城市道路交通流预测预报系统研究与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:208

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出版时间:2009-12

价格:110.00元

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isbn号码:9787113099688

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• 交通
• 交通流预测
• 道路交通
• 智能交通
• 城市规划
• 大数据
• 机器学习
• 时间序列分析
• 预报系统
• 交通工程
• 交通模型

《城市道路交通流预测预报系统研究与应用》 本书聚焦于城市道路交通流预测预报的关键技术及其在实际应用中的挑战与解决方案，旨在构建一个高效、精准的交通信息服务体系。 内容梗概： 本书深入探讨了城市交通流预测预报的理论基础、核心算法、系统设计与工程实现。首先，从交通工程学、运筹学、信息科学等多个学科视角，梳理了交通流理论的演进历程，阐述了交通流的基本特性，如密度、流量、占有率之间的相互关系，以及不同交通模式（如小汽车、公交车、自行车、行人）在城市道路网络中的行为规律。在此基础上，本书详细剖析了影响交通流的关键因素，包括道路基础设施（车道数、交叉口设计、交通标志标线）、交通控制策略（信号灯配时、匝道控制）、出行者行为（出行动机、出行模式、路径选择）、环境因素（天气、季节、节假日）以及突发事件（交通事故、道路施工）等。 在理论分析的基础上，本书着力于研究各类先进的交通流预测模型。涵盖了从传统的统计模型（如时间序列分析ARIMA、指数平滑法）到基于机器学习和深度学习的现代模型。在统计模型部分，详细讲解了模型的原理、适用范围以及参数选择方法，并通过案例分析展示其在短期预测中的优势。 进入机器学习时代，本书重点介绍了多种经典和前沿的机器学习算法在交通流预测中的应用。例如，支持向量机（SVM）及其在处理非线性关系中的能力，决策树及其集成方法（如随机森林、梯度提升树）在捕捉复杂模式方面的表现。特别地，本书深入研究了深度学习在交通流预测领域的突破性进展。详细讲解了循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU）在处理序列数据方面的强大能力，分析了它们如何捕捉交通流的时间依赖性。同时，本书还探讨了卷积神经网络（CNN）在提取交通流空间特征方面的潜力，以及如何将其与RNN结合构建时空图卷积网络（STGCN）等模型，以同时考虑时间和空间的关联性，实现更精准的区域交通流预测。此外，还涉及了图神经网络（GNN）在建模城市路网拓扑结构和节点间交互作用方面的最新研究成果。 针对不同时间尺度的预测需求，本书分别探讨了短期、中期和长期交通流预测的策略。短期预测（如未来几分钟到几小时）侧重于实时数据的捕捉和快速响应，通常采用基于事件驱动和实时信息融合的模型。中期预测（如未来几小时到几天）需要考虑交通流的周期性规律和外部已知因素（如节假日、活动安排），常用模型结合了时间序列分析和机器学习方法。长期预测（如未来几周到几个月）则更多地依赖于历史趋势、宏观经济指标和城市规划等信息，需要更宏观的视角和统计模型。 本书的另一重要组成部分是交通流预测预报系统的设计与应用。详细阐述了构建一个完整的交通流预测预报系统所需的关键模块，包括： 数据采集与预处理： 介绍各种交通数据源，如地感线圈、浮动车数据（GPS）、交通摄像头、手机信达数据、共享单车数据等，并讨论数据清洗、异常值检测、缺失值插补、数据融合等关键技术，以确保输入数据的质量。 模型训练与评估： 详细说明不同预测模型的训练流程，包括特征工程、模型选择、超参数调优，以及常用的评估指标，如均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）、预测精度等，并讨论如何进行模型性能的横向和纵向比较。 系统集成与部署： 探讨如何将训练好的预测模型集成到实际的交通信息系统中，包括前端可视化展示（地图、图表）、后端服务接口开发、实时更新机制设计等。 应用场景分析： 深入分析交通流预测预报系统在城市交通管理中的具体应用，例如： 交通诱导与信息发布： 为出行者提供实时的路况信息、拥堵预警和最优路径推荐，帮助缓解交通压力。 信号灯配时优化： 利用预测的交通流量信息，动态调整交叉口的信号灯配时，提高通行效率，减少等待时间。 交通事件管理： 提前预测交通拥堵的发生趋势，为交通管理部门制定应急预案、警力部署和疏导措施提供科学依据。 公共交通调度： 预测公交车线路的客流需求和车辆运行状态，优化公交车发车频率和调度策略，提升服务水平。 城市规划与决策支持： 为城市规划者提供交通需求预测，支持道路网络规划、基础设施建设和交通政策制定。 网约车与共享出行调度： 预测不同区域的供需情况，优化车辆调度，提高运营效率。 本书还关注了城市道路交通流预测预报在实际应用中面临的挑战，如数据的时空异质性、突发事件的不可预测性、模型的泛化能力、系统的高并发处理能力以及用户隐私保护等问题，并提出了相应的应对策略和未来的研究方向。 目标读者： 本书适合交通工程、计算机科学、信息技术、土木工程、城市规划等相关领域的科研人员、工程师、研究生以及对城市交通管理和智慧交通技术感兴趣的从业者阅读。它不仅提供了理论知识的深度解读，更注重实际应用和工程实践，为解决城市交通拥堵问题提供有力的技术支撑。

