公益性地质工作经济学研究

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页数:274
译者:
出版时间:2010-5
价格:28.00元
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isbn号码:9787562524854
丛书系列:
图书标签:
  • 地质工作
  • 公益性地质
  • 地质经济学
  • 地质勘探
  • 资源评估
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  • 地质事业发展
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具体描述

《公益性地质工作经济学研究》从相关的理论出发,以前人的研究结论和观点为基础,分析公益性地质工作的产品属性;研究公益性地质工作产品的供给与需求关系;归纳和整理中国地质工作的管理体制;系统论证公益性地质工作行业的投入产出状况;借助绩效评价原理剖析公益性地质工作的投入有效性等方面的问题。书中以大量的数据为基础,结合相关的理论和方法进行具体分析,分析研究具有独到之处。地质工作是经济社会发展重要的先行性、基础性工作,服务于经济社会的各个方面。新中国成立以来,地质工作得到党和国家的高度重视,地质勘查和科学研究成就显著,为经济社会发展作出了重要贡献。过去在计划经济体制下,对地质工作的开展与管理,已经形成了一套行之有效的运行机制。

好的,这是一份关于《面向未来城市交通的智能感知与控制系统研究》的图书简介,内容力求详实,旨在深入探讨城市交通领域的前沿技术应用,与您提供的书名《公益性地质工作经济学研究》无任何关联: --- 图书简介:《面向未来城市交通的智能感知与控制系统研究》 定位与背景: 随着城市化进程的加速和城市人口密度的不断攀升,传统交通管理模式已逐渐显露出效率瓶颈、拥堵加剧、安全隐患突出以及环境污染等一系列严峻挑战。为了构建高效、安全、绿色、可持续的未来智慧城市,发展新一代的智能交通系统(Intelligent Transportation Systems, ITS)已成为全球城市发展的核心议题。本书《面向未来城市交通的智能感知与控制系统研究》正是立足于这一时代需求,系统性地梳理、整合与创新当前交通信息获取、数据处理、决策制定及执行控制等关键环节的前沿技术与方法。 本书旨在为交通规划师、系统工程师、城市管理者以及相关领域的研究人员提供一份全面且深入的技术指南和理论参考,重点聚焦于如何利用现代信息技术(如物联网、大数据、人工智能、边缘计算等)来优化城市交通流的运行效率和安全性。 核心内容与结构: 本书共分为八个主要章节,层层递进地构建了一个完整的智能交通系统(ITS)技术框架。 第一章:未来城市交通系统概述与挑战 本章首先界定了智能交通系统的基本概念、发展历程及其在城市治理中的战略地位。详细分析了当前城市交通面临的主要痛点,包括静态规划的局限性、实时信息的缺失、突发事件响应的滞后性等。同时,概述了支撑未来ITS发展的关键技术群落,为后续章节的研究奠定了基础。 第二章:多源异构交通数据的智能感知技术 感知层是智能交通系统的“眼睛”。本章深入探讨了当前主流的交通感知技术。重点剖析了高精度视觉感知技术,包括基于深度学习的目标检测、多目标跟踪(MOT)及其在交叉路口和高速公路上的应用。同时,详细介绍了非接触式传感器网络的部署策略,如地磁传感器、毫米波雷达以及激光雷达(LiDAR)在交通流量、速度和占有率测量中的优势与局限。此外,本章还涵盖了浮动车数据(FCD)的融合与校正,以及如何利用V2X(车路协同)通信获取的边缘信息进行实时状态描绘。 第三章:时空大数据处理与交通状态建模 海量的交通数据需要高效的处理和精准的建模。本章专注于交通大数据的预处理、清洗与存储架构。提出了基于图神经网络(GNN)的动态交通网络建模方法,用以捕捉路网拓扑结构与时间序列依赖性。详细阐述了如何利用时空融合模型对交通流的非线性和随机性进行精确刻画,尤其是在高峰期和特殊天气条件下的预测精度提升策略。 第四章:基于深度学习的交通流预测方法 精准的交通流预测是实现主动控制的前提。本章系统梳理了从传统的统计学模型(如ARIMA)到先进的深度学习模型在交通预测中的演进。重点介绍了长短期记忆网络(LSTM)、门控循环单元(GRU)在短期交通速度和流量预测中的优化应用。更进一步,深入探讨了图卷积网络(GCN)结合时间序列模型(如STGCN、DCRNN)如何有效处理路网空间相关性,实现区域范围内的中长期交通态势预测。 第五章:自适应信号控制优化理论与算法 信号控制是城市路口效率的核心。本章将理论研究与实际应用紧密结合,详细阐述了经典优化理论(如排队论、宏观交通模型)在信号配时中的应用。核心内容聚焦于基于实时数据的自适应信号控制策略,包括基于强化学习(Reinforcement Learning, RL)的决策模型构建。针对复杂的连锁路口群,提出了多智能体协作优化算法,旨在最大化区域路段的整体通行能力而非单个路口的效率。 第六章:车路协同(V2X)环境下的主动安全与效率提升 V2X技术的成熟是未来ITS的关键支撑。本章深入研究了V2X技术在提升驾驶安全和运行效率中的潜力。详细分析了基本安全信息(BSM)的传输机制与可靠性。重点介绍了合作式自适应巡航(C-ACC)、交叉口碰撞预警(ICW)等关键应用场景下的控制逻辑与算法设计。同时,探讨了边缘计算(MEC)在V2X环境中的部署策略,以满足超低延迟的控制需求。 第七章:城市交通系统的韧性与应急管理 面对突发事件(如交通事故、恶劣天气或安全威胁),交通系统的快速恢复能力至关重要。本章提出了交通系统韧性(Resilience)的量化评估指标。构建了事件驱动的快速路径重规划模型,该模型能迅速识别影响区域,并结合应急资源(如导引信息、临时限速)的部署,实现交通流的快速疏导与系统状态的稳定。 第八章:未来展望与系统集成架构 本书最后总结了当前智能交通领域的技术前沿,如自动驾驶车队管理、出行即服务(MaaS)与ITS的深度融合。提出了一个面向云边端协同的未来城市交通集成架构蓝图,强调数据安全、隐私保护和跨部门数据共享的重要性,并指出了未来研究中仍需攻克的挑战,如模型的泛化能力和实际部署中的监管标准问题。 本书特色: 1. 理论与实践并重: 不仅提供了扎实的数学建模和算法理论基础,更结合了大量的工程案例和仿真验证结果。 2. 技术前沿性: 紧密跟踪人工智能、深度学习在交通领域应用的最新突破,内容具有很强的时效性。 3. 系统完整性: 从数据感知到最终控制执行,构建了一个逻辑清晰、层次分明的ITS技术体系框架。 《面向未来城市交通的智能感知与控制系统研究》是推动我国智慧城市建设和提升城市交通运行水平不可或缺的专业参考书。

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