车队/区域）模拟中应用高性能计算（HPC）的方法。详细分析了基于消息传递接口（MPI）和图形处理器（GPU）的并行化策略，用于加速大规模、长时程的交通场景模拟。重点讨论了如何设计高效的数据结构和同步机制，以处理分布式内存系统上的动态网络拓扑变化。 第 9 章：优化控制的计算技术与强化学习在交通管理中的应用 本章转向决策支持和主动控制。我们将基于经典的凸优化理论（如内点法、序列二次规划）应用于交通信号配时和匝道控制问题。随后，重点介绍了强化学习（RL）在自适应交通控制中的前沿应用，包括分布式 Q-learning 算法在管理多个交叉口间的协作决策，以及如何设计奖励函数以平衡通行效率和公平性。 结论：面向可持续交通的计算综合 本书最后总结了如何将动力学模型、网络分析和数据驱动学习有机地结合起来，形成一个统一的、可解释的、并能持续优化的交通决策支持系统。我们强调了计算方法在实现更低碳、更高效、更具社会包容性的未来交通系统中的核心作用。 ---

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