公路检测数据分析与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:171

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出版时间:2008-9

价格:65.00元

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isbn号码:9787114073595

丛书系列:

图书标签:

• 公路检测
• 数据分析
• 路面工程
• 交通工程
• 车辆动力学
• 路况评价
• 智能交通
• 数据挖掘
• 结构健康监测
• 公路养护

《城市交通系统运行诊断与优化策略》 内容概要 本书深入探讨了城市交通系统的复杂性，从系统运行的诊断出发，逐步延伸至优化策略的制定与实施。全书共分为五大部分，结构清晰，逻辑严谨，旨在为交通管理者、规划者、研究者以及相关从业人员提供一套系统化的分析框架和实践指导。 第一部分：城市交通系统诊断基础 本部分奠定了理解和分析城市交通系统运行状态的理论基础。首先，对城市交通系统的基本构成要素进行了界定，包括道路网络、交通流量、交通参与者（车辆、行人、自行车等）、交通设施（信号灯、标志标线、停车场等）以及交通管理部门等。强调了这些要素之间相互关联、相互制约的动态特性。 随后，系统地阐述了交通系统运行状态的评价指标体系。这些指标涵盖了多个维度，主要包括： 效率指标： 如平均行程速度、路段饱和度、延误指数、车辆出行时间分布等，用于衡量交通系统整体的运行流畅度。 可靠性指标： 如出行时间变异系数、拥堵发生的频率与持续时间、信号灯配时可靠性等，反映了交通系统运行的稳定性。 安全性指标： 如交通事故发生率、死亡率、受伤率、不同交通方式的事故风险等，关注交通过程中的安全保障。 舒适性与环境指标： 如噪声污染、空气污染（CO2, NOx, PM2.5等排放量）、行人步行环境评价、公共交通出行舒适度等，体现了交通系统对城市居民生活质量的影响。 公平性指标： 如不同区域、不同社会经济群体出行时间与成本的差异、公共交通的可达性等，关注交通机会的均等化。 本部分还详细介绍了常用的数据采集方法，包括： 固定式传感器数据： 如地感线圈、视频检测器、雷达检测器等，获取流量、速度、占有率等微观数据。 移动式数据采集： 如GPS浮动车数据、手机信令数据、公交刷卡数据、出租车轨迹数据等，反映宏观出行特征和路径选择。 人工观测与调查： 如交通流量调查、出行目的调查、满意度调查等，补充自动化数据不足之处。 社会经济与土地利用数据： 用于分析交通需求生成的驱动因素。 最后，本部分着重讲解了数据预处理与质量控制技术，包括缺失值处理、异常值检测与剔除、数据标准化与归一化、时间序列数据对齐等，为后续的分析奠定可靠数据基础。 第二部分：城市交通系统运行诊断技术 本部分聚焦于具体的诊断技术和方法，旨在识别和量化交通系统存在的运行问题。 交通流理论在诊断中的应用： 结合交通流基本模型（如宏观交通流模型、微观交通流模型），分析不同交通状态（自由流、缓行流、饱和流、拥堵流）的特征，识别瓶颈路段、交叉口延误点。 拥堵成因分析： 深入剖析拥堵发生的根源，包括交通需求过大、道路通行能力不足、交叉口延误、交通事故、道路施工、特殊事件（如大型活动）等。通过数据挖掘技术，找出导致拥堵的关键因素和时空分布规律。 网络运行状态评估： 利用图论和网络分析方法，评估整个交通网络的连通性、韧性以及关键节点和链路的敏感性。分析不同路段的拥堵等级和影响范围。 交通参与者行为分析： 研究不同交通方式（机动车、非机动车、行人）的驾驶行为、出行习惯、路径选择策略等，识别不安全驾驶行为、不合理出行模式。 