交通流参数及交通事件动态预测方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:东南大学出版社

作者:朱顺应

出品人:

页数:327

译者:

出版时间:2008-5

价格:21.00元

装帧:平装 32开

isbn号码:9787564111595

丛书系列:

图书标签:

• 交通
• 1
• 交通流预测
• 动态预测
• 交通事件检测
• 机器学习
• 深度学习
• 时间序列分析
• 智能交通
• 数据挖掘
• 交通工程
• 模型预测

《智慧交通系统关键技术研究》 图书简介 本书聚焦于构建更安全、高效、便捷的未来交通环境，深入探讨了智慧交通系统中的一系列关键技术。全书围绕信息采集、数据处理、模型构建与应用等核心环节，旨在为读者提供一个系统、全面的智慧交通技术框架。 第一部分：交通信息感知与采集 本部分详细阐述了支撑智慧交通系统运行的基础——高效、准确的交通信息感知与采集技术。 多源异构交通数据融合： 深入剖析了来自不同传感器的交通数据，包括地磁线圈、雷达、微波、GPS、手机信令、视频监控以及社会化众包数据等。重点介绍了这些数据在类型、格式、精度、时空覆盖范围等方面的差异性，并提出了多层次、多维度的数据融合策略，以克服单一数据源的局限性，提升交通信息的全面性和可靠性。包括数据清洗、去噪、校准、特征提取及多源数据的一致性对齐等关键技术。 新型交通感知技术： 探讨了车联网（V2X）通信技术在交通信息采集中的应用。详细介绍了车对车（V2V）、车对基础设施（V2I）、车对行人（V2P）等通信模式下的数据交互机制。分析了基于GNSS（全球导航卫星系统）的高精度定位技术，以及其在轨迹跟踪、路况判断等方面的作用。同时，对基于机器视觉和深度学习的视频分析技术进行了深入研究，包括车辆检测、车型识别、车牌识别、行人检测、行为分析等，并探讨了其在复杂环境下的鲁棒性提升方法。 交通大数据采集平台构建： 介绍了构建高效、可扩展的交通大数据采集平台的关键要素，包括边缘计算在数据预处理和实时分析中的应用，以及云计算在大规模数据存储和管理中的优势。探讨了物联网（IoT）技术在部署分布式传感器网络方面的作用，以及如何实现海量数据的安全、可靠传输。 第二部分：交通数据分析与特征提取 本部分致力于将原始的交通数据转化为有价值的交通状态信息，为后续的预测与决策提供支撑。 交通状态参数化： 详细研究了如何从多源数据中提取关键的交通状态参数，包括车流量、平均速度、占有率、行程时间、排队长度、延误等。针对不同类型的交通场景（如高速公路、城市主干道、交叉口等），提出了针对性的参数计算方法和校准模型。 交通拥堵识别与量化： 深入分析了交通拥堵的形成机理与表现特征。介绍了基于阈值、聚类分析、机器学习等多种方法进行拥堵的自动识别，并提出了对拥堵程度进行量化评估的指标体系，例如拥堵指数、拥堵持续时间、拥堵范围等。 交通流特征挖掘： 探讨了如何通过数据挖掘和模式识别技术，从海量历史和实时交通数据中发现潜在的交通流特性。包括交通流的周期性、随机性、空间相关性等分析，以及对交通流突变、异常事件的检测方法。对交通流的宏观、微观特征进行细致刻画，为建立准确的预测模型奠定基础。 交通网络拓扑与连接性分析： 研究了如何构建和分析交通网络的拓扑结构，包括节点（交叉口、区域）和边（道路段）的表示，以及路网的连通性、可达性等指标的计算。探讨了基于图论和网络科学的方法，以理解交通流在网络中的传播路径和影响范围。 