电信运营支撑系统 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:第1版 (2006年8月1日)

作者:王君珂

出品人:

页数:155

译者:

出版时间:2006-8

价格:22.0

装帧:平装

isbn号码:9787115149640

丛书系列:

图书标签:

• 电信
• 运营支撑
• 通信
• 系统
• 网络
• 信息技术
• 软件工程
• 数据处理
• 业务系统
• 行业应用

《智能交通信号控制系统研究与应用》 内容简介： 本书深入探讨了现代智能交通信号控制系统的理论基础、关键技术、算法模型以及实际应用。本书旨在为交通工程、计算机科学、控制理论等相关领域的科研人员、工程师以及政策制定者提供一份全面且具有深度的参考资料。 第一章 智能交通信号控制的背景与挑战 本章首先追溯了交通信号控制技术的发展历程，从最初的固定配时到感应式控制，再到当前蓬勃发展的智能交通系统（ITS）。分析了传统交通信号控制方式在面对日益增长的交通流量、城市化进程加速以及复杂交通环境时的局限性，如交通拥堵加剧、出行效率低下、环境污染等问题。 接着，详细阐述了智能交通信号控制系统所面临的核心挑战： 交通流的复杂性与不确定性： 交通流的随机性、个体驾驶行为的差异性、突发事件（如交通事故、恶劣天气）的影响，使得精确预测和控制变得极其困难。 大规模数据处理与实时性要求： 智能交通系统需要处理海量的交通数据（如车辆检测器数据、GPS轨迹、公共交通信息），并在极短的时间内完成分析和决策，这对计算能力和通信带宽提出了严峻考验。 多目标优化与冲突： 信号控制的目标往往是多方面的，例如减少平均延误、提高通行能力、优先公交/应急车辆、减少停车次数、降低排放等。这些目标之间常常存在矛盾，需要权衡和优化。 系统集成与兼容性： 智能交通信号控制系统并非孤立存在，它需要与城市交通管理平台、导航系统、自动驾驶技术等进行有效集成，这就要求系统的开放性、标准化和兼容性。 成本效益与可推广性： 新技术的部署需要考虑建设成本、维护成本以及其在不同城市和交通场景下的可推广性。 第二章 交通流理论与模型 本章是理解交通信号控制系统基础的关键。首先，回顾了经典的交通流理论，包括： 宏观交通流模型： 如Lighthill-Whitham-Richards（LWR）模型，从连续介质的角度描述交通流的演变。 微观交通流模型： 如Cellular Automata（CA）模型、Agent-Based Model（ABM），模拟单个车辆的行为及其相互作用。 元胞自动机模型（CA）： 详细介绍了CA模型的基本原理、网格划分、状态转移规则，以及其在模拟交通现象中的优势和局限性。 基于智能体的模型（ABM）： 阐述了如何构建智能体（车辆、驾驶员）及其决策机制，模拟复杂的人车交互和交通场景。 在此基础上，深入介绍了面向智能交通信号控制的现代交通流模型： 交通流预测模型： 统计模型： ARIMA、ETS等传统时间序列模型，及其在交通流量预测中的应用和改进。 机器学习模型： 支持向量机（SVM）、随机森林、神经网络（NN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等模型在交通流量短期、中期、长期预测中的原理、实现方法和性能评估。 深度学习模型： 卷积神经网络（CNN）用于空间特征提取，图神经网络（GNN）用于建模路网结构和交通依赖关系，以及混合模型（如CNN-LSTM）在交通流预测中的最新进展。 交通状态感知模型： 基于传感器数据的模型： 如何从线圈检测器、地磁传感器、视频检测器、雷达等传感器数据中提取车辆速度、流量、占有率等关键参数。 基于众包数据的模型： 利用GPS数据（如打车软件、导航APP）进行宏观交通状态估计和拥堵检测。 多源数据融合模型： 介绍如何通过卡尔曼滤波、粒子滤波、贝叶斯推理等方法融合不同来源的交通数据，提高交通状态感知的准确性和鲁棒性。 第三章 智能交通信号控制策略与算法 本章是本书的核心内容，详细介绍了各种智能交通信号控制策略和背后的算法。 区域性协调控制： 基于压力的协调： 介绍如何通过优化相邻交叉口的信号配时，利用“压力”概念（排队长度与绿灯时间的比值）来减少交通拥堵的传播。 基于模型的预测控制（MPC）： 详细阐述MPC的原理，包括预测模型、滚动优化、状态反馈等，以及其在区域信号协调中的应用，如何实时调整信号相位和周期以适应不断变化的交通需求。 基于强化学习的协调： Q-Learning及其变种： 介绍强化学习的基本概念，如状态、动作、奖励，以及Q-Learning如何在多智能体环境下学习最优的协调策略。 深度强化学习（DRL）： 结合深度学习模型（如DQN, A3C, PPO）来处理高维状态空间，实现更复杂的交叉口协调，以及多智能体深度强化学习（MADRL）在整个路网协调中的应用。 