具体描述
《数字化城市管理》编写采用理论、技术、方案、应用相结合的模式，深入论述数字城管的理论方法与技术路线，并结合实际案例提高其应用价值，具体包括：（1）把握当前城市管理中的热点难点，从发展理念、功能机制、组织实施、管理服务、技术架构等方面论述数字城管，为城市管理提供创新思路与技术手段，促进政府机构改革与职能转变。（2）介绍数字城管的关键技术、智能交通、现代物流、呼叫中心、智能社区、位置服务、宽带网络、虚拟现实、智能卡等），围绕电子政务、公共安全、医疗卫生等领域，探讨数字城管的实施思路与解决方案。（3）通过“网格管理”、“数字奥运”、“SARS危机”、“移动政务”等实际案例以及对北京、上海、广州、深圳、中国台北、新加坡等地的成功应用进行归纳分析，总结当前数字城管的建设状况、现实问题、优化模式与发展方向，为城市管理部门提供战略思路与实施经验。
《数字化城市管理》适用于各类政府公务员、电子政务开发者与使用者、大学相关专业师生及城市管理相关领域的研究人员。
《智能交通系统：构建未来城市脉络》 前言：城市脉动的数字化重塑 当我们谈论现代城市时，交通是其最核心的“血液循环系统”。随着城市人口的持续增长和机动化水平的提高，传统的交通管理模式已然不堪重负。拥堵、安全隐患、能源消耗以及环境污染，这些问题如同沉疴般困扰着每一个大都市的管理者与居民。本书正是基于对这些挑战的深刻洞察，系统性地阐述了智能交通系统（Intelligent Transportation Systems, ITS）——这一驱动未来城市高效、可持续运行的核心技术体系。 本书并非仅仅是对现有交通技术的简单罗列，而是力求构建一个从理论基础到工程实践，再到政策导向的完整知识框架。我们深入探讨了ITS如何通过信息采集、传输、分析与反馈，实现对交通流的实时感知、预测与优化控制。 --- 第一部分：智能交通系统的基石——数据与感知技术 第一章：交通信息采集的多元化视角 高效的交通管理首先依赖于全面、准确的实时数据。本章详尽剖析了当前主流的交通信息采集技术及其在复杂城市环境中的应用局限与潜力。 1.1 传感器网络与物联网（IoT）在路侧的应用： 深入研究了地磁感应器、超声波雷达、激光雷达（LiDAR）在车道级交通流量和速度监测中的精确性。重点分析了如何通过无线传感器网络（WSN）实现海量数据的低延迟传输与初步边缘计算。 1.2 基于视觉的交通流分析： 从传统的固定摄像机到新型的基于人工智能的视频分析系统，本章详细阐述了如何利用计算机视觉技术实现对车辆类型识别、拥堵指数计算、异常事件（如交通事故、行人闯入）的自动检测与预警。探讨了在不同光照和天气条件下的图像处理算法的鲁棒性设计。 1.3 非接触式数据源的挖掘： 探讨了浮动车数据（FCD）、移动通信基站数据（Cellular Data）以及众包数据（Crowdsourcing）在宏观交通状态评估中的关键作用。阐述了如何通过数据融合技术，弥补传统固定传感器在覆盖范围上的不足，构建全域交通画像。 第二章：通信网络架构与数据传输协议 智能交通系统的核心在于“智能”，而“智能”的实现依赖于高速、可靠的通信。本章聚焦于支撑ITS运行的通信技术栈。 2.1 车联网（V2X）的通信基础： 全面梳理了基于蜂窝网络（C-V2X）和直接通信（DSRC/IEEE 802.11p）的技术标准与演进路线。重点对比了它们在低延迟、高可靠性传输（如协同式自适应巡航控制、盲区预警）方面的性能差异。 2.2 5G/6G在交通领域的应用前景： 分析了下一代移动通信技术如何通过超高带宽和极低延迟，赋能自动驾驶决策支持、远程车辆控制以及大规模实时高清地图更新。 2.3 数据安全与隐私保护： 鉴于交通数据涉及地理位置和行为模式，本章专门讨论了在数据采集、存储和共享过程中，如何应用加密技术和差分隐私等手段，确保系统安全性和用户隐私的合规性。 --- 第二部分：智能决策与控制——优化交通流的实践 第三章：自适应信号控制系统的演进 交通信号灯是城市交通控制的“神经节”。本章侧重于从固定配时到动态自适应调整的转变。 3.1 经典优化模型回顾： 对早期基于线性和离散模型的优化方法（如Webster模型、SCATS基础逻辑）进行了回顾与批判性分析。 