CAD软件开发及技术应用标准汇编 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:中国标准出版社第四编辑室

出品人:

页数:242

译者:

出版时间:2010-3

价格:83.00元

装帧:

isbn号码:9787506657488

丛书系列:

图书标签:

• CAD
• 软件开发
• 技术应用
• 标准
• 汇编
• 计算机辅助设计
• 编程
• 工程
• 行业标准
• 技术规范

人工智能赋能的未来城市构建：智能交通与环境监测系统集成 图书简介 本书深入探讨了在快速城市化背景下，如何利用前沿人工智能技术，构建高效、可持续的智能城市基础设施。聚焦于城市交通管理和环境质量监测两大核心领域，本书系统梳理了从数据采集、算法设计到系统集成的全过程，旨在为城市规划者、交通工程师、环境科学家及相关技术开发者提供一套详尽的理论框架与实践指南。 第一部分：智能交通系统的基石——数据驱动的决策 本部分首先奠定了智能交通系统的技术基础，强调数据在现代城市交通管理中的决定性作用。 1.1 多源异构交通数据的融合与清洗 现代交通流的复杂性要求我们必须整合来自不同渠道的数据。本书详细阐述了如何整合固定传感器（如地磁线圈、感应线圈）、移动数据（如GPS轨迹、浮动车数据、手机信令数据）以及非接触式数据（如视频图像识别、微波雷达）这三大类数据。重点分析了处理数据延迟、缺失值填充、噪声去除和数据标准化所需的统计学方法与机器学习预处理技术。特别是针对视频数据中的目标检测与跟踪算法，我们引入了基于深度学习的YOLOv7/v8架构，探讨其在复杂光照和拥堵场景下的鲁棒性优化。 1.2 实时交通状态评估与预测模型 准确的实时状态评估是高效调度的前提。本书超越传统的基于历史平均值的模型，转向基于时空图神经网络（STGNN）的交通流预测。详细讲解了如何构建反映道路网络拓扑结构的图结构，并结合循环神经网络（RNN）或Transformer架构，实现对未来15分钟至1小时内路段速度和流量的精确预测。针对突发事件（如交通事故、临时封路），引入了基于贝叶斯网络的状态推断机制，以快速识别异常并调整预测基准。 1.3 基于强化学习的自适应信号控制策略 传统的交通信号配时往往是周期性的或基于简单反馈的。本书的核心内容之一是介绍如何应用深度强化学习（DRL）来开发能够实时响应交通需求的自适应信号控制系统。通过定义明确的状态空间（路口排队长度、平均延误时间）、动作空间（绿灯时长调整）和奖励函数（最大化路口吞吐量），我们构建了基于Actor-Critic架构的智能体。实验部分展示了在模拟环境中，相较于固定配时和感应式控制，DRL策略在高峰时段延误时间减少15%以上的显著优势。同时，讨论了多路口协同控制中的分布式强化学习应用。 第二部分：环境监测与城市空气质量的智能化洞察 本部分将视角转向城市环境质量的实时感知与预测，特别关注空气质量参数（如PM2.5、O3、NOx）的监测网络设计与污染溯源。 2.1 低成本传感网络（LCSN）的部署与校准 为了实现高密度的环境数据采集，本书倡导构建低成本、高覆盖率的传感网络。这要求解决传感器精度不稳定和易受环境因素干扰的问题。内容涵盖了传感器选型标准（功耗、成本、响应时间），以及利用迁移学习和多任务学习对大量小型、非标定传感器数据进行交叉校准的方法。我们提出了一种基于模糊逻辑的传感器健康监测算法，用于识别并隔离漂移或失效的监测点，确保数据可靠性。 2.2 城市尺度空气质量的精细化时空插值 传统的气象模型在城市峡谷效应下预测精度受限。本书提出利用地理信息系统（GIS）数据（建筑高度、道路宽度）作为特征，结合卷积神经网络（CNN）处理空间相关性，以及LSTM处理时间序列变化，建立一种融合了气象场与城市形态的空气质量（如PM2.5浓度）预测模型。重点介绍了如何通过变分同化方法，将实时监测数据有效地融入到大气扩散模拟（如WRF-Chem模型）的初始条件中，实现网格尺度的污染物浓度预测。 2.3 污染源的智能溯源与归因分析 确定污染物的排放来源是制定有效减排政策的关键。本书介绍了一种基于机器学习的逆向扩散模型（Inverse Dispersion Modeling）。通过分析特定时间点不同监测站点的浓度梯度和风场数据，利用支持向量机（SVM）或随机森林（RF）对已知的排放清单进行训练，实现对区域内工业源、交通源和区域传输贡献的量化分离。此外，还探讨了利用高光谱遥感技术辅助识别特定排放气体的潜力。 第三部分：系统集成与人机交互界面设计 第三部分聚焦于如何将上述智能交通与环境监测子系统进行有机整合，形成统一的城市管理平台，并关注用户体验。 3.1 城市数据中台的架构设计 构建一个弹性、可扩展的城市数据中台是实现信息共享的先决条件。本书详细描述了基于微服务架构和Kafka/Pulsar消息队列的实时数据流处理管道。内容包括数据治理框架、数据安全与隐私保护策略（如差分隐私技术在数据共享中的应用），以及如何为上层应用提供标准化的API接口。 3.2 城市运行的可视化与决策支持系统 高效的可视化界面是管理者的“眼睛”。本书倡导采用三维数字孪生（Digital Twin）技术，将实时交通流模型、污染物扩散模拟结果叠加在城市的三维模型之上。重点讨论了在WebGIS环境下实现大规模点云数据和时序数据的流畅渲染技术，以及如何设计交互式仪表板，使管理者能够一键模拟不同政策（如限行、区域性交通管制）对城市运行指标的影响，从而辅助最优决策制定。 3.3 面向公众的移动服务接口 系统的价值最终体现在对公众的服务上。本书讨论了如何利用API接口向市民提供个性化的出行推荐（避开拥堵或高污染区域）和实时环境信息推送。这部分也涉及移动应用的用户体验（UX）设计原则，确保信息传递的直观性和时效性。 结语 本书汇集了多学科交叉的最新研究成果，强调从理论到实践的无缝转化。它不仅是对当前人工智能技术在城市应用现状的详尽记录，更是对构建更安全、更健康、更智慧的未来城市图景的积极探索与技术支撑。读者在阅读后，将掌握构建新一代城市智能管理系统的关键技术栈和方法论。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

很好

评分☆☆☆☆☆

很好

评分☆☆☆☆☆

很好

评分☆☆☆☆☆

很好

评分☆☆☆☆☆

很好