WAVELETS IN INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS增强计算智能的子波 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Karim, Asim Salimul

出品人:

页数:224

译者:

出版时间:2005-11

价格:1175.00元

装帧:HRD

isbn号码:9780470867426

丛书系列:

图书标签:

Wavelets
Intelligent Transportation Systems
ITS
Signal Processing
Data Analysis
Machine Learning
Computational Intelligence
Traffic Management
Pattern Recognition
Time-Frequency Analysis

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具体描述

This book shows how wavelets can be used to enhance computational intelligence for chaotic and complex pattern recognition problems. By integrating wavelets with other soft computing techniques such as neurocomputing and fuzzy logic, complicated and noisy pattern recognition problems can be solved effectively. The book focuses on applications in intelligent transportation systems (ITS) where a number of very complicated pattern recognition problems have eluded researchers over the past few decades. Advancing the frontiers of computational intelligence, this book: Describes ingenious computational models based on novel problem solving and computing techniques such as Case-Based Reasoning, Neurocomputing, and Wavelets, and presents examples to illustrate their importance and use. Presents a multi-paradigm intelligent systems approach to the freeway traffic incident detection and construction work zone management problems. Advocates application and integration of wavelets, neural networks and fuzzy logic for modeling the complex traffic flow behaviors leading to effective and efficient control and management solutions. Presents efficient, reliable, and robust algorithms for automatic detection of incidents on freeways. Wavelets in Intelligent Transportation Systems is an invaluable resource for computational intelligence researchers and transportation engineers involved in the application of advanced computational techniques for ITS.

智能交通系统中的计算智能：算法、模型与应用本书深入探讨了计算智能（Computational Intelligence, CI）在现代智能交通系统（Intelligent Transportation Systems, ITS）中的关键作用，聚焦于CI技术如何赋能交通数据的分析、决策制定和系统优化。与单纯的信号处理或数据挖掘不同，本书强调CI方法在处理交通系统中固有的不确定性、非线性以及海量动态数据方面的独特优势。核心内容概述：本书首先为读者构建了一个清晰的计算智能在ITS领域的理论框架。我们从智能交通系统的基本构成、面临的挑战以及对计算能力的需求出发，引出计算智能的核心概念，包括但不限于模糊逻辑（Fuzzy Logic）、神经网络（Neural Networks）、进化计算（Evolutionary Computation）和群体智能（Swarm Intelligence）。每一项技术都将以其在ITS中的具体应用场景进行阐述，例如：模糊逻辑如何用于处理交通信号控制中的不确定性，如车流量的模糊估计和信号灯配时的动态调整，以缓解拥堵并提高通行效率。神经网络（特别是深度学习模型，如卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN）在交通流量预测、异常事件检测（如事故、拥堵）、车牌识别、行人检测和自动驾驶感知系统中的应用，强调其强大的模式识别和学习能力。进化计算（如遗传算法GA和粒子群优化PSO）如何被应用于交通网络设计、最优路径规划、公共交通调度和资源分配等复杂优化问题，通过模拟自然选择和群体协作机制，搜索全局最优解。群体智能（如蚁群算法ACO）在解决动态交通路由、交通流仿真和车队协同等问题上的潜力，通过模拟生物群体行为来寻找高效的解决方案。关键主题的深度挖掘：本书对计算智能的每一个核心分支进行了细致的分析，并重点关注其在ITS中的实际落地。 1. 交通数据分析与模式识别：交通流量预测：详细介绍基于神经网络（如LSTM, GRU）和混合模型的短期、中期及长期交通流量预测方法，以及如何融合多源数据（历史流量、天气、事件信息）来提升预测精度。异常事件检测：探讨如何利用模式识别技术（如聚类、分类、异常值检测）来识别交通事故、交通拥堵、车辆故障等异常事件，为快速响应和干预提供依据。驾驶行为分析：分析如何通过机器学习算法识别不同的驾驶模式，区分安全与危险驾驶行为，并为驾驶员行为评估和辅助驾驶系统提供数据支持。 2. 交通控制与优化：智能交通信号控制：深入研究基于模糊逻辑和强化学习的自适应交通信号控制策略，如何在不同交通状况下动态调整信号灯配时，以最大化路网通行能力，减少延误。最优路径规划：探讨如何利用进化算法、蚁群算法和图搜索算法来解决多约束条件下的最优路径规划问题，例如在考虑交通拥堵、燃油消耗、时间限制等因素时，为车辆找到最佳行驶路线。交通需求管理：分析如何利用CI技术对交通需求进行建模和预测，并在此基础上设计灵活的交通需求管理策略，如动态定价、路线引导等。 3. 自动驾驶与车联网：感知与决策：详细阐述卷积神经网络、深度学习在目标检测、场景理解、语义分割等方面的应用，为自动驾驶车辆提供准确的环境感知能力。同时，探讨如何利用CI模型进行路径规划、决策制定以及与其他车辆和基础设施的协同。车联网（V2X）通信：分析CI技术在处理V2X通信中的延迟、丢包等问题上的作用，以及如何利用CI进行数据融合、信息共享和协同决策，从而构建更安全、更高效的智能交通网络。 4. 交通仿真与性能评估：交通流仿真：介绍如何利用CI模型来构建更真实、更精细的交通流仿真环境，以评估不同交通控制策略、基础设施改造或新技术部署的效果，降低实际试运行的风险和成本。系统性能评估：探讨如何利用CI技术对整个智能交通系统的性能进行度量和评估，发现瓶颈，并为未来的优化提供方向。本书的独特之处：本书的编写着重于理论与实践的紧密结合。每一项CI技术的介绍都辅以具体的ITS应用案例，并提供算法的详细阐述和数学推导，帮助读者深入理解其内在机理。同时，本书也关注算法的实现细节和性能评估方法，为研究者和工程师提供实际可操作的指导。目标读者：本书适合以下读者：交通工程领域的学生和研究人员：学习和掌握将计算智能技术应用于交通问题的理论基础和实践方法。计算机科学和人工智能领域的学生和研究人员：了解计算智能在特定领域的创新应用，拓展研究视野。智能交通系统领域的工程师和从业人员：提升在交通数据分析、系统优化和决策支持等方面的技术能力。对智能交通系统和人工智能交叉领域感兴趣的读者。本书旨在为读者提供一个关于计算智能如何在智能交通系统中发挥强大作用的全面视角，推动相关领域的研究和发展，最终为构建更安全、更高效、更可持续的未来交通系统贡献力量。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