3.2 实时需求驱动的自适应控制： 深入讲解了基于强化学习（Reinforcement Learning, RL）的信号控制算法。通过构建高维度的状态空间和奖励函数，使信号控制系统能够自主学习并优化交叉口的平均延误时间、排队长度和车辆吞吐量，而非仅仅依赖预设的规则。 3.3 区域协调与多目标优化： 探讨了如何将单个交叉口的控制扩展到整个交通网络层面，实现绿波带的动态生成与干线优先级的实时调整，以应对突发事件带来的全局性影响。 第四章：路径规划与出行服务（MaaS） 从宏观的路网规划到微观的个体导航，路径优化是提升用户体验的关键。 4.1 动态多目标路径规划算法： 针对导航系统中的“最短时间”或“最短距离”单一目标，本章引入了考虑拥堵费、碳排放、舒适度等多种约束的帕累托最优路径搜索算法（如A的变体和蚁群算法的改进）。 4.2 响应式公共交通调度： 研究了如何将需求响应式交通（DRT）与传统固定线路公交相结合。重点分析了动态拼车和按需响应服务（如微循环巴士）的运营优化模型，以填补固定线路服务的“最后一公里”空白，提高公共交通的吸引力。 4.3 自动驾驶环境下的协作式路径引导： 探讨了在V2X环境中，交通管理中心如何向自动驾驶车辆群组分发全局最优路径，以避免“信息孤岛”导致的新的局部拥堵。 --- 第三部分：面向未来的集成与应用 第五章：自动驾驶与交通基础设施的协同 自动驾驶的最终实现，离不开高精度基础设施的支撑。 5.1 基础设施智能化升级： 详细介绍了智能路侧单元（RSU）的功能集成，包括高精度定位增强、边缘计算能力部署以及对环境信息的实时采集与广播。 5.2 协同式自动驾驶（CAV）的控制策略： 分析了CAV在交叉口和匝道汇入点如何通过V2V通信，实现低速或零速碰撞的精确队列通过（Platooning and Intersection Management），从而极大地提高路口通行效率。 5.3 应对极端天气与突发事件的自动化响应： 阐述了利用AI模型对传感器数据进行模式识别，一旦检测到恶劣天气（如大雾、暴雨）或突发事故，系统如何自动触发降速提醒、车道封闭、应急响应单位调度等一系列预案。 第六章：可持续性与城市韧性 智能交通系统不仅要追求效率，更要承担起环境责任和社会韧性的构建。 6.1 交通能源效率优化： 研究了ITS如何通过平滑车速曲线、优化公交发车间隔等方式，显著降低城市交通的燃油消耗和尾气排放。讨论了电动汽车（EV）充电基础设施的智能选址与电网负荷平衡策略。 6.2 城市交通韧性规划： 探讨了在自然灾害或重大社会事件发生时，ITS如何快速评估受损路段，动态调整应急车道，并为救援物资和人员的疏散提供最优路径引导，确保城市关键功能的快速恢复。 结论：迈向无缝衔接的城市生活 本书的终极目标是描绘一个“无缝衔接”的城市交通愿景——一个由实时数据驱动、具备自我感知、学习与优化能力的复杂生命体。这种转型要求跨学科的深度合作，涵盖计算机科学、电子工程、运筹学、以及城市规划与政策制定。我们坚信，通过对智能交通系统技术的持续深入研究与审慎应用，未来的城市脉动将更加强劲、有序且富有弹性。
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目录信息
第1章 数字化城市管理理论综述 1.1 信息城市理论 1.2 城市管理的信息化变革 1.3 数字城管发展形势 1.4 数字城管建设策略第2章 数字化城市管理的技术体系 2.1 数字城管核心技术 2.2 数字城管系统架构 2.3 数字城管开发思路 2.4 数字城管工程体系第3章 数字化城市管理的电子政务应用 3.1 以信息资源管理平台为核心的电子政务建设思路 3.2 以地理信息系统作为信息资源管理平台建设的突破 3.3 基于SuperMap GIS的电子政务解决方案第4章 数字化城市管理解决方案 4.1 数字城管公共卫生解决方案 4.2 数字城管公共安全解决方案 4.3 数字城管网络犯罪解决方案 4.4 数字城管人口管理解决方案第5章 数字化城市管理的探索创新 5.1 数字城管新模式 5.2 数字城管新模式技术架构 5.3 数字城管新模式的应用成效 5.4 数字城管新模式引发的思考
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