Integrated Technologies for Environmental Monitoring and Information Production pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Harmancioglu, Nilgun B. (EDT)/ Ozkul, Sevinc D. (EDT)/ Fistikoglu, Okan (EDT)/ Geerders, Paul (EDT)

出品人:

页数:500

译者:

出版时间:

价格:772.00 元

装帧:

isbn号码:9781402013997

丛书系列:

图书标签:

• Environmental Monitoring
• Information Production
• Integrated Technologies
• Remote Sensing
• Data Analysis
• Environmental Science
• GIS
• Sensor Networks
• Sustainability
• Environmental Informatics

现代城市交通流预测与优化：基于多源数据融合的深度学习方法 本书简介 本书系统性地探讨了在复杂多变的现代城市环境中，如何利用前沿的深度学习技术，结合海量异构交通数据，实现高精度、高鲁棒性的交通流预测与高效的实时优化控制。随着城市化进程的加速和智能交通系统的广泛部署，精确理解和管理交通流已成为提升城市运行效率、缓解拥堵、保障公共安全的关键。本书聚焦于解决传统交通模型在处理非线性、时空相关性以及突发事件方面的局限性，提出了一系列创新性的数据融合与模型构建框架。 第一部分：城市交通数据基础设施与预处理 本部分为后续复杂的建模工作奠定坚实的数据基础。我们首先对支撑现代交通决策的四大核心数据源进行了深入剖析： 1. 实时感应数据： 详细介绍了环路检测器（如感应线圈、地磁）、微波雷达以及视频检测系统的数据采集原理、数据质量评估标准和常见噪声处理技术。重点阐述了如何从原始的计数和占有率数据中提取有意义的交通状态指标，如瞬时速度、排队长度等。 2. 浮动车（Probe Vehicle）数据： 涵盖了基于GPS/北斗定位的车辆轨迹数据（如出租车、网约车和商业物流车队数据）。书中详细分析了轨迹数据的时空稀疏性问题，并提出了基于时空网格（Spatio-Temporal Gridding）和图结构化（Graph Structuring）的高效数据清洗与插值算法，以重构连续的交通流信息。 3. 静态与半静态数据： 讨论了道路网络拓扑结构（GIS数据）、信号配时方案、天气信息以及历史拥堵事件日志的重要性。书中提供了将异构的静态数据转化为可用于图神经网络（GNN）建模的邻接矩阵和特征向量的方法。 4. 移动互联网与众包数据（Crowdsourced Data）： 探讨了如何利用手机信令数据和导航APP的实时上报数据来补充传统传感器的覆盖盲区。特别关注了如何解决众包数据在采集精度和时间戳同步方面的挑战。 数据预处理阶段的重点在于多源异构数据的对齐与融合。我们引入了基于时间序列对齐的加权融合框架，确保不同来源的数据在时间轴和空间轴上保持一致性，并为深度学习模型提供高质量的输入特征集。 第二部分：时空深度学习模型构建与交通流预测 本部分是全书的核心，集中展示如何运用先进的深度学习架构来捕捉交通流的复杂动态。 1. 卷积神经网络（CNN）在空间特征提取中的应用： 鉴于交通网络固有的局部相关性，我们探讨了如何使用一维和二维CNN来提取时间序列特征和空间邻近特征。重点介绍了空洞卷积（Dilated Convolutions）在扩大感受野，捕捉远距离路段间相互影响方面的优势。 2. 循环神经网络（RNN）及其变体在时间依赖建模中的深化： 详细分析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在处理交通流时间依赖性上的优势与局限。针对交通流周期性（如通勤高峰、周末效应）的特点，我们提出了多尺度时间卷积网络（Multi-Scale Temporal Convolutional Networks, TCN），它能更有效地并行处理长序列，并在建模周期性方面优于传统RNN。 3. 图神经网络（GNN）驱动的交通网络建模： 交通网络本质上是一个复杂的图结构。本书系统介绍了基于图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）以及时空图卷积网络（STGCN）的最新进展。 STGCN框架的构建： 我们详细设计了一种结合了空间图卷积层和时间卷积层的端到端模型，用于同时学习路网结构依赖和动态时间演化规律，极大地提高了中短期（15分钟至1小时）交通流量和速度预测的准确性。 动态图学习： 针对城市路网中拥堵情况和出行OD变化导致的“动态邻接关系”，本书提出了基于互信息或相关系数的自适应图学习模块，允许模型在预测过程中实时调整路段之间的相互影响权重。 4. 混合与集成预测模型： 探讨了如何利用集成学习（Ensemble Learning）策略，结合不同模型（如STGCN、TCN、甚至基于Attention机制的Transformer模型）的优势，构建更为鲁棒的预测系统，特别是针对极端天气或突发事件导致的非线性突变。 第三部分：预测结果的应用与交通流优化控制 准确的预测是有效控制的前提。本部分将预测模型的结果无缝接入到交通控制策略的制定中。 1. 实时拥堵识别与影响扩散分析： 利用高精度预测结果，实时计算路网的拥堵指数和未来风险点。基于图论的PageRank算法变体被用于评估单个路口拥堵对整个网络的“级联效应”，指导干预的优先级排序。 2. 基于强化学习的智能信号控制： 这是连接预测与控制的关键环节。我们详细介绍了如何将交通控制问题转化为马尔可夫决策过程（MDP）。 状态空间与动作空间设计： 针对多交叉口协调控制，设计了包含上游预测流量、排队长度和车辆排队等待时间的综合状态空间，以及调整绿信比、相位差等关键动作空间。 深度Q网络（DQN）与近端策略优化（PPO）： 应用先进的RL算法，训练智能体在模拟环境中学习最优的动态信号配时策略，以最小化全局平均延误时间或最大化路口通行效率。 3. 动态路径引导与需求管理： 利用预测模型对未来几小时的拥堵趋势进行预判，本书提出了基于预测性路径引导（Predictive Routing Guidance）的策略。这包括与导航服务商的数据交互，通过提前向驾驶员推荐非拥堵路径，实现交通需求的主动均衡，从而减轻预测中的瓶颈压力。 总结与展望 本书的特色在于其紧密的“数据-模型-控制”三位一体的结构，强调了深度学习在处理高维、时空耦合交通数据方面的强大能力。通过详尽的案例分析和算法实现细节，读者不仅能掌握前沿的预测技术，更能将其转化为切实可行的城市交通优化方案。本书旨在为交通工程师、数据科学家以及从事智能城市规划的专业人员提供一本实用且深入的参考指南。

