道路交通事故防治工程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:人民交通出版社

作者:金会庆

出品人:

页数:232

译者:

出版时间:2005-4

价格:33.00元

装帧:平装

isbn号码:9787114055409

丛书系列:

图书标签:

• 1
• 道路交通安全
• 交通事故预防
• 交通工程
• 道路设计
• 安全管理
• 交通法规
• 车辆安全
• 驾驶安全
• 交通心理
• 事故调查

《城市交通流优化与智能调度研究》 本书聚焦于现代城市交通系统的复杂性与动态性，深入探讨如何通过先进的交通流理论、数据驱动的分析方法以及人工智能技术，实现城市交通系统的效率最大化与拥堵最小化。 --- 第一部分：城市交通流理论基础与建模 本书首先系统梳理了交通流理论的演进历程，从经典的宏观（如 Greenshields 模型、Lighthill-Whitham-Richards (LWR) 模型）到微观（如 Carter 模型、Intelligent Driver Model (IDM)）以及中观（如 Cell Transmission Model, CTM）的演变，为后续的高级研究奠定坚实的理论基础。 1. 交通流本构关系与相变分析： 详细分析了不同交通密度和速度下的交通流基本图（Fundamental Diagram）的适用性，特别关注了城市道路中常见的低速、高密度交通工况下的非经典现象。引入了非线性动力学方法，用于刻画交通流从自由流向拥堵流的突变过程，并探讨了不同交通管理措施（如匝道控制、信号配时调整）如何影响这些相变点。 2. 微观仿真与行为建模： 重点介绍了基于个体行为的交通仿真技术。不仅仅停留在对 IDM 等经典模型的应用，更深入探讨了驾驶员的随机性、情绪状态以及群体交互对局部交通流的影响。引入了基于多主体系统（Agent-Based Modeling, ABM）的框架，用以模拟车辆、行人甚至共享单车等不同交通参与者之间的异质性交互，从而更真实地还原城市路网的复杂交通现象。 3. 交通网络拓扑与连通性分析： 运用图论和网络科学的原理，对城市路网的结构特征进行量化分析。定义了诸如“关键节点识别”、“路径冗余度评估”等指标，旨在识别交通瓶颈的内在结构原因，而非仅仅关注某一时段的拥堵表现。研究了网络弹性（Resilience）的概念，评估在突发事件（如交通事故或极端天气）发生时，城市交通系统维持基本运行的能力。 --- 第二部分：交通数据采集、处理与信息融合 现代交通优化严重依赖于高质量的数据。本部分详述了从传统固定设备到新兴移动感知技术的数据获取、清洗、融合及特征提取方法。 1. 多源异构数据采集技术： 全面回顾了环路检测器、雷达、GPS/北斗定位、移动通信信令数据、以及无处不在的视频监控系统在交通信息采集中的应用。着重分析了各种数据源的精度、时空分辨率和覆盖盲区，并提出了针对性的互补策略。 2. 实时数据质量控制与插值算法： 针对城市交通数据中常见的缺失值、噪声干扰和异常值问题，介绍了基于卡尔曼滤波（Kalman Filter）、粒子滤波（Particle Filter）以及深度学习时空序列预测模型（如 LSTM、Graph Neural Networks, GNN）的数据清洗与状态估计方法。强调了如何在保证实时性的前提下，有效提高数据的可靠性。 3. 交通状态的深度特征工程： 不仅关注传统的流量、占有率、速度，更侧重于提取更深层次的交通态势特征，例如：拥堵波的传播速度与衰减率、路段的服务水平（LOS）的动态变化、以及由驾驶行为引发的局部波动性指标。这些特征是支撑后续智能调控决策的基础。 --- 第三部分：智能交通信号控制系统（ATCS）的前沿技术 本部分的核心在于如何利用实时数据和先进算法，实现对城市路口信号配时的动态、全局优化。 1. 基于强化学习的信号控制： 详细阐述了如何将路口建模为马尔可夫决策过程（MDP）。对比了 Q-Learning、SARSA 等经典强化学习算法在简单交叉口的应用，并重点介绍了深度强化学习（DRL），特别是 Actor-Critic 框架（如 A3C、PPO）在处理高维状态空间和复杂网络交互时的优势。探讨了如何设计有效的奖励函数以平衡不同时段的通行需求和公平性。 2. 区域协调控制与波同步： 突破单点优化的限制，转向区域级的交通波控制。介绍了基于优化理论的经典方法（如 SCATS、SCOOT 的演变思路），并结合实时数据，提出了基于预测模型的滚动时域优化（Model Predictive Control, MPC）策略，实现多个相邻路口信号灯的动态超前协调，减少绿波带的断裂。 3. 绿波带的动态适应性调整： 针对不同时间和交通组成（如公交优先需求），研究如何实时调整绿波带的起始点、设计速度和相位差。引入了基于交通流量预测结果的“前瞻性”信号调整机制，确保控制策略的鲁棒性。 --- 第四部分：面向未来交通系统的优化与管理 本部分将视野拓展至新兴交通模式与未来交通基础设施的集成管理。 1. 公共交通的信号优先（TSP）与快速公交（BRT）集成： 研究了如何将公交车辆的位置和时刻表信息无缝集成到信号控制系统中。设计了多层次的优先级分配机制，平衡公交服务的可靠性与普通私家车的通行效率，并探讨了在公交专用道设置与信号优先间的最佳交互点。 2. 自动驾驶环境下的交通流特性预测与控制： 探讨了当高比例的自动驾驶汽车（Autonomous Vehicles, AVs）进入路网后，交通流可能出现的质变。分析了 AVs 间通讯（V2V）和与基础设施通讯（V2I）如何影响跟车距离、换道行为，并预测这将如何改变基本交通图的形状。提出了适应于混合交通流（有人驾驶与自动驾驶并存）的动态车道分配和汇入控制策略。 3. 交通需求管理（TDM）的数字化工具： 讨论了如何利用实时信息和经济激励手段，实现对交通需求的柔性管理。包括基于实时拥堵收费（Congestion Pricing）的动态定价模型、共享出行平台与公共交通网络的协同优化，以及利用大数据进行长期规划和基础设施投资决策的评估框架。 --- 读者对象： 交通工程、城市规划、自动化控制、计算机科学等领域的专业研究人员、研究生以及交通管理部门的高级工程师。本书旨在提供一个从理论到实践、从经典到前沿的全面视角，助力读者掌握解决复杂城市交通问题的尖端工具和方法。

