道路運輸電子政務平颱信息分類與指標 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:中國人事

作者:中華人民共和國交通部

出品人:

頁數:44

译者:

出版時間:2006-09

價格:15.0

裝幀:平裝

isbn號碼:9781511409865

叢書系列:

圖書標籤:

• 道路運輸
• 電子政務
• 信息分類
• 指標體係
• 智慧交通
• 政務服務
• 數據治理
• 信息化建設
• 交通運輸
• 平颱建設

交通大數據與智慧城市規劃：理論、方法與實踐應用 本書聚焦於現代交通運輸體係在數字化轉型浪潮中所麵臨的復雜挑戰與機遇，深入探討如何利用大數據技術賦能智慧城市建設與精細化交通管理。全書結構嚴謹，理論與實踐並重，旨在為交通規劃師、城市管理者、信息技術工程師以及相關領域的研究人員提供一套係統、前瞻性的知識體係與實操指南。 --- 第一部分：智慧交通的理論基礎與演進脈絡 本部分構建瞭理解現代交通信息化的宏觀框架，追溯瞭從傳統交通管理到全麵數字化、智能化轉型的曆史軌跡。 第一章：全球城市化進程與交通係統的耦閤關係 本章首先分析瞭全球範圍內城市人口的持續增長對現有交通基礎設施帶來的巨大壓力。重點探討瞭城市形態（如攤大餅式擴張、組團式發展）如何影響通勤模式與路網效率。隨後，引入“可持續交通”的概念，闡述瞭如何平衡經濟發展、社會公平與環境保護這三大支柱在交通規劃中的優先級。書中詳細對比瞭西方成熟市場與新興經濟體在交通基礎設施投資和技術采納上的差異性，特彆是針對交通擁堵的非工程性解決方案（如需求管理、激勵機製）的有效性評估。 第二章：交通信息化的三次浪潮：從AIS到車聯網（V2X） 本章係統梳理瞭交通領域信息技術的演進曆史。第一次浪潮聚焦於傳感器網絡與基礎數據采集（如綫圈檢測器、GPS初級應用）；第二次浪潮側重於互聯網技術的整閤，形成瞭早期的交通信息服務係統（ITS）；第三次浪潮即當前的主流，以高精度定位、5G通信、雲計算和人工智能為核心驅動力。書中對V2X（車對萬物互聯）技術棧進行瞭深入剖析，包括其在提升交通流穩定性、降低事故率方麵的潛力，並特彆討論瞭C-V2X與DSRC兩種主要通信標準的優劣勢對比及在全球推廣中的政策博弈。 第三章：數據驅動的決策支持體係（DSS）構建原則 有效的交通管理離不開高質量的決策支持。本章闡述瞭構建交通DSS的必要性、核心組件和設計原則。詳細介紹瞭如何從原始異構數據源（如公共交通刷卡記錄、移動信令數據、社交媒體地理標記）中提取結構化、有時序性的交通流信息。書中強調瞭數據治理的重要性，包括數據清洗、缺失值填充、異常點檢測以及構建統一的交通數據模型（Ontology）以確保跨部門數據互操作性。同時，本章也探討瞭決策模型的可解釋性（Explainable AI, XAI）在交通預測與資源調度中的應用。 --- 第二部分：核心技術解析與模型構建 本部分深入技術層麵，詳細介紹瞭支撐智慧交通運行的核心算法和建模方法。 第四章：時空大數據采集、融閤與質量控製 本章是全書技術核心之一。它詳細闡述瞭當前主流的交通數據采集技術： 1. 浮動車數據（FCD）的處理：包括數據漂移的校正、軌跡重構與路段歸屬判定算法。 2. 遙感影像與激光雷達（LiDAR）在交通場景下的應用：側重於非接觸式流量統計、違章行為自動識彆（如壓綫、逆行）的高級處理流程。 3. 異構數據融閤框架：提齣瞭一種基於卡爾曼濾波和粒子濾波的多源信息融閤算法，用以提高交通事件檢測的準確率和實時性。 4. 數據隱私與安全：討論瞭在利用高頻定位數據進行擁堵分析時，如何應用差分隱私技術保護個體用戶齣行軌跡。 第五章：交通流預測的深度學習方法 本章專注於交通流預測領域的前沿技術。它超越瞭傳統的統計模型（如ARIMA、空間時間迴歸模型），全麵介紹瞭基於神經網絡的預測方法： 長短期記憶網絡（LSTM）與門控循環單元（GRU）：在預測短時交通流量波動中的應用。 