Secrets of an Expert in Traffic Engineering and Safety pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Burnham, Archie C., Jr.

出品人:

页数:149

译者:

出版时间:

价格:$ 11.30

装帧:

isbn号码:9781933264042

丛书系列:

图书标签:

• 交通工程
• 交通安全
• 道路设计
• 交通规划
• 交通管理
• 交通流量
• 事故分析
• 智能交通系统
• 道路安全审计
• 交通仿真

好的，这里是一份关于一本名为《Traffic Flow Dynamics and Advanced Modeling》的图书简介，它专注于交通流理论的深度探索与先进的建模技术，与您提到的书籍内容完全不同。 --- 图书简介：交通流动力学与先进模型 《Traffic Flow Dynamics and Advanced Modeling》 深入剖析了当代交通系统运行的核心——交通流的内在规律及其复杂的动态行为。本书旨在为交通工程师、城市规划师、研究人员以及对交通系统仿真感兴趣的专业人士提供一个全面且深入的理论框架和实践工具集。我们摒弃了对基础交通工程概念的简单重复，而是将重点放在当前学术界和工业界关注的前沿课题上，特别是那些需要高度数学化和计算方法支持的领域。 第一部分：交通流理论的微观与宏观基础重构 本书的第一部分致力于对交通流理论进行一次彻底的、现代化的梳理。我们不再满足于传统的线性和（或）简化的模型，而是着重于理解交通流在不同密度、速度和容量限制下的非线性特征。 1.1 交通流模型的演进与局限性分析： 我们从经典的 Lighthill-Whitham-Richards (LWR) 模型和 Greenshields 模型出发，系统性地分析了它们在描述现实世界中波动、拥堵传播和司机反应时间方面的固有局限。重点讨论了这些模型在处理多车道、异质车队以及人车交互时的失效点。 1.2 连续介质理论的严格性验证： 深入探讨了将交通流视为连续介质的数学基础，包括波动方程、激波理论（Shockwave Theory）在实际路段上的应用边界。我们详述了如何利用特征线法（Method of Characteristics）精确追踪并预测拥堵波的产生、传播和消散过程，特别是在匝道汇入和出口分流区域。 1.3 随机过程与队列理论在新兴领域的应用： 传统排队论在交通领域已显不足。本章聚焦于将马尔可夫链、泊松过程的先进变体（如非平稳泊松过程）应用于分析随机到达率和中断事件（如事故、天气干扰）对路网吞吐量的瞬时影响。我们展示了如何构建更准确的随机到达模型，以评估动态限速和应急车道使用的效果。 第二部分：先进的交通流模型与仿真技术 本部分是本书的核心，它完全专注于构建、校准和应用当前最尖端的交通流仿真模型，特别是那些能够捕捉个体司机决策行为和复杂网络交互的模型。 2.1 基于行为的微观仿真（Microscopic Simulation）的深度解析： 我们详细拆解了主流的基于行为的模型，如 Intelligent Driver Model (IDM) 及其扩展形式。重点分析了模型中关键参数（如最大加速度、安全距离、反应时间）的敏感性分析方法，并介绍了如何利用实地采集的高精度轨迹数据对这些参数进行贝叶斯校准，以确保模型的预测精度符合工程标准。 2.2 多主体系统（Agent-Based Systems）的建模范式： 交通系统本质上是一个复杂的多主体系统。本书系统介绍了如何使用基于主体的建模方法来模拟不同类型司机（如激进型、保守型、导航依赖型）的相互作用。探讨了如何将决策理论（如前景理论 Prospect Theory）整合到主体模型中，以解释在拥堵预期下的非理性驾驶行为。 2.3 网络级宏观/中观模型的集成与优化： 现代交通管理需要跨尺度的决策支持。我们深入探讨了宏观模型（如四范式模型）与中观/微观模型的耦合技术。重点介绍了如何使用数据同化（Data Assimilation）方法，将实时检测数据（如线圈计数、GPS浮动车数据）持续注入到网络模型中，以进行实时的状态估计和短期预测，这对于区域交通控制系统（如自适应信号控制）至关重要。 2.4 异构交通流的建模挑战： 随着电动汽车、自动驾驶车辆（AVs）和传统燃油车（ICEVs）的混合出现，交通流的异质性日益突出。本章专门分析了不同类型车辆在加速性能、车头时距需求上的差异，并提出了适用于混合交通环境的混合模型框架。我们探讨了自动驾驶车辆渗透率对交通流相变点和整体路网容量的潜在影响。 第三部分：高级应用与前沿课题 最后一部分将理论与工程实践前沿相结合，探讨如何利用这些高级模型解决当今交通领域最紧迫的问题。 3.1 交通网络弹性与拥堵缓解策略的仿真评估： 弹性（Resilience）是衡量交通系统抵抗和恢复能力的关键指标。本书介绍如何利用蒙特卡洛方法和网络拓扑分析，模拟大规模中断事件（如桥梁倒塌、区域性电力故障）对整个城市路网的影响。详细阐述了如何通过仿真评估不同恢复策略（如动态路径引导、临时匝道关闭）的成本效益比。 3.2 交通流的实时控制与优化： 传统固定配时的信号控制已无法满足需求。我们详细介绍了基于模型预测控制（MPC）的自适应信号控制框架。这包括状态空间模型的构建、预测时域的选择，以及如何将实时交通流预测结果直接反馈到最优控制律的求解中，以最小化系统级的延误和排放。 3.3 大数据驱动的交通流参数估计： 传统标定方法耗时且成本高昂。本书展示了如何利用大规模的浮动车数据（FCD）、共享出行轨迹数据和智能手机信令数据，结合卡尔曼滤波和粒子滤波等状态估计技术，对宏观模型中的关键参数（如自由流速度、饱和流率、车流阻力系数）进行大规模、高频率的估计和更新。 3.4 交通流理论的未来展望： 探讨了量子计算在超大规模交通网络优化中的潜在应用，以及神经ODE（Ordinary Differential Equations）在学习复杂交通流非线性动力学方面的初步研究进展。 《Traffic Flow Dynamics and Advanced Modeling》不仅是一本教科书，更是一本面向未来交通工程实践的深度参考手册，它要求读者具备扎实的微积分、线性代数和概率论基础，是致力于推动交通系统科学理解和工程创新的专业人士的必备之作。

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