交通设施诊断： 针对交通信号系统，分析配时方案的合理性，识别信号冲突、绿信比不足等问题。评估道路标线、标志清晰度，停车场利用率等。 环境影响诊断： 基于流量、速度、车型构成等数据，利用排放模型估算不同路段的污染物排放量，分析交通噪声的时空分布，识别环境敏感区域。 第三部分：城市交通系统优化策略 在准确诊断问题的基础上，本部分系统地提出了一系列针对性的优化策略。 需求侧管理策略： 交通需求控制： 包括提高停车费、实施差异化收费（如高峰时段收费）、限制车辆进入特定区域、推广错峰出行等。 出行方式引导： 发展和优化公共交通（公交、地铁、轻轨）、鼓励慢行交通（自行车、步行）、推广共享出行服务。 土地利用与交通协调： 推动紧凑型城市发展，减少长距离出行需求，优化居住、就业、商业等功能布局。 供给侧优化策略： 道路网络优化： 采取新建、改建、拓宽道路等措施，提高道路通行能力。优化交叉口设计，如设置右转专用道、渠化交通等。 交通信号控制优化： 实施自适应信号控制系统，根据实时交通流量动态调整信号配时。优化干线协调控制、区域协调控制。 交通管理优化： 加强交通执法，规范交通行为。实施智能交通管理系统（ITS），如交通信息发布、诱导系统。 停车管理优化： 实施差别化停车收费，引导车辆停放，减少巡游寻找车位引起的交通拥堵。 公共交通优化： 提升公交线路覆盖率、发车频率、准点率。优化换乘枢纽设计，提升换乘效率。发展定制公交、响应式公交等多样化服务。 慢行交通系统优化： 建设连续、安全、舒适的自行车道和人行道。完善公共自行车租赁系统。 绿色交通与可持续发展： 推广新能源汽车，建设充电基础设施。鼓励绿色出行方式，减少交通碳排放和环境污染。 第四部分：优化策略的实施与评估 本部分关注优化策略的落地与效果检验。 策略选择与组合： 针对不同的交通问题和城市特点，介绍如何选择最适合的优化策略，以及如何将多种策略进行有效组合。 方案设计与仿真： 介绍交通仿真软件（如VISSIM, SUMO等）的应用，用于模拟不同优化方案的实施效果，评估其对交通流、延误、排放等方面的影响，在实际实施前进行“预演”。 实施过程管理： 强调工程化实施中的项目管理、进度控制、成本控制、公众沟通等环节。 效果评估与反馈： 建立效果评估指标体系，对优化策略实施后的交通系统运行状态进行动态监测和评价。利用实际运行数据，与基线数据进行对比，量化策略的成效。 持续改进机制： 建立“诊断-设计-实施-评估-再诊断”的持续改进循环机制，根据评估结果，不断调整和优化交通管理和规划策略。 第五部分：前沿技术与未来展望 本部分展望了城市交通系统优化研究的未来发展趋势，并介绍了一些前沿技术。 大数据与人工智能在交通中的应用： 探讨如何利用海量交通数据（包括社交媒体数据、共享出行数据等）进行更精细化的分析。应用机器学习、深度学习等技术，实现交通预测、异常检测、最优控制等智能化功能。 自动驾驶与网联汽车的影响： 分析自动驾驶汽车和网联汽车技术对城市交通系统可能带来的颠覆性变革，包括车路协同、编队行驶、交通流优化等。 智慧城市与交通融合： 探讨城市交通系统如何与智慧城市的其他子系统（如能源、环境、安防等）进行深度融合，实现城市资源的协同优化。 绿色交通与低碳发展： 强调在城市交通发展中，将低碳、环保理念贯穿始终，发展零排放交通技术，构建可持续的城市交通体系。 面向未来的城市交通愿景： 描绘一个高效、安全、绿色、包容、人性化的未来城市交通图景，并提出实现这一愿景的路径和挑战。 本书力求理论与实践相结合，通过大量的案例分析，阐释复杂的交通问题和抽象的优化原理。语言力求严谨、清晰、易于理解，避免使用过多的专业术语，并在必要时进行解释。目标是成为城市交通领域从业者和研究者不可或缺的参考工具。