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这本书的结构安排也让我有些困惑，它似乎更像是一系列独立专题论文的集合，而不是一个有机统一的整体。开篇花了很大篇幅讲解了交通心理学基础——人类对风险的感知偏差，这本应是理解事故诱因的关键切入点。但紧接着，笔锋陡然一转，深入到铺装材料的抗滑移性能测试方法，讨论混凝土与沥青路面的微观结构对排水性的影响，以及如何通过专业的检测设备来评估路面老化程度。这两个主题之间的过渡非常生硬，几乎没有作者进行有力的逻辑串联，让读者不得不自己去构建联系。我本以为它会探讨路面状况如何影响驾驶员的心理决策，例如，当路面湿滑时，驾驶员是否会下意识地降低对自身反应时间的预期？或者，工程上的“安全冗余”设计，在何种程度上可以弥补人为的心理失误？然而，书中似乎将“工程设计”和“人类行为”视为两个可以独立研究的领域，各自为营，缺乏跨学科整合的智慧火花，这对于一个旨在“防治”交通事故的综合性工程学著作来说，是略显遗憾的。

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初次接触这本书时，我的注意力立刻被它那看似包罗万象的目录所吸引，它似乎承诺要从一个极其宏大的视角来审视“道路交通事故”这一人类社会顽疾。我本以为，重点会放在对现阶段最前沿的智能交通系统（ITS）在事故预警、自动驾驶辅助决策中的应用潜力进行深入剖析，或是对行人友好型设计、慢行交通安全融合等方面做一些富有前瞻性的探讨。然而，书中的重心似乎更偏向于对传统交通流理论和既有安全基础设施的系统性梳理与评估方法论的构建。书中详细阐述了如何建立一个完整的事故数据库体系，如何利用回归分析来确定影响事故的关键变量，这些步骤无疑是扎实的，但对于关注未来科技如何改变驾驶体验的读者而言，会感到有些跟不上时代的步伐。例如，对于新兴的V2X（车联网）技术在紧急制动通知、盲区预警中的实战效果，书中提及不多，更多的是基于经典道路几何设计标准来优化事故带的宽度或坡度。这使得这本书读起来，仿佛穿越回了上个世纪末期，虽然理论基石牢固，但对于我们身处这个信息爆炸、技术日新月异的时代，总觉得少了那么一股锐气和对未来挑战的积极应对策略。

