具体描述
本书系统分析了城市智能公共交通的产生背景、发展过程、公交业务流程、公共交通智能调度开发方案以及国际上近年来智能公共交通重大研发项目等。书中汇集了公共交通智能化开发产品，分析了电子信息时代公共交通发展的特征。
城市智能公共交通系统：技术革新与未来展望 图书简介 本书深入剖析了当代城市交通面临的挑战，并聚焦于城市智能公共交通系统（Smart Public Transit Systems）的构建、运行、管理与未来发展趋势。这不是一本聚焦于传统交通规划或单一技术应用的教科书，而是将信息技术（IT）、物联网（IoT）、大数据分析、人工智能（AI）与现代城市公共交通服务深度融合的综合性论述。 全书结构严谨，从宏观的城市交通生态入手，逐步深入到支撑智能系统的微观技术层面，并辅以大量的案例分析，旨在为城市规划者、交通工程师、系统设计师、政策制定者以及相关领域的研究人员提供一套全面而实用的参考框架。 --- 第一部分：城市交通的变革驱动力与系统基础 本部分着重阐述了驱动传统公共交通向智能化转型的核心因素，并为理解智能系统的技术架构奠定基础。 第一章：现代城市交通的困境与智能化的必然性 详细分析了城市化进程中，传统公共交通（公交、地铁、有轨电车）在运力瓶颈、拥堵加剧、能源消耗、环境污染以及乘客体验等方面所暴露出的深层问题。探讨了智能交通系统（ITS）的起源和发展脉络，明确指出智能公共交通（SPTS）不仅仅是技术的叠加，而是服务模式的根本性重塑。本章将重点讨论“按需出行”（Mobility on Demand, MoD）概念的兴起对固定线路模式的挑战。 第二章：构建智能公共交通的技术基石 本章详细介绍了支撑SPTS运行的四大核心技术层： 1. 感知与数据采集层： 深入探讨了各类传感器（RFID、GPS/北斗、AI视觉识别、车载单元OBU）在实时监控车辆状态、客流密度和路况信息中的应用。特别关注边缘计算在数据预处理中的作用，以应对海量数据的实时性要求。 2. 网络传输与通信层： 分析了5G、V2X（车路协同）通信技术如何保障高带宽、低延迟的数据传输，这是实现自动驾驶接驳和动态调度的前提。 3. 数据处理与存储层： 聚焦于城市交通云平台和数据湖的架构设计，探讨如何高效存储和整合来自不同系统（票务系统、信号系统、车辆管理系统）的异构数据。 4. 应用服务层： 初步介绍基于上述基础所能提供的服务，如实时信息发布、故障预警等。 第三章：乘客出行链的重塑——多模式集成 智能公共交通的核心在于实现无缝衔接。本章重点探讨“出行即服务”（Mobility as a Service, MaaS）的理念如何在公共交通领域落地。内容涵盖： 集成票务系统（Unified Payment）： 从单一卡片到移动支付、生物识别支付的演变，以及跨交通工具的结算机制。 首末端接驳优化： 如何通过智能微循环、共享单车/电单车与干线交通的智能调度对接，解决“最后一公里”难题。 动态线路规划基础： 初步引入需求响应式交通（DRT）在填补传统固定线路服务空白中的应用模型。 --- 第二部分：核心智能应用与系统优化 本部分是本书的技术核心，详细阐述了如何利用先进算法优化交通运营效率和乘客体验。 第四章：基于大数据的交通需求预测与分析 本章深入研究交通大数据的挖掘和应用。不再满足于历史数据的简单统计，而是关注如何利用机器学习模型，对未来的客流、拥堵热点进行高精度预测。内容包括： 时空客流模型构建： 结合天气、大型活动、社交媒体信息等外部因子，建立多维预测模型。 预测在运力调配中的应用： 如何根据短期、中期预测结果，提前调整发车频率、增开区间车或优化车辆停泊策略。 OD（起讫点）分析的深化： 利用大数据揭示城市居民的真实出行模式，为长期网络优化提供依据。 第五章：动态运营控制与调度优化 本章聚焦于实时运营中的智能决策支持系统（DSS）。 1. 智能信号优先系统（Transit Signal Priority, TSP）： 详细介绍基于实时定位和预测到达时间的信号配时调整策略，包括软优先（降低绿灯时间损失）和硬优先（强制绿灯延长）。 2. 实时车辆调度与追赶/甩站策略： 利用强化学习算法，在突发事件（如交通事故、客流激增）发生时，系统自动生成最优的干预方案，例如指令车辆进行“超车”或“跳站”，以恢复时间表。 3. 车队管理与能源优化： 针对电动或混合动力公交车队，讨论如何基于实时路况和电池状态（SoC），规划最优充电/换电时机和行驶路径，最大限度降低运营能耗。 第六章：乘客信息服务与交互体验升级 智能交通的价值最终体现于乘客的感知。本章关注信息透明度和交互的智能化： 精准到站预测（ETA）： 探讨影响ETA精度的核心误差源，以及如何通过更复杂的卡尔曼滤波或深度学习模型提高预测准确率。 主动式信息推送： 系统如何根据乘客的行程订阅和实时拥堵情况，主动推送延误预警、替代路线建议，实现“主动服务”。 移动端服务集成： 整合行程规划、实时监控、投诉反馈于一体的移动应用程序设计原则，强调用户界面的直观性与无障碍性。 --- 第三部分：安全保障、新兴技术与未来展望 本部分探讨了支撑系统的安全与可靠性，并展望了下一代智能公共交通的技术前沿。 第七章：安全、韧性与网络安全保障 智能系统高度依赖数据和连接，因此安全至关重要。本章讨论： 系统故障诊断与冗余设计： 探讨关键控制系统（如信号控制、列车运行控制）的容错机制和热备方案。 网络安全防护： 针对物联网设备和数据传输链路面临的DDoS攻击、数据篡改风险，提出系统级的加密和访问控制策略。 突发事件应急响应平台： 如何整合公安、消防等外部资源，利用交通数据进行快速态势感知和指挥调度。 第八章：自动驾驶在公共交通中的融合路径 本书将自动驾驶视为公共交通未来效率提升的关键要素，但侧重于其在特定场景下的落地： 固定线路的自动驾驶（如地铁、有轨电车）： 探讨其成熟技术路线和监管挑战。 低速自动驾驶接驳车（如园区、机场摆渡）： 讨论其与传统公交系统的接口标准和运营许可。 车路协同（V2I/V2V）的深度集成： 分析如何通过与智能路侧单元（RSU）的通信，实现更安全、更高密度的自动驾驶车队运行。 第九章：面向未来的城市交通生态与可持续发展 总结智能公共交通系统在构建“韧性城市”、“绿色城市”中的角色： 绩效评估与持续改进框架： 建立一套基于KPIs（如准点率、乘客满意度、单位客运量能耗）的闭环评估体系。 政策与法规的前瞻性： 探讨数据所有权、算法公平性以及自动驾驶商业化对现有交通法律法规提出的新要求。 城市交通的未来愿景： 展望完全整合的、以人为本的、自我优化的城市出行网络。 --- 本书的特色： 本书最大的特点在于其系统整合性。它不局限于单一技术（如仅谈AI或仅谈传感器），而是构建了一个完整的、层次分明的智能系统框架，强调数据流、信息流和控制流在现代城市交通管理中的协同作用。通过丰富的案例对比，读者可以清晰地看到从“被动响应”到“主动预测”的转变路径。
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