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作为一名长期从事交通规划研究的人员，我关注的重点通常在于宏观的交通流和出行OD矩阵。然而，阅读这本专注于路面检测数据的书籍后，我开始重新审视微观结构数据对宏观决策的影响。书中关于数据可视化和报告生成的章节，给我带来了极大的启发。作者强调，再完美的分析结果，如果不能以直观、易懂的方式传达给管理层或决策者，其价值就会大打折扣。书中提供的多种图表类型——从热力图展示病害空间分布，到桑基图展示养护流程的效率瓶颈——都极大地拓宽了我的表达工具箱。特别是作者对于“数据故事化”的强调，让我明白了如何将枯燥的K值、PCI指数，转化为影响市民出行体验和政府财政压力的具体事件。这种从数据到叙事，再到行动的转化路径设计，使得这本书不仅是一本技术手册，更是一本提升专业人员沟通和影响力建设的实用教材。

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这本关于公路检测数据分析的书籍，着实让我这个长期在一线工作的工程师受益匪浅。刚翻开目录时，我就被其系统性和前瞻性所吸引。书中对于传统检测手段的局限性进行了深入剖析，并引出了大数据背景下数据采集、处理与分析的新范式。我特别欣赏作者在介绍数据清洗和预处理部分所展现的细致入微。以往我们都是根据经验来判断数据是否有效，但这本书提供了一整套科学的统计学方法和流程，将主观判断量化，这对于确保后续分析结果的可靠性至关重要。比如，书中关于异常值检测的章节，不仅罗列了常用的IQR法、Z-score法，还结合了时间序列分析的视角，这对处理路面平整度、抗滑值这类具有时间依赖性的数据非常有指导意义。更让我眼前一亮的是，它并没有停留在理论层面，而是大量穿插了实际案例的演算过程，让我能清晰地看到，一个原始的检测数据点是如何一步步转化为可供决策的工程指标的。这对于我们日常工作中进行质量控制和评估工作方式的优化，提供了坚实的理论支撑和操作层面的参考蓝图。

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读完这本《公路检测数据分析与应用》，我最大的感受是它成功地架起了一座理论研究与工程实践之间的桥梁。我之前接触过一些偏重于纯算法的书籍，它们往往晦涩难懂，难以将其映射到具体的公路养护场景中去；而市面上另一些偏重于操作手册的书籍，又缺乏对底层原理的深入挖掘。这本书巧妙地避开了这两个极端。作者在讲解如何构建预测模型时，并非简单地堆砌公式，而是结合了路面结构层的疲劳累积、气候影响因子等公路工程的本质机理来选择合适的模型结构，比如如何利用随机森林来捕捉不同因素间的非线性交互作用，以及如何应用贝叶斯方法来量化不确定性。这使得我们这些非纯粹的数学背景的工程师也能理解模型“为什么”有效，而不仅仅是知道“如何”使用。特别是书中关于“数据驱动的预防性养护决策”那一章，它提供的不是一个简单的评分系统，而是一套考虑了经济效益和社会效益的综合评估框架，这对于优化养护资金的分配，实现资产价值的最大化，具有极其重要的现实意义。

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这本书的深度和广度都令人赞叹。它成功地将土木工程的专业知识与现代信息技术的分析工具进行了深度的耦合，打破了传统信息孤岛的壁垒。让我印象深刻的是其中关于“数据治理”的讨论，这在许多技术书籍中往往被忽略。作者指出，没有一个稳定、标准化的数据源体系，再先进的算法也只能是空中楼阁。书中详细介绍了如何建立一套跨部门、跨系统的统一数据字典和接口标准，确保不同批次、不同设备采集的数据能够实现有效的互操作性和可比性。这种自底向上、从基础设施建设阶段就着眼于数据资产化的理念，体现了作者深厚的行业洞察力。它不仅仅教我们如何“分析数据”，更重要的，它教我们如何“管理数据资产”以支撑长期的、可持续的公路健康管理体系。对于任何希望推动本单位数字化转型的技术负责人来说，这本书提供的治理框架是无可替代的宝贵资源。

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这本书的叙事风格极其严谨且具有很强的逻辑递进性，让人感觉仿佛跟随一位经验丰富的导师在进行一次系统的学习之旅。它没有采用那种浮夸的“革命性技术”的口号式宣传，而是非常务实地从公路基础设施的生命周期出发，系统地梳理了从设计、施工到运营维护全过程中的数据需求和分析痛点。我尤其欣赏它对新兴传感技术（如无人机倾斜摄影、车载激光雷达）所采集到的海量非结构化数据的处理流程进行了详尽的描述。在很多旧教材中，数据分析往往局限于探地雷达或落锤等传统设备的数值。但这本书显然紧跟行业前沿，它详细阐述了如何将点云数据转化为可量化的几何特征，并将其与历史性能数据进行融合分析，这对于提升我们对路面病害早期识别的精度和效率，提供了全新的技术路径。这种前瞻性与实操性的结合，使得这本书的价值远超一般技术参考书的范畴，它更像是一部面向未来十年公路工程信息化的行动指南。

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