燃气分析与检测 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:7-122

作者:李俊杰

出品人:

页数:137

译者:

出版时间:2007-5

价格:10.00元

装帧:

isbn号码:9787122000385

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《城市智慧交通管理系统设计与应用》 本书深入探讨了当前城市交通面临的严峻挑战，如日益增长的交通流量、拥堵频发、停车位短缺、交通事故率居高不下以及环境污染等问题，并系统性地介绍了如何构建一个高效、安全、智能的城市交通管理体系。 第一部分：理论基础与系统架构 本部分将从宏观层面解析智慧交通的理念与目标，阐述其在提升城市运行效率、改善市民出行体验、促进可持续发展等方面的重要意义。我们将详细介绍智慧交通系统的基本构成要素，包括但不限于： 交通数据采集与感知层： 深入剖析各种先进的交通信息采集技术，例如： 地磁感应器： 原理、部署方式、数据解读与应用。 视频检测器： 高清摄像头、图像识别技术（车牌识别、车型识别、行为分析）、安装要求与维护。 雷达与激光雷达： 工作原理、在交通流量监测、障碍物检测中的优势。 GPS/北斗定位技术： 车辆与个人定位、轨迹追踪、实时位置信息获取。 物联网（IoT）传感器： 智能信号灯、环境监测器、车联网（V2X）通信节点等。 移动通信数据： 通过手机信令分析人流与车流的分布与密度。 浮动车数据： 来自出租车、网约车、公交车等载体的数据，提供宏观交通流信息。 专用交通传感器： 如称重监测器、超速抓拍设备等。 交通数据传输与网络层： 探讨可靠、高效的数据传输网络，包括： 光纤通信： 带宽、稳定性与覆盖范围。 4G/5G移动通信： 低延迟、高吞吐量特性在实时交通数据传输中的应用。 无线局域网（WLAN）与Wi-Fi： 在特定区域（如停车场、枢纽站）的数据采集与传输。 LPWAN（低功耗广域网）技术： 如LoRa、NB-IoT，适用于低数据量、长距离通信场景。 网络安全协议与数据加密技术。 交通数据处理与分析层： 重点介绍数据挖掘、大数据分析、人工智能（AI）算法在交通领域的应用，例如： 交通流量预测： 基于历史数据、天气、节假日等因素的短期、中长期流量预测模型。 拥堵识别与预警： 实时分析交通流，提前发现潜在拥堵点，并发出预警。 事件检测与响应： 自动识别交通事故、道路施工、异常交通行为等，并触发应急响应。 出行者行为分析： 分析出行路径、出行模式、出行目的，为交通规划提供依据。 停车位监测与引导： 实时掌握停车位状态，引导车辆快速找到空余车位。 公共交通优化： 动态调整公交线路、班次，提升运营效率。 交通决策与控制层： 阐述如何利用分析结果制定有效的交通管理策略，包括： 智能信号灯控制： 基于实时交通流量的自适应信号配时，减少车辆等待时间。 交通诱导系统： 通过可变信息标志（VMS）、导航APP等向驾驶员提供最优路径、拥堵信息、停车信息。 交通需求管理（TDM）： 鼓励绿色出行、错峰出行、公共交通等措施。 交通信号协调控制： 优化相邻路口信号灯配时，形成绿波带，提高通行效率。 应急交通组织： 在突发事件发生时，快速制定并实施交通疏导方案。 交通信息服务与应用层： 介绍面向公众和管理者的信息服务平台，包括： 面向公众的出行信息服务： 实时路况、公交信息、停车查询、出行规划APP。 面向管理者的交通运行监测平台： 宏观交通态势、事件告警、数据报表。 交通大数据可视化： 地图、仪表盘、趋势图等，直观展示交通运行状况。 第二部分：关键技术与算法详解 本部分将深入剖析实现智慧交通系统的核心技术和算法： 交通流理论回顾与应用： 经典交通流模型（如Lighthill-Whitham-Richards模型、Cellular Automata模型）及其在仿真和预测中的作用。 机器学习与深度学习在交通领域的应用： 回归模型： 用于交通流量预测、车速预测。 分类模型： 用于车型识别、异常行为检测。 聚类算法： 用于出行模式分析、交通区域划分。 深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）： 在图像识别、序列数据分析、时空预测中的先进应用。 仿真技术与模型： 宏观交通仿真： 模拟大范围区域的交通流分布与演变。 微观交通仿真： 模拟个体车辆的驾驶行为与交互，用于路口、路段细节分析。 Agent-based Modeling（ABM）： 模拟个体出行者的决策过程，重现复杂交通场景。 地理信息系统（GIS）集成： 如何将交通数据与地理空间信息相结合，进行空间分析、路径规划、设施布局优化。 车联网（V2X）技术： V2V（车与车通信）： 碰撞预警、编队行驶。 V2I（车与基础设施通信）： 交通信号灯信息交互、路侧信息播报。 V2P（车与行人通信）： 行人检测预警。 V2N（车与网络通信）： 云端服务接入、信息共享。 边缘计算在交通中的应用： 将部分数据处理能力部署在终端设备附近，降低延迟，提高响应速度。 第三部分：系统设计与工程实践 本部分将从工程实践角度，指导读者如何设计和实施一个实际的智慧交通管理系统： 系统需求分析与模块划分： 如何根据城市交通特点和管理目标，明确系统功能和技术需求。 硬件选型与部署策略： 如何选择合适的传感器、通信设备、服务器，并进行科学的部署。 软件开发与集成： 数据采集模块、数据处理模块、分析引擎、可视化平台、应用接口（API）的设计与开发。 系统集成与测试： 如何将不同模块整合，进行功能测试、性能测试、压力测试、用户验收测试。 系统运维与升级： 故障排查、性能优化、安全更新、新功能迭代。 案例分析： 选取国内外成功的智慧交通项目，分析其设计思路、技术方案、实施效果及经验教训。例如，某城市如何通过智慧信号灯系统有效缓解高峰期拥堵；某区域如何利用大数据分析优化公交线路。 第四部分：未来发展趋势与挑战 本书最后将展望智慧交通的未来发展方向，并探讨当前面临的挑战： 人工智能与机器学习的深化应用： 更智能的预测、决策与自适应控制。 自动驾驶与网联汽车的融合： 自动驾驶车辆如何与智慧交通系统协同工作。 数据驱动的精细化交通管理： 从宏观到微观，实现全方位、个性化的交通服务。 绿色交通与可持续发展： 如何利用智慧交通技术推动新能源汽车普及、减少碳排放。 数据安全与隐私保护： 如何在保障数据安全的前提下，充分利用交通大数据。 跨部门协作与标准统一： 如何打破信息孤岛，实现交通、公安、规划、环保等部门的有效联动。 公众参与与社会接受度： 如何让公众理解并支持智慧交通的建设与应用。 本书内容翔实，理论与实践相结合，旨在为交通管理者、系统工程师、技术研究人员以及相关领域的学生提供一本系统、深入的参考读物，帮助读者掌握智慧交通管理系统的设计理念、核心技术及应用方法，为构建更美好的城市交通环境贡献力量。