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这本书的装帧设计和纸张质量简直可以用“奢华”来形容，这在国内学术著作中并不多见，拿在手里沉甸甸的，让人肃然起敬。更让我惊喜的是，它似乎非常注重跨学科的融合。我原以为这会是一本纯粹的计算机科学或遥感技术的书，但书中对生态学模型和环境化学参数校准的探讨，显示出作者团队的跨领域合作深度。特别是关于不确定性量化与误差传播的章节，处理得极其精妙，它没有回避现实世界数据固有的“模糊性”，反而提供了一套系统的方法论来管理和量化这种不确定性，这对于任何需要依据监测数据做出重大环境决策的机构来说，都是至关重要的。读这本书的过程，更像是一次思维的拓宽之旅，它不断提醒我，技术是为人服务的，最终目标是为了更精确地理解我们的地球系统。

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从一个纯粹的关注者角度来看，这本书给我的第一印象是极其“务实”和“前瞻性”的完美结合。它没有过多地渲染环境问题的紧迫性（那是其他领域的责任），而是聚焦于如何用技术手段去解决监测和信息生产的瓶颈。我比较喜欢它对“信息生产”这个环节的强调，这说明作者深刻理解到，收集数据只是第一步，如何高效、准确地把数据转化为决策支持信息，才是核心竞争力。书中对“信息流动的安全与隐私保护”这一章的讨论，也体现了作者的远见卓识，在万物互联的今天，这已成为不可忽视的议题。尽管全书内容偏技术导向，但它所构建的知识体系是宏大且具有战略意义的。阅读它，我仿佛站在一个制高点上，俯瞰整个环境监测技术栈的演进路径，对于未来几年哪些技术会成为主流，心中已有了初步的判断。这种清晰的指引感，比单纯罗列技术名词更有价值。

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这本书的封面设计实在是抓人眼球，那种深邃的蓝色调配上一些抽象的几何图形，让人立刻联想到数据流和广阔的自然景观。我拿到手的时候，光是翻阅目录就觉得信息量巨大，每一个章节标题都透露出一种严谨的学术气息，但又不失前沿科技的魅力。特别是看到“实时数据采集与云计算平台构建”那部分，我立刻想象到未来环境监测不再是那种滞后的、依赖人工采样的模式，而是真正进入了一个智能、高效的新纪元。作者在引言中阐述的愿景非常鼓舞人心，似乎每翻一页，我都能感受到一种推动行业变革的力量。这本书的排版也很舒服，字体大小适中，图表清晰，即便是那些复杂的算法流程图，也能让人大致把握其核心逻辑。我尤其欣赏它在内容编排上的用心，从基础理论的梳理到尖端应用的探讨，层层递进，就像是为一位有志于投身环境科技领域的青年学者量身定制的路线图。它不仅仅是一本工具书，更像是一本开启未来视野的钥匙，让人对接下来的阅读充满期待，仿佛已经闻到了科技与环保深度融合后散发出的清新气息。

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这本书的语言风格相当成熟老练，简直像是一位身经百战的行业泰斗在娓娓道来。它毫不避讳地深入到那些晦涩难懂的工程细节和数学模型中，但高明之处在于，作者总能在关键节点插入一些富有洞察力的案例分析，让原本冰冷的公式瞬间鲜活起来。我特别留意了关于传感器网络异构数据融合的部分，那里的论述逻辑缜密，步步为营，把不同来源、不同格式的数据如何通过先进的算法整合成统一、可信赖的信息流，讲得透彻到位。读到这里，我甚至产生了动手实践的冲动，想知道这些理论在实际操作中会遇到哪些“拦路虎”。这本书的深度显然超越了一般的科普读物，它要求读者具备一定的专业背景，但对于真正想在这个领域深耕的人来说，这正是其价值所在——它提供的是解决问题的“内功心法”，而不是浮于表面的操作指南。它的分量感十足，每读完一个小节，都需要停下来回味一番，才能完全消化其中蕴含的知识密度。

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这本书的结构安排，体现了极高的教学智慧。它似乎是按照“问题提出—现有方案回顾—核心技术突破—应用集成示范”的经典模式展开的。我个人对其中涉及的机器学习在异常事件识别中的应用部分印象深刻，作者没有满足于简单的分类算法，而是深入到如何利用深度学习模型来处理时间序列数据的复杂依赖关系，甚至探讨了模型的可解释性问题。这种对技术细节刨根问底的态度，让人感到由衷的信服。此外，书中穿插的若干个“技术挑战与展望”小节，像是与读者进行的一场真诚的对话，坦诚地指出了当前行业的痛点和未来突破的方向，这使得全书的阅读体验非常流畅，没有陷入纯粹的理论灌输。总而言之，这是一部既有深度、又有广度，能够引领读者思考如何将前沿信息技术转化为切实可靠的环境管理工具的权威著作。

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