多智能体协同与竞争： 分析不同交通场景下，交叉口信号控制器之间的协同（合作）与竞争（非合作）博弈，以及相应的算法设计。 自适应信号控制： SCOOT (Split, Cycle, Offset) 和 SCATS (Sydney Coordinated Adaptive Traffic System) 等经典自适应控制系统的原理与改进。 基于模糊逻辑的自适应控制： 如何利用模糊推理来处理不精确的交通信息，并生成平滑的信号相位控制指令。 基于神经网络的自适应控制： 利用训练好的神经网络模型，直接根据当前的交通状况输出最优的信号配时方案。 基于元启发式算法的自适应控制： 如遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）、蚁群算法（ACO）等，如何用于求解单点或区域信号配时优化问题。 优先控制策略： 公交优先（Transit Signal Priority, TSP）： 介绍TSP的不同技术（如基于通信、基于检测），以及如何通过延长绿灯或提前绿灯来为公交车辆提供优先通行权，并通过仿真和实际案例分析其效果。 应急车辆优先（Emergency Vehicle Preemption, EVP）： 介绍EVP的工作原理，包括车辆定位、通信协议、信号干预机制，以及如何确保应急车辆的安全快速通行。 行人优先控制： 介绍如何根据行人的过街需求调整信号配时，减少行人等待时间，提高步行体验。 信号控制的优化目标与评估指标： 性能评估指标： 详细定义和计算各种性能指标，如平均延误、停车次数、行程时间、通行能力、排队长度、燃料消耗、排放量等。 多目标优化算法： 介绍Pareto最优、加权求和法等处理多目标优化问题的方法，以及如何根据实际需求选择合适的优化目标。 第四章 交通仿真与测试平台 本章重点介绍用于智能交通信号控制系统研发和验证的仿真工具和平台。 微观交通仿真软件： SUMO (Simulation of Urban Mobility)： 详细介绍SUMO的架构、功能、宏观模型与微观模型、传感器模拟、以及与外部控制器的接口（如TRAFFIC system）。 VISSIM： 介绍VISSIM在交通流建模、仿真、可视化方面的强大能力，以及其在信号控制算法测试中的应用。 AIMSUN： 介绍AIMSUN的特性，包括多层次建模、实时仿真、以及与ITS组件的集成能力。 仿真平台搭建与集成： 如何将自定义的信号控制算法集成到仿真环境中： 介绍API接口、通信协议（如TCP/IP, WebSocket）的使用。 仿真场景设计： 如何根据实际路网结构、交通需求、特殊事件（如事故、施工）来构建逼真的仿真场景。 仿真结果分析与验证： 如何从仿真结果中提取关键数据，进行统计分析，并与实际交通数据进行对比验证。 硬件在环（Hardware-in-the-Loop, HIL）仿真： 介绍HIL仿真的概念，如何将真实的信号控制器硬件连接到仿真环境中进行测试，提高测试的真实性和可靠性。 第五章 智能交通信号控制系统的实际应用与案例分析 本章通过具体的工程案例，展示智能交通信号控制系统的实际部署和效果。 城市示范项目： 介绍国内外一些城市在推广智能交通信号控制系统方面的成功案例，包括项目背景、技术选型、实施过程、取得的成效（如拥堵缓解、效率提升、环境改善）。 特定区域的信号优化： 例如，针对商圈、学校、医院等交通热点区域，如何设计和实施定制化的信号控制方案。 与自动驾驶的融合： 探讨智能交通信号控制系统如何为自动驾驶车辆提供信息支持，以及自动驾驶车辆对信号控制系统的反馈，构建人车协同的智慧交通环境。 应急管理中的应用： 如何在突发公共事件（如自然灾害、大型活动）期间，利用智能信号控制系统进行交通疏导和应急车辆通行保障。 面临的挑战与未来发展趋势： 分析当前智能交通信号控制系统在实际部署中遇到的问题，如数据安全、隐私保护、系统更新维护、技术标准统一等。并展望未来的发展方向，如人工智能与5G/6G通信技术的深度融合、车路协同（V2X）的普及、数字孪生城市在交通管理中的应用等。 第六章 总结与展望 本章对全书内容进行总结，梳理智能交通信号控制系统的关键技术和发展脉络。同时，展望未来研究和应用的方向，包括但不限于： 更高级的人工智能算法： 如可解释AI、联邦学习在交通信号控制中的应用。 全路网协同控制的实现： 克服当前区域性协调的局限，实现城市级乃至区域级的智能信号控制。 动态路网重构与信号优化： 结合交通诱导、匝道控制等手段，实现动态路网的优化配置。 考虑全生命周期的交通管理： 从车辆的产生、行程、到达，到交通基础设施的规划、建设、维护，进行一体化管理。 本书力求内容严谨，分析透彻，结合理论与实践，为读者提供一个深入了解智能交通信号控制系统的窗口。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