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这本书的叙述风格，简直是教科书级别的“化繁为简”，我接触过不少同领域的资料，很多都写得晦涩难懂，动不动就抛出一大堆缩写和术语，让人读完一页需要查三遍字典。但这位作者显然非常理解读者的痛点。他似乎有一种魔力，能把那些高深的流体力学原理、复杂的化学反应动力学，通过日常生活中能够观察到的现象来类比解释，读起来丝毫没有门槛感。比如，在讲解关键的采样误差分析时，作者没有直接陷入数学模型的泥潭，而是先用了一个非常形象的“水流湍急处取水”的场景来打比方，一下子就把“代表性不足”的问题核心给点透了。这种深入浅出的叙事策略，极大地降低了学习曲线，让那些原本准备望而却步的跨专业人士也能轻松上手，感觉自己像是在听一位耐心且知识渊博的导师在身边耳提面命，而不是对着一本冰冷的参考书啃。

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我特别欣赏这本书在案例分析部分所体现出的实践导向。很多理论书籍往往止步于概念的阐述，但这本书显然是“带着扳手”去写作的。它不仅仅告诉你“应该怎么做”，更重要的是，它详细分析了在实际工业环境中，“为什么会出错”以及“如何补救”。书中的许多故障排查流程图，设计得极其缜密，简直就是一份高精度的“现场急救手册”。我记得有一章专门讨论了某一类传感器在高温高湿环境下的漂移问题，作者不仅给出了理论上的修正公式，还附带了一个真实的工厂事故案例，描述了因疏忽这一小点导致的连锁反应。这种近乎“血的教训”式的记录，比任何枯燥的规范要求都更有说服力，它让读者深刻理解到，理论知识的每一个细微差别，在实际应用中都可能牵动巨大的安全和经济成本。

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这本书的学术深度和广度令人印象深刻，它显然不是基于某一个单一的厂商标准或过时的技术手册拼凑而成，而是融合了跨学科的视野。我注意到作者在讨论最新发展趋势时，不仅引用了权威的国际标准组织文献，还巧妙地穿插了材料科学和信息技术领域的前沿进展，展现出对行业未来走向的深刻洞察力。它没有固步自封于传统的检测方法，而是积极探讨了例如物联网数据采集和基于机器学习的异常预警系统在优化现有流程中的潜力。这种前瞻性使得这本书不仅是回顾历史经验的宝典，更像是为未来十年行业技术发展铺设的路线图。对于那些渴望站在技术前沿，不断提升自身知识体系的专业人士来说，这本书提供了坚实的基础和必要的灵感，绝对是一笔值得的投入。

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这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，封面那种深沉的工业蓝调，配上烫金的字体，显得既专业又带着一丝复古的严谨感。我是在一个专业技术书店里偶然翻到它的，当时就被那种厚重、扎实的质感吸引住了。书页的纸张选择得非常到位，那种略带哑光的质感，即便是长时间阅读也不会觉得刺眼，而且油墨印刷清晰，图表线条锐利，这一点对于需要对照大量技术图纸和数据的人来说，简直是福音。翻开内页，我立刻注意到了它在内容组织上的匠心。它不像某些教材那样堆砌公式，而是将复杂的理论知识点，用非常清晰的逻辑链条串联起来，即便是初学者也能顺着作者的思路逐步深入。特别是它在章节过渡部分的衔接处理，非常自然流畅，让你感觉不是在阅读一本枯燥的技术手册，而是在跟随一位经验丰富的工程师的视角，进行一次系统而深入的行业探索。这种对阅读体验的重视，在如今很多技术书籍中是比较少见的，让人对后续的阅读充满期待。

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从排版和印刷质量来看，这本书无疑达到了一个很高的水准。我特别留意了书中那些复杂的技术图表和示意图，它们采用了高分辨率的线条和精确的色彩区分（即便是黑白印刷，层次感也做得很好）。很多时候，一本技术书的价值高低，就体现在这些细节上：图注是否清晰、坐标轴的单位标注是否明确无歧义。这本书在这方面做得非常出色，几乎所有图示都配有详尽的文字说明，确保了信息的完整性。此外，书中的索引部分做得非常专业和详尽，查找特定术语或标准编号时，可以迅速定位，这对于需要经常在不同章节间跳转进行交叉验证的研究人员和工程师来说，极大地提高了工作效率。可以说，这本书在物理形态上，就是一件精心打磨的工具。

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