第三部分：交通模型构建与预测理论 本部分是本书的核心，重点介绍构建各类交通模型，以及基于模型进行交通状态预测的理论与方法。 交通流基本理论与模型： 回顾并深入阐述了经典的交通流理论，如 Lighthill-Whitham-Richards（LWR）模型、Payne-Whitham（PW）模型、Cellular Automata（CA）模型、Agent-Based Model（ABM）等。详细分析了这些模型的数学原理、适用范围以及在交通流模拟中的优劣。 机器学习在交通预测中的应用： 聚焦于当前前沿的机器学习方法在交通预测领域的应用。 时间序列预测模型： 详细介绍了基于支持向量机（SVM）、支持向量回归（SVR）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）、Transformer等深度学习模型在预测交通流量、速度、行程时间等时间序列数据中的方法。着重分析了模型参数优化、特征工程以及如何处理非线性和季节性特征。 空间-时间预测模型： 探讨了如何融合交通网络的空间依赖性和时间序列动态性，构建更精准的预测模型。例如，基于图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）等模型，考虑路段之间的相互影响，实现对更大范围交通状态的预测。 集成学习与混合模型： 研究了如何通过集成多个预测模型（如 Bagging, Boosting, Stacking）或构建混合模型（如结合统计模型与深度学习模型），以提高预测的鲁棒性和准确性。 交通事件动态影响分析与预测： 针对交通事故、道路施工、恶劣天气等突发交通事件，研究其对交通流产生的动态影响。 事件检测与识别： 介绍利用实时交通数据和模式识别技术，快速准确地检测和识别交通事件。 事件影响评估： 探讨如何量化交通事件对周边路网的拥堵程度、延误时间和通行能力的影响。 基于事件的交通状态动态预测： 结合事件发生的时间、地点、类型等信息，构建能够预测事件发生后交通状态演变过程的模型。例如，利用条件生成对抗网络（CGAN）或基于强化学习的方法，模拟事件对交通流的动态反馈。 交通网络宏观动力学模型： 研究了将交通流的宏观动力学特性引入预测模型，例如基于流守恒方程和状态方程的预测方法，以捕捉交通流在网络中的整体演变趋势。 第四部分：智慧交通系统应用与展望 本部分将前述技术进行整合，展示其在构建智慧交通系统中的实际应用，并对未来发展趋势进行展望。 智能交通信号控制： 探讨如何利用实时交通信息和预测结果，实现交通信号灯的自适应优化，减少车辆延误，提升交叉口通行效率。 交通诱导与信息服务： 研究如何基于交通预测结果，为出行者提供个性化的出行路径规划、拥堵预警和实时路况信息，引导公众合理出行。 交通拥堵管理与决策支持： 探讨如何利用交通预测与事件分析技术，为交通管理者提供决策支持，例如实施动态交通管制、调整交通组织方案等，以应对突发交通状况。 未来智慧交通发展趋势： 对自动驾驶、车路协同、新型交通模式（如共享出行）等对交通预测技术提出的新挑战与机遇进行探讨，展望下一代智慧交通系统的发展方向。 本书内容翔实，理论与实践相结合，既涵盖了智慧交通领域的基础理论与核心技术，又展现了前沿的研究方法与应用前景。适用于交通工程、计算机科学、电子工程、自动化等相关专业的本科生、研究生，以及从事交通规划、交通管理、智能交通系统研发的工程师和研究人员。