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阅读体验上，这本书给我的感受是极其“规范”且“不苟言笑”的。它的行文风格极其严谨，每一个论点都小心翼翼地用数据和文献支撑起来，生怕出现任何一丝一毫的主观臆断。这种学术上的严谨性固然值得称赞，但它也带来了一个副作用：阅读的趣味性被大大削弱了。书中大量的篇幅用于定义和区分各种复杂的交通工程术语，比如“近因”（Proximate Cause）与“根本原因”（Root Cause）在事故分析中的精确界限，或是不同安全标准（如AASHTO与Eurocodes）之间的技术差异对比。这些内容对于专业人士来说是不可或缺的“查漏补缺”资料，但对于我这样的非专业读者来说，读起来就像是在啃一块没有调味的硬面包，虽然营养丰富，却需要极大的毅力才能坚持下去。我期待看到的，是那种将冰冷的工程数据，通过生动的叙事手法转化为触动人心的安全警示，用真实世界中令人唏嘘的故事来驱动理论的阐述，从而让读者在情感上被触动，从而内化安全理念。这本书显然选择了另一条路：纯粹的逻辑推演和客观数据的堆砌，缺乏故事性和情感连接的桥梁。

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从一个关注实际效果的读者的角度来看，这本书在“对策与评估”部分显得相对薄弱，或者说，提供的评估工具过于理想化。书中详细介绍了事故减少潜力（Potential for Accident Reduction, PAR）的计算模型，以及各种干预措施的成本效益分析框架。这些模型无疑是进行科学决策的基石。但现实世界中的道路安全问题往往充满着非线性和突发性，受到政策变化、执法力度波动甚至气候极端化的多重影响。我希望能看到更多关于“在资源有限、人为干预不确定性高的情况下，如何优先部署有限的资金以获得最大的安全边际效益”的实战经验总结。例如，是应该优先投入资金改善视距不良的T型路口，还是应该将预算用于高风险路段的增设高清探头进行常态化执法？这本书更多地提供了分析问题的“工具箱”，但关于如何选择和使用这些工具来应对纷繁复杂的现实困境，指导性意见并不够明确和具体。它更侧重于“如果一切都按计划进行，结果会如何”，而非“当计划被打破时，我们应该如何修正航向”。

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这本《道路交通事故防治工程》的书名听起来就充满了严肃和实用的气息，我抱着极大的期望翻开了它，希望能从中找到一些能实际应用到日常驾驶和交通管理中的真知灼见。然而，令我感到略微出乎意料的是，书中对于宏观的交通工程理论、复杂的概率统计模型以及历史案例的梳理，占据了相当大的篇幅。书中的图表和公式多到让人眼花缭乱，仿佛不是一本面向广大交通参与者或基层管理者的普及读物，更像是一本深奥的大学教材或是专业研究报告的汇编。虽然我理解科学的严谨性是工程学的基础，但对于一个期待了解如何通过更合理的道路设计、更有效的标志标线设置来“防患于未然”的普通读者来说，那些关于路面摩擦系数的微观变化、不同气候条件下车辆动力学的复杂推演，读起来确实有些晦涩难懂，需要极大的耐心和一定的专业背景才能勉强跟上作者的思路。我更希望看到一些更具象化的分析，比如某个特定路口为什么事故频发，以及如何通过简单的调整（比如信号灯配时优化或视线遮挡物的移除）来立竿见影地改善安全状况，但这些“接地气”的内容似乎被淹没在了大量的理论海洋之中。整体感觉，这本书更像是为交通规划师和研究人员量身定制的深度工具书，而不是我所期望的，一本能帮助我这个“马路使用者”提升安全意识、理解安全设计的科普之作。

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