圖捲積網絡（GCN）：針對路網拓撲結構復雜性，如何將路網錶示為圖結構，有效捕獲空間依賴關係，從而提升中長期預測精度。 時空注意力機製（Spatio-Temporal Attention）：用於動態調整不同路段、不同時間點對預測目標的影響權重，增強模型對突發事件的響應能力。 第六章：城市交通需求預測與仿真建模 本章將預測結果轉化為規劃工具。詳細介紹瞭四階段法（Trip Generation, Distribution, Mode Choice, Assignment）的局限性，並重點推介瞭基於行為科學的活動鏈模型（Activity-Based Modeling, ABM）。書中提供瞭ABM模型參數校準的詳細步驟，並展示瞭如何利用現實世界的齣行數據（如傢庭住址、工作地點、興趣點數據）來構建更精細的個體行為模擬器。同時，結閤Agent-Based Modeling（ABM），模擬瞭自動駕駛車輛、共享齣行服務對傳統交通需求分布的潛在顛覆性影響。 --- 第三部分：應用場景與管理實踐 本部分將前沿技術應用於具體的交通管理和城市規劃場景中，強調落地性和可操作性。 第七章：智能信號控製與動態配時優化 本章探討瞭如何將實時交通數據轉化為可執行的信號控製策略。內容涵蓋： 1. 基於強化學習（RL）的自適應信號控製：構建RL環境，將路口視為“智能體”，通過最大化平均車速、最小化延誤時間作為奬勵函數，實現信號周期的動態調整。 2. 區域協同控製：從單個路口擴展到路網層麵，提齣基於波導理論的區域綠波帶優化算法，特彆適用於主乾道乾綫。 3. 公交信號優先（TSP）與應急車輛優先係統（EVP）的集成調度。 第八章：公共交通服務的精益化運營與優化 本章聚焦於提升公共交通的吸引力與效率。深入分析瞭公交係統的“強關聯性”：綫路布局、時刻錶製定與乘客滿意度的關係。詳細介紹瞭如何利用客流OD數據和投訴數據，對現有公交綫路進行“骨架網絡”重構與“毛細血管”優化。同時，闡述瞭動態響應式交通（DRT）係統的技術架構，特彆是如何在確保服務覆蓋率與運營成本之間找到最優平衡點。 第九章：城市交通態勢感知與應急指揮係統 本章描述瞭如何構建一套高效的突發事件響應係統。重點在於構建統一的態勢融閤界麵（Fusion Interface），將監控視頻、社交媒體預警、氣象信息和交通流量數據進行實時融閤展示。書中提齣瞭基於機器學習的異常事件自動識彆模型，包括交通事故的早期識彆（通過車速驟降、二次擁堵傳播特徵）與火災、擁堵的快速定位。此外，還詳細規劃瞭應急預案的數字化流程，確保在災害發生時，指揮中心能夠快速生成並發布疏導建議與管製指令。 第十章：智慧港口與多式聯運的數字化集成 麵嚮復雜的物流網絡，本章探討瞭交通信息化的延伸。關注港口集疏運體係的優化，特彆是集裝箱卡車在進齣港區的預約調度係統（Gate Management System）。介紹瞭如何利用區塊鏈技術保證多式聯運過程中單證的流轉安全與效率，並探討瞭內河航運數字化監控與長江經濟帶的智慧物流協同規劃。 --- 第四部分：政策、標準與未來展望 本部分關注宏觀環境、標準規範以及對未來交通形態的預測。 第十一章：智慧交通領域的標準體係與互操作性挑戰 本章分析瞭當前國內外在交通信息領域的主要標準（如數據接口、通信協議）。強調瞭標準統一在打破部門壁壘、實現跨域協同中的關鍵作用。探討瞭開放數據政策（Open Data Policy）的實施路徑，以及如何通過API網關構建安全、可控的數據共享機製。 第十二章：麵嚮自動駕駛的交通基礎設施升級路徑 本章前瞻性地分析瞭L4/L5級自動駕駛技術對現有交通係統的挑戰與需求。內容包括：高精度地圖的動態更新機製、路側單元（RSU）的部署密度與功能規劃，以及車路協同環境下的安全冗餘設計。重點討論瞭城市交通管理部門應如何從“管理車輛”轉嚮“管理環境”的思維轉變。 --- 總結： 本書以係統工程的視角，全麵覆蓋瞭智慧交通從數據采集、模型構建到高級應用的全生命周期管理，是理解未來城市流動性的必備參考書。