作者的写作风格是极其冷静且富有逻辑性的，但字里行间又流露着对该领域未来潜力的无限热情。它的语言精确到每一个术语的使用都无可指摘，丝毫没有多余的冗词赘字。每一个句子似乎都经过了反复的斟酌和打磨，以确保信息传递的效率达到最高。这使得在阅读过程中，我必须保持高度的专注力，任何一次分神都可能导致对某个关键论点的遗漏。这种“高密度信息”的呈现方式，对于希望快速吸收前沿知识的专业人士来说，无疑是最高效的。同时，在讨论到不同小波家族（如Daubechies, Symlets, Coiflets）在不同交通场景下的适用性权衡时，作者展现出了一种近乎哲学的思辨能力，不是简单地给出“最佳答案”，而是引导读者理解不同工具的局限与优势，从而培养一种批判性的工程思维。这本书记载的不是知识的终点，而是一套严谨的分析框架的起点。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的阅读门槛并不低，它要求读者对基础的信号处理和一定的概率论知识有所了解，否则初次接触可能会感到吃力。然而，正是这种对读者基础的要求，保证了全书内容的高水准。我发现它在处理那些交叉学科的难题时，展现了一种罕见的融会贯通的能力。比如，它将小波包分解技术与深度学习中的特征提取层进行了巧妙的类比和结合，提出了一种全新的、基于多分辨率分析的交通状态评估模型。这种跨领域的融合，让人看到了未来交通信息科学的发展方向。它不仅仅是一本关于小波技术的书，更像是一份关于如何利用强大数学工具来解决复杂现实世界问题的“方法论指南”。读完后，我最大的感受是，我对“智能”的理解被提升到了一个新的层次，认识到真正的智能并非来自于算法的堆砌，而是源于对数据内在结构——尤其是其多尺度时间动态——的深刻洞察力，而小波分析正是开启这扇门的钥匙。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简直是一场视觉的盛宴，那种深邃的蓝色调和其间点缀的如同星辰般闪烁的复杂几何图案，立刻抓住了我的眼球。装帧的质感也相当出色，拿在手里沉甸甸的，透着一股专业书籍应有的分量感。我本来就对技术类书籍的物理呈现有所偏好，而这本完全没有让人失望。内页的排版设计也十分考究，字体选择既清晰易读，又不失现代感，图表的绘制更是达到了艺术品的级别。尤其是那些复杂的数学模型和算法流程图，它们被巧妙地用色彩和线条区分开来，即便内容本身极其烧脑，视觉上也能提供一种引导，让人不至于迷失在公式的海洋里。这种对细节的极致追求，让我对书中内容的深度和严谨性充满了期待。初次翻阅时，我就被它那种深厚的研究气息所感染，仿佛这不是一本普通的教科书，而是一份凝聚了无数心血的学术宝藏。翻到扉页，那简洁有力的致谢词，更增添了一份人文的温度。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验中最让我感到震撼的，是书中那些案例研究的深度和广度。它不仅仅停留在理论的层面，而是真正深入到了智能交通系统的“心脏地带”。例如，关于基于小波的交通数据去噪与异常检测那几章，作者引用的真实路段数据样本，其颗粒度和真实性是无可挑剔的。我能清晰地看到，当应用了特定的正交小波基函数后，原本嘈杂不堪的传感器读数是如何被“梳理”得井井有条，那些隐藏在噪声之下的微小交通模式变化是如何被精准捕捉的。这种“从数据到洞察”的转化过程，被作者描绘得淋漓尽致。它不仅展示了“如何做”，更深刻地解释了“为什么这样做会更有效”。对于我这种关注实际落地效果的研究者来说，这种脚踏实地的分析，远比空泛的理论讨论来得更有价值。这本书让我明白了，小波分析在处理交通这类非平稳、多尺度时间序列数据时，其优越性是根本性的，而非仅仅是“另一种选择”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节结构安排得极为精妙，它不像有些技术专著那样，将所有理论一股脑地堆砌在前面，让人望而却步。相反，作者似乎深谙引导读者的节奏，从最基础的信号处理概念开始，用一种近乎苏格拉底式的提问方式，逐步将读者引入到更复杂的应用场景中。我特别欣赏它在引入新概念时所采用的类比手法，尤其是在解释傅里叶变换与小波变换的根本区别那一段，那个关于“局部性”的阐述，简洁到令人拍案叫绝。它没有直接抛出那些晦涩的数学定义，而是先描绘了一个实际问题——比如如何精确捕捉交通流中的瞬时尖峰事件——然后再自然而然地引出小波分析的必要性。这种“问题驱动”的叙事方式，极大地激发了我的学习兴趣。我感觉自己不是在被动地接收知识，而是在和一位经验丰富的导师一起，共同探索解决现实难题的最佳工具。读到后面，即便是那些高维度的特征提取算法，也因为前文扎实的铺垫，变得有迹可循，不再是高不可攀的空中楼阁。

评分☆☆☆☆☆