我花了很长时间才啃完这本书，最大的感受是它极强的系统性思维训练效果。它就像一个放大镜，让我得以审视整个电信运营生态的复杂性。书中对标准制定、协议交互的描述虽然专业，但逻辑链条设计得非常严谨，保证了读者在跟随作者思路时不会迷失方向。尤其是在谈到网络资源管理和业务流程自动化时，作者展示了极高的洞察力，预判了未来去中心化、微服务化趋势对传统集中式支撑系统的冲击。这种前瞻性思考，使得这本书即便在几年后阅读，依然能保持相当的参考价值，因为它讲解的是底层逻辑和不变的优化原则，而非转瞬即逝的具体技术栈。对于希望进入电信IT领域的年轻工程师来说，这本书是建立全局观的绝佳起点，它教会你如何从整体利益而非单一模块的角度去思考问题。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本厚厚的著作，我最先关注的是它的实用价值。坦白讲，我对很多底层架构细节并不熟悉，但这本书的编写者显然深知读者的需求，他们没有沉溺于过于底层的代码实现，而是巧妙地将重点放在了如何通过这些支撑系统实现业务的快速创新和高效运维上。其中关于计费和结算模块的章节，简直可以视为一份实战手册。它详细阐述了如何从复杂的通话记录和数据使用情况中，精准地提取出符合市场策略的资费方案，并高效地完成对用户的账单生成。我注意到书中大量引用了不同历史时期的案例对比，这使得理论不再是空中楼阁，而是扎根于真实商业挑战之中。这种贴近业务痛点的叙述方式，让阅读过程充满了“原来如此”的顿悟时刻。对于行业内的产品经理或流程优化专家而言，这本书提供的不仅仅是知识储备，更是一种优化现有流程、预见未来系统瓶颈的思维框架，其价值远超一般的技术参考书。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是信息时代的“葵花宝典”！初捧之时，我本以为会看到一些枯燥的技术文档，毕竟书名听起来就充满了技术名词。没想到，作者以一种近乎史诗般的叙事手法，将整个电信运营支撑系统的演进脉络梳理得清清楚楚。它不只是告诉你“是什么”，更深入地探讨了“为什么是这样”以及“未来会怎样”。阅读过程中，我仿佛置身于一个巨大的电信网络之中，亲眼见证了从早期的局交换系统到如今的5G、云计算支撑平台是如何一步步发展、迭代，以应对用户对速率和服务的无限渴求。书中对业务支撑系统（BSS）和网络支撑系统（OSS）之间复杂的交互逻辑描绘得尤为精彩，那种多方协作、数据流转的画面感极强，让人忍不住想要深入研究这些“幕后英雄”是如何保证我们每一次通话、每一次上网的流畅体验。特别是对于那些希望从宏观角度理解电信行业运作机制的非专业人士来说，这本书提供了一个极佳的、系统化的视角，它将原本晦涩难懂的概念，转化成了一幅幅生动的商业图景。

评分☆☆☆☆☆

从一个纯粹的旁观者的角度来看，这本书提供了一扇通往电信行业核心运作机制的“后门”。它没有过多渲染5G的速度有多快，4G的覆盖有多广，而是把焦点放在了支撑这些宏伟成就的幕后功臣——那些庞大而精密的软件系统上。书中对故障管理和性能监控模块的描述尤为细致，我仿佛能听到系统报警声此起彼伏的紧张时刻，以及工程师们如何利用支撑系统提供的工具进行快速定位和修复。这种将技术与“人”的操作经验相结合的写法，赋予了本书极强的生命力。它不仅仅是一本关于“系统”的书，更是一本关于“人与系统如何协同应对高压环境”的书。读完后，我对电信运营商的复杂性有了更深的敬意，因为要维护如此庞大且要求“零失误”的IT基础设施，其难度是常人难以想象的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的文学性与技术深度达到了一个微妙的平衡点，这一点非常难得。它读起来完全不像教科书那样索然无味，反而像是一部企业管理者的“生存指南”。作者在描述系统架构变迁时，经常会穿插一些关于管理决策、组织架构调整对支撑系统影响的思考。比如，当市场部门要求推出一个全新的套餐时，幕后的BSS系统需要经历怎样的变革才能快速响应？书中对此的论述深入浅出，将技术实现的难度与商业决策的紧迫性结合起来，读起来令人拍案叫绝。我特别欣赏其中关于数据治理和客户关系管理（CRM）集成部分的讨论，它清晰地揭示了支撑系统如何从一个纯粹的“记账工具”进化为一个驱动业务增长的“智慧大脑”。这种由内而外的视角转换，极大地拓宽了我对传统电信系统作用的认知。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