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我對這本書的期待，很大程度上基於對其潛在受眾群體的想象。通常，這類專業書籍的閱讀群體非常細分，可能就是那些在交通運輸管理部門從事信息化工作的專業人士。因此，這本書的內容深度和專業性必然是極高的。我個人對“信息分類”在政務領域中的哲學意義更感興趣，它不僅僅是給數據打標簽，更是一種權力邊界和信息責任的劃分。這本書能否深入剖析不同層級、不同職能部門之間，信息權限的劃分邏輯？例如，地方運管部門需要哪些實時數據，而國傢級的決策機構需要哪些匯總分析數據，這兩者之間的數據接口和安全隔離是如何設計的？如果這本書能提供一個清晰的邏輯架構圖，解釋為什麼某些信息必須高度集中管理，而另一些信息則適閤分散處理，那它就提供瞭超越技術操作層麵的戰略指導價值。我希望它能像一本揭秘手冊，嚮外界展示，在看似僵硬的政務體係背後，其實有一套精密的、關於信息流轉的隱形規則在運作。這本書如果能把這些規則梳理清楚，其參考價值將非常巨大。

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這本關於“道路運輸電子政務平颱信息分類與指標”的書籍，我拿到手的時候，首先被它厚重的裝幀和嚴謹的標題吸引瞭。我本以為內容會非常枯燥，全是些晦澀難懂的政策條文和技術術語，畢竟涉及到“電子政務平颱”和“信息分類”，聽起來就是典型的政府文件匯編。然而，當我翻開目錄時，發現它似乎試圖構建一個更為宏觀的框架，不僅僅是羅列瞭多少種信息類型，而是更深層次地探討瞭信息如何在復雜的運輸體係中流動、被管理，以及如何通過科學的“指標”來衡量這個平颱的效能。我特彆期待看到它如何處理信息孤島的問題，畢竟在不同部門之間數據的互聯互通一直是睏擾物流行業的頑疾。這本書如果能真正做到將理論模型與實際操作中的痛點相結閤，比如如何設計一套既符閤國傢標準又便於地方執行的信息分類體係，那它就不僅僅是一本工具書，而是一部指導未來交通信息化的藍圖。我希望它能提供一些前瞻性的視角，探討物聯網、大數據在未來道路運輸政務中的角色，而非僅僅是現有係統的說明書。這本書的深度，在我看來，應該在於它能否提供一套可操作的、具備前瞻性的信息管理哲學，而不是簡單的清單。

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從一個旁觀者的角度來看，這本《道路運輸電子政務平颱信息分類與指標》聽起來像是一部為行業規範化“立規矩”的教科書。我最好奇的是，在“電子政務”這個快速迭代的領域，這本書如何處理“變”與“不變”的關係。分類和指標，是相對穩定的基礎框架，但支撐它們的底層技術，比如雲計算、區塊鏈或者人工智能，卻在飛速發展。這本書的內容是否具有足夠的延展性，能夠適應未來五年甚至十年的技術變革？如果它的分類體係是基於十年前的技術架構來設計的，那麼它很快就會過時。我更傾嚮於看到一種“元分類”的思想，即一套可以自我進化的分類標準，而不是一個固定的錶格。此外，我非常關注書中對“數據治理”的論述。在政務領域，數據質量往往是最大的挑戰。這本書是否探討瞭如何通過分類和指標體係，來倒逼數據源頭進行質量控製，而不是僅僅在平颱層麵進行事後清洗？這關乎到整個信息體係的公信力。

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這本書的標題很“硬核”，暗示瞭它是一本嚴肅的、麵嚮實踐的參考資料。我希望這本書能夠提供一個清晰的、層級分明的“信息資産地圖”。想象一下，一個全新的平颱正在搭建，決策者需要快速理解哪些信息是核心資産，哪些是輔助信息，以及如何為這些資産配置不同的管理資源和安全等級。這本書若能提供一套直觀的、類似地圖導覽的工具，幫助快速定位和理解平颱中復雜的信息構成，那對新項目啓動將是極大的助力。我特彆想知道，書中關於“指標”的描述，是否融入瞭風險評估的維度。例如，某一類關鍵信息的缺失或錯誤，可能引發的行政責任和安全風險是如何被量化的？這就不再是簡單的技術指標，而是上升到瞭法律和管理責任的高度。如果能通過這本書，理解信息分類如何直接映射到責任矩陣，那麼它對提升整個管理體係的嚴肅性和可靠性，將起到不可替代的作用。這絕不是一本可以隨意翻閱的書，它更像是一份需要被反復研讀和對照操作的行業基石。

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說實話，我對這類偏嚮於管理學和信息科學交叉領域的書籍通常持保留態度，因為它們常常陷入“為理論而理論”的怪圈。這本書的標題聽起來就自帶一種官方色彩，讓我不禁猜測，它會不會過多地強調閤規性和標準性，而忽略瞭用戶體驗——也就是一綫管理者和承運企業實際操作中遇到的睏難。我更關注的是，書中關於“指標”的設計部分是否真正體現瞭效率和服務的提升。例如，衡量一個平颱是否成功的指標，僅僅是數據的上傳率和覆蓋麵嗎？它是否深入探討瞭信息的準確性、時效性如何直接影響道路擁堵的緩解、非法運營的遏製，乃至最終的公共安全？如果這本書能通過案例分析，展示某項信息分類或指標調整後，某地道路運輸的效率發生瞭怎樣的質的飛躍，那它的價值就無可估量瞭。我個人非常不希望看到的是，一係列抽象的矩陣圖和難以落地的KPI設定。一個優秀的政務平颱，它的價值最終要體現在老百姓的便利和社會的有序運行上，這本書若能將宏大的分類體係與微觀的實際效益緊密聯係起來，那纔算得上是真正的洞察。

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