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《天然气地下储气库技术及数值模拟》为我国燃气输配工程技术人员和管理干部提供一本全面理解储气库建设和研究的参考读物。全书共分10章，分别介绍了国内外各类型地下储气库的结构特点、建设现状及发展趋势，城市燃气负荷预测与调峰储气量的确定，各种类型地下储气库技术、运行关键问题及数值模拟，储气库监测及储量核实，储气库垫层气，储气库地面注采系统工艺，注釆管网及优化模拟，以及储气库的经济评价等。同时较系统地介绍了笔者研究成果及所开发的数值计算软件。
好的，下面是关于一本不同于《天然气地下储气库技术及数值模拟》的图书的详细简介，力求内容翔实、自然流畅，无任何人工智能写作痕迹。 --- 图书名称：《现代城市交通流优化与控制：基于大数据与人工智能的方法》 第一章 城市交通系统的复杂性与挑战 本章旨在深入剖析现代城市交通系统的内在复杂性及其面临的严峻挑战。随着城市化进程的加速，交通需求呈现出几何级数的增长，而城市道路基础设施的扩张速度却相对滞后，导致交通拥堵日益成为制约城市可持续发展的核心瓶颈。我们首先从系统科学的角度，将城市交通流视为一个多主体、非线性、时变、耦合的复杂巨系统。 1.1 交通流理论的演进与局限性 回顾经典的车流模型，如宏观的 Lighthill-Whitham-Richards (LWR) 模型和微观的 Greenshields、Underwood、Drake 模型，探讨它们在描述瞬态变化、多源信息输入以及人车交互行为方面的固有局限性。强调传统交通工程方法在处理突发事件、潮汐现象和信息反馈机制时的反应迟滞性。 1.2 城市交通拥堵的成因分析 详细分析造成城市拥堵的深层次原因，包括但不限于：路网结构不合理（如瓶颈效应）、信号配时缺乏动态适应性、公共交通吸引力不足导致的私家车依赖、非机动交通的混行干扰，以及驾驶员的随机性行为。引入“交通需求管理”（TDM）的概念，并评估其在现有城市环境中的实施难度。 1.3 数据驱动的交通研究范式转变 论述传统基于抽样调查和固定线圈检测的交通数据采集方式的局限性（如空间覆盖率低、时效性差）。重点阐述以浮动车数据（Probe Data）、线圈/雷达融合数据、社交媒体信息和视频图像识别为代表的新型交通信息源的兴起，以及这些数据如何驱动交通研究从“基于模型”向“基于数据”的范式转变。 第二章 大数据在交通流监测与预测中的应用 本章聚焦于如何利用海量的、多源异构的交通大数据，构建高精度、实时性的交通流监测和预测体系。 2.1 异构交通数据的融合与清洗 探讨处理大规模地理空间时间序列数据的关键技术。包括数据源的同步、时间戳对齐、缺失值插补（如基于卡尔曼滤波或深度学习的方法）以及异常数据点的识别与剔除。重点讨论如何构建统一的交通信息数据仓库，实现路段速度、OD（起讫点）矩阵和出行链的有效集成。 2.2 短期交通流预测模型研究 深入分析基于深度学习的短期交通流预测技术。内容涵盖循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）在刻画交通流时间依赖性上的优势。特别介绍图神经网络（GNNs），特别是图卷积网络（GCNs）和时空图卷积网络（STGCNs），如何有效捕捉路网空间拓扑结构与时间动态演化之间的复杂关系，实现对未来5分钟至1小时内交通状态的精准预判。 2.3 基于概率的交通状态评估 超越传统的确定性预测，本章引入贝叶斯网络和马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，对交通流的随机性进行建模。目的是提供包含置信区间的预测结果，为后续的风险评估和控制决策提供更稳健的依据。 第三章 交通信号控制系统的智能化升级 本章的核心在于探讨如何利用实时数据和人工智能算法，设计出具备自适应、全局协调能力的下一代交通信号控制系统。 3.1 传统信号控制的优化算法回顾 简要回顾诸如SCATS、SCOOT等经典自适应控制系统的基本原理，并指出它们在处理大规模、非周期性干扰时的不足。分析基于固定周期和相位差优化方法的局限性。 3.2 基于强化学习（RL）的信号控制策略 将交通信号控制问题建模为一个多智能体（Multi-Agent）的马尔可夫决策过程（MDP）。详细阐述DQN、A2C、PPO等先进的深度强化学习算法在信号控制领域的应用。重点讨论如何设计有效的奖励函数（Reward Function），以平衡路口延误、排队长度、公平性与系统整体效率之间的关系。讨论“分布式”与“集中式”RL控制架构的优劣。 3.3 区域协同控制与全局优化 探讨如何实现跨路口、跨区域的信号协同控制。引入分布式优化理论，如分布式次梯度法，以在保持各路口自主性的同时，优化区域的宏观交通绩效。讨论如何将连接车辆（Connected Vehicles, CVs）的实时信息纳入区域协同决策框架，实现超前控制。 第四章 交通需求管理与诱导策略 本章关注如何通过信息发布和价格机制，引导出行者改变其出行时间、路径或模式，从而平抑高峰交通需求。 4.1 实时路径诱导系统设计 研究基于用户均衡（UE）与系统最优（SO）的差异化信息发布策略。构建基于路网拓扑的快速最短路径算法（如基于Contraction Hierarchies的预处理方法），确保在海量请求下能够秒级响应。分析用户对诱导信息的信任度模型，并将其纳入路径选择的效用函数。 4.2 动态定价与拥堵收费机制 探讨动态拥堵收费（Congestion Pricing）在需求侧管理中的作用。分析如何根据实时路况（如交通密度、平均速度）动态调整收费标准。讨论基于区块链技术的安全、透明的收费系统架构设想，以解决用户隐私和收费公平性的问题。 4.3 公共交通的智能化运营与整合 分析如何利用大数据优化公交线路规划和调度。研究基于需求预测的动态响应式公交（DRT）服务模式，并探讨如何通过集成票务系统、实时定位信息，实现公交、地铁、共享单车等多种出行方式的无缝衔接，提高公共交通的整体竞争力。 第五章 结论与展望 总结现代交通系统在数据驱动和人工智能赋能下的发展趋势，强调跨学科研究的必要性，并指出未来在边缘计算、量子计算辅助优化以及复杂系统鲁棒性研究方面可能出现的突破点。
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