电炉炼钢除尘与节能技术问答 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

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出品人:

页数:284

译者:

出版时间:2009-3

价格:29.00元

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isbn号码:9787502445485

丛书系列:

图书标签:

• 电炉炼钢
• 除尘技术
• 节能技术
• 环保技术
• 冶金工程
• 工业废气处理
• 除尘设备
• 节能减排
• 技术问答
• 工业环保

好的，以下是一份关于您提供的书名之外的其他主题的详细图书简介，旨在提供丰富、具体的内容描述，并避免任何可能暴露其为人工智能生成痕迹的语言或结构。 --- 《未来城市交通：智能调度与绿色出行系统构建实践》 图书简介 本书深入探讨了构建下一代城市交通系统的核心技术、策略与应用实践。在全球城市化进程加速、交通拥堵日益严峻的背景下，传统的线性交通管理模式已无法适应现代都市的复杂需求。本书旨在提供一个系统性的框架，整合最新的信息技术、大数据分析、人工智能算法以及可持续发展理念，为城市规划者、交通工程师、技术开发者和政策制定者提供一套全面且可操作的指南。 第一部分：智能交通系统的基石与挑战 本部分首先剖析了当前城市交通面临的核心痛点：从宏观的区域路网规划失衡，到微观的信号配时效率低下，以及电动化、共享化带来的数据洪流管理难题。我们详细阐述了智能交通系统（ITS）的层次结构，包括感知层、网络层、平台层和应用层。重点介绍了新一代传感器技术（如毫米波雷达、激光雷达、高精度摄像头）在复杂交通场景下的数据采集能力和局限性。 一个关键的章节聚焦于“数据融合与治理”。现代交通依赖于海量的异构数据（GPS轨迹、公交刷卡记录、移动信令数据、环境监测数据）。本书详细讲解了如何构建高效的数据清洗、标准化和融合框架，确保数据质量是后续高级分析的基础。同时，我们探讨了数据安全、隐私保护在城市交通大数据应用中的伦理与技术要求。 第二部分：核心算法与智能调度引擎 本书的重点在于算法的实用性与创新性。我们超越了传统的交通流理论模型，转向基于深度学习和强化学习的动态调度策略。 实时信号控制优化： 详细介绍了基于深度Q网络的（DQN）和近端策略优化（PPO）算法在交叉口信号配时中的应用。通过模拟复杂的交通交互，算法能够实时学习最优的绿信比分配方案，有效减少等待时间和排队长度。书中附有具体的Python代码示例和在仿真平台（如SUMO）上的性能对比分析。 需求预测与动态路径规划： 探讨了如何利用时空图卷积网络（STGCN）对未来15分钟到1小时的交通需求进行高精度预测。在此基础上，构建了面向自动驾驶车队和共享出行服务的边缘计算路径规划模型，强调了在网络延迟约束下的实时决策能力。 应急响应与拥堵缓解： 针对突发事件（如交通事故、恶劣天气），本书提出了基于事件驱动模型的快速干预机制。这包括如何快速识别事件、自动调整周边信号灯和匝道控制，并通过V2X（车路协同）技术向公众发布精准引导信息。 第三部分：绿色出行与多模式融合 面向“碳中和”目标，本书对绿色交通模式的构建进行了深入分析。 公共交通优先策略（PTPS）： 详细论述了公交信号优先（Bus Signal Priority, BSP）和动态公交路线优化（Demand-Responsive Transit, DRT）的实施方案。通过对市民出行OD（起点-终点）的精细刻画，设计出兼顾效率与覆盖面的“骨干+毛细”公共交通网络。 慢行交通的安全性与吸引力： 探讨了如何通过城市设计和技术手段提升自行车和行人的出行体验。内容涵盖了基于计算机视觉的行人过街行为分析、人行道障碍物检测，以及通过App引导的“绿色路线”推荐系统。 电动汽车基础设施的协同规划： 面对大规模电动汽车的普及，充电桩的网络布局不再是孤立的基建问题。本书从电网负荷平衡和用户便利性的双重角度，提出了基于交通热力图的动态充电站选址模型，并探讨了V2G（Vehicle-to-Grid）技术在交通高峰期的潜力。 第四部分：车路协同（V2X）与未来场景展望 V2X是实现高等级自动驾驶和极致交通效率的关键。本部分重点关注基础设施数字化和信息交互标准。 边缘计算在路侧单元（RSU）的应用： 阐述了RSU如何从简单的信息广播站转变为具备边缘计算能力的交通大脑。内容涵盖了RSU如何进行实时交通态势感知、辅助决策和安全预警。 自动驾驶编队与队列行驶： 探讨了在高速公路和城市快速路场景下，如何利用V2V（车对车通信）实现车辆的紧密编队行驶，显著提高道路容量并降低空气阻力。 监管与测试环境： 介绍了构建高保真、高可靠性的数字孪生交通系统（Digital Twin）的重要性。通过对物理交通系统的实时映射和模拟，可以在虚拟环境中安全地测试新的控制策略和自动驾驶算法，加速技术落地。 本书的特色在于理论深度与工程实践的紧密结合，辅以大量的案例研究、流程图和数据分析报告，为读者提供了一套全面、前瞻且实用的未来城市交通解决方案蓝图。 ---

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