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我是一名热衷于数据科学领域的自学者，对于如何将复杂的算法应用于解决实际的社会问题一直抱有极大的热情。初次翻阅此书，我以为会遇到大量难以逾越的专业术语，但作者的行文风格异常清晰流畅，仿佛在讲述一个引人入胜的故事。书中对不同预测模型性能对比的图表和分析非常直观，它不仅仅是罗列了准确率（Accuracy）和均方根误差（RMSE），更重要的是探讨了在不同预测时域下，不同模型的计算效率和资源消耗的权衡。这对于资源有限的初创团队或小型研究机构来说，是至关重要的决策依据。此外，作者在论述模型的可解释性方面也做得非常出色，使得“黑箱”算法的决策过程变得透明化，这在需要向决策层解释为何做出特定干预时显得尤为重要。这本书真正做到了将高深的计算科学“翻译”成易于理解的工程语言。

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这本关于城市交通流预测与预报的书籍，从一个资深交通工程师的视角来看，其价值在于提供了大量鲜活的案例和前沿的技术框架。书中对于历史数据挖掘与时间序列分析的深度剖析，尤其是在处理城市复杂路网结构时所展现出的精细化建模思路，令人印象深刻。我特别欣赏作者并未停留在理论的堆砌，而是深入探讨了如何将机器学习模型，比如深度学习中的LSTM和GRU网络，有效地嵌入到实际的交通管理决策支持系统中。书中的软件系统设计部分，详细阐述了数据采集、清洗、模型训练到实时部署的全流程，这对于我们这些需要将研究成果转化为实际生产力的技术人员来说，无疑是一份宝贵的实操指南。例如，它对异构数据源（如线圈检测器、GPS数据、甚至社交媒体信息）的融合处理策略，展示了系统强大的鲁棒性和适应性。总而言之，这本书不仅是一本理论著作，更像是一份高质量的工程实践手册，对于提升现有交通预测系统的性能和精度，提供了切实可行的蓝图和方法论指导。

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作为一名城市规划专业的研究生，我在阅读这本专著时，感受最深的是它在宏观策略与微观执行之间的完美平衡。许多交通预测的文献往往过于偏向某一个极端，要么是空泛的理论，要么是晦涩难懂的数学推导。然而，这本书却巧妙地将城市交通作为一个复杂的生命系统来对待。它没有回避城市发展阶段、天气变化、大型活动等外部冲击对交通流的显著影响，并提供了相应的概率预测模型来应对这些不确定性。我尤其对其中关于“短时交通波动预警”模块的介绍非常感兴趣，这部分内容直接关系到信号灯的实时配时优化。书中对预测误差的敏感性分析和预警阈值的设定逻辑，逻辑严密，论据充分。如果能再增加一些关于不同城市群（如平原城市与山城）在模型参数调整上的差异化探讨，那就更加完善了。但即便如此，这本书也为我们理解现代都市脉搏跳动提供了清晰的“听诊器”。

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这份关于城市交通流预测预报系统的研究报告，在我看来，更像是对未来城市基础设施运行逻辑的一次深度预演。它所构建的系统框架，似乎已经超越了传统意义上的“预测”，而是迈向了主动的“干预”与“优化”。我特别关注其中关于“动态需求响应式”预测模型的构建部分，这涉及到如何在前瞻性地识别潜在拥堵点后，系统能够自动生成并测试多套缓解预案。书中的案例分析虽然没有直接给出某个城市的具体名称，但其所描述的交通场景——例如早高峰主干道分流、节假日景区交通疏导——是如此贴近现实，让我能清晰地想象出该系统在实际运行中的强大效能。它探讨的系统架构，具备高度的模块化和可扩展性，预示着未来交通管理平台将不再是孤立的软件，而是可以与智能网联汽车、城市治理大脑深度融合的生态系统。

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从一个交通信息系统运维专家的角度来看，这本书的实用性毋庸置疑，但更让我欣赏的是它对系统健壮性和安全性的关注。在信息系统日益复杂的今天，预测系统的持续稳定运行比偶尔的超高精度预测更为关键。书中关于数据质量监控和异常数据自动清洗的机制设计，显得尤为扎实可靠。它提出了一个多层级的容错与回滚策略，确保在核心传感器数据中断或模型遭遇突发性输入错误时，系统能够迅速降级到次优的、但仍可用的预测模式，而不是直接崩溃。这种对“最坏情况”的充分预想和应对措施，体现了作者严谨的系统思维。这种对工程实践中“小概率高风险事件”的关注，使得这本书的指导价值远远超出了单纯的算法层面，更深入到了IT运维的精髓。

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