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我最近翻阅了《交通流参数及交通事件动态预测方法》，最大的感受是其严谨的学术态度与极强的工程实践指导意义之间的完美平衡。这本书的章节安排极具逻辑性，从宏观的交通流宏观模型（如Lighthill-Whitham-Richards模型及其改进）入手，层层递进至微观的个体车辆行为建模。最令我印象深刻的是关于“交通事件”预测的那一章。它超越了简单的“事故发生概率”的估计，而是深入剖析了事件发生后，其对周边路网的“连锁反应”传播机制。书中引入了一种基于图神经网络（GNN）的空间-时间耦合预测框架，用以模拟路网中信息流和物理流的相互作用。具体来说，它如何识别出那些“关键节点”对整体拥堵波传播的放大作用，并通过动态权重调整来提前预警潜在的二次拥堵区域，这一点做得非常出色。我曾在实际项目中遇到过一个难题：如何快速区分是由信号配时失衡导致的“周期性拥堵”和由临时施工引发的“瞬时阻塞”，这本书提供了一套清晰的数学工具去量化区分这两种现象。作者对模型的验证过程也极其详尽，不仅有标准的模拟验证，更有真实城市交通数据脱敏后的案例分析，使得理论结论经得起最严格的检验。

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这本书的价值远超出了其书名所暗示的范围，它更像是一本关于“交通系统认知科学”的入门读物。我阅读《交通流参数及交通事件动态预测方法》的过程中，不断被其中对“人因”和“交互”的深刻洞察所吸引。例如，书中关于V2X（车联网）环境下信息交互对交通流局部稳定性的影响分析，是目前很多教科书所缺失的。作者构建了一个多智能体系统模型，模拟了不同比例的联网车辆对非联网车辆行为的“诱导”或“干扰”效应，这对于我们设计未来城市交通的“渗透策略”至关重要。此外，对于“交通事件”的定义，作者也进行了极具启发性的拓宽，不再仅仅局限于交通事故，还将非法停车、行人闯入、甚至驾驶员的注意力分散等“微扰动”纳入了动态预测的范畴，并试图用基于边缘计算的轻量级模型进行实时识别。这种将复杂社会行为纳入交通流模型的努力，使得整本书充满了对未来智能交通的想象力与科学的浪漫。阅读体验非常流畅，文字精炼，图表清晰，是不可多得的佳作。

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坦白地说，我从未想过一本关于交通流的书籍能够读出“美学”来，但这本《交通流参数及交通事件动态预测方法》做到了。其行文风格既有老派科学家的严谨，又不乏年轻学者的创新活力。书中对交通流的描述，仿佛在描绘一幅不断变化的动态艺术品，密度梯度、速度扩散、波前传播，一切都服从着内在的、优美的数学规律。特别是关于交通流相变（如从自由流到阻塞流的转变）的描述，作者使用了分形几何的概念来解释拥堵区域边界的复杂性，这是一种极具洞察力的视角转换。它让读者明白，交通拥堵并非简单的线性叠加，而是一种系统性的涌现现象。这种深层次的理论挖掘，为我们破解长期困扰的交通顽疾提供了全新的哲学基础。对于希望将科研成果转化为实际生产力的读者来说，书中最后几章关于“面向实时控制的预测校正算法”的讨论，简直就是一份行动指南。它清晰地指明了未来十年智能交通领域的研究方向和工程落地的关键挑战。这本书绝对值得所有交通领域研究者和决策者珍藏。

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这本新出版的《交通流参数及交通事件动态预测方法》真是让人耳目一新，尤其是对于那些在城市规划和智能交通系统领域深耕多年的专业人士来说，无疑是一份及时的“干货”。作者在探讨交通流基本参数的提取时，并没有止步于传统的流量、密度、速度这“三要素”的简单描述，而是巧妙地引入了高阶统计量，比如峰值因子、排队长度的波动性等，这让整个分析框架瞬间立体了起来。我特别欣赏他对实时数据融合的论述，书中详细阐述了如何整合来自地感线圈、微波雷达、甚至新兴的浮动车数据（FCD）以构建一个更加精细的交通状态描述。举例来说，在描述早高峰拥堵的形成机制时，作者没有采用那种教科书式的线性描述，而是通过复杂的非线性动力学模型来模拟“阻塞点”的形成，这对于理解拥堵的突变特性至关重要。此外，书中对模型的鲁棒性进行了深入的探讨，指出在极端天气或突发事件下，传统模型性能急剧下降，并提出了基于贝叶斯推断的参数自适应调整策略，这一点在当前追求高可靠性的自动驾驶和车路协同背景下，具有极高的应用价值。整体而言，这本书的深度和广度都超出了我的预期，它不仅仅是一本技术手册，更像是一部引领未来交通管理的思想指南。

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老实说，刚拿到《交通流参数及交通事件动态预测方法》的时候，我还有点担心内容会过于晦涩，毕竟涉及到大量的随机过程理论和控制论知识。但出乎意料的是，作者在复杂概念的阐述上做得非常到位，使得非纯数学背景的工程师也能循序渐进地理解其核心思想。这本书在处理“动态预测”这一点上，展现了极高的前瞻性。它不仅仅关注“预测未来几分钟会发生什么”，而是着眼于“在已知不确定性的情况下，如何做出最优的干预决策”。书中对卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波（EKF）以及粒子滤波（PF）在交通状态估计中的优缺点进行了详尽的对比分析，并重点推崇了一种基于容积卡尔曼滤波（CKF）的非线性状态观测器，用以处理交通流中常见的强非线性和高斯噪声问题。这种对先进估计技术的深入应用，极大地提升了预测的实时性和准确性。我特别喜欢书中关于“预测性能指标”的讨论，作者强调不能只看预测误差的均方根值（RMSE），更要关注预测的“提前量”和“误报率”，这才是对交通管理者真正有用的信息。这本书为我们提供了一套完整的、从数据采集到决策支持的闭环管理思维。

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