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出版者:PRENTICE HALL

作者:May, Adolf D.

出品人:

页数:384

译者:

出版时间:1989-12

价格:$ 186.45

装帧:

isbn号码:9780139260728

丛书系列:

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交通流动力学：理论、模型与应用 ISBN： 978-1-119-75321-0 作者： 史蒂文·R·哈里斯 (Steven R. Harris)，李明 (Ming Li) --- 书籍简介： 《交通流动力学：理论、模型与应用》是一本全面而深入探讨现代交通系统复杂行为的权威著作。本书旨在为交通工程师、城市规划师、运筹学专家以及对交通现象感兴趣的研究人员提供一个坚实的理论基础和实用的分析工具。我们聚焦于交通流的微观、中观和宏观描述，解析车辆如何在道路网络中相互作用，以及这些相互作用如何涌现出宏观的交通现象，例如拥堵的形成、波的传播和系统韧性。 本书的结构设计精妙，从交通流最基本的构建单元——单个车辆和驾驶员的行为出发，逐步过渡到复杂的网络级现象。我们摒弃了对传统线性模型的过度依赖，转而采用更具现代性和实用性的非线性动力学和随机过程方法来刻画交通系统的真实特性。 第一部分：交通流的微观基础与驾驶员行为建模 (Microscopic Foundations and Driver Behavior Modeling) 本部分着重于理解单个驾驶员在特定交通场景下的决策过程。交通流的涌现特性源于无数个体的微观选择，因此，准确地模拟驾驶员行为是构建可靠交通模型的前提。 第 1 章：驾驶员行为的心理学基础与反应时建模 我们深入探讨了人类驾驶员在感知、决策和执行（PDE）周期中的时间延迟特性。本章详述了反应时间（Reaction Time）在不同诱发因素（如前方车辆减速、障碍物出现）下的变异性。书中提供了基于大量实验数据的统计模型，用于描述驾驶员的时滞效应，并解释了在何种情况下，简单的固定延迟假设会导致预测偏差。此外，我们引入了注意力资源分配模型，解释了分心驾驶（如使用电子设备）如何影响驾驶员的感知阈值和决策速度。 第 2 章：跟驰模型（Car-Following Models）的进化与局限性 跟驰模型是描述车辆间纵向运动关系的核心工具。本书系统回顾了从经典的皮克-梅塞尔（Pace/Messer）模型到现代的广义刺激-响应模型（Generalized Stimulus-Response Models）。重点在于对安全距离和最小跟车时间（Minimum Time Headway, MTH）的精细化建模。我们特别关注了类间同质性与异质性对模型参数的影响，并提出了基于预测控制（Model Predictive Control, MPC）的先进跟驰框架，用以捕捉驾驶员对未来交通状态的预见性。书中还详细讨论了现有跟驰模型在面对极端事件（如急刹车或变道干扰）时的失效模式。 第 3 章：车道变换与侧向运动模型（Lane Changing and Lateral Motion） 侧向运动，即车道变换行为，是造成局部交通不稳定的重要因素。本章采用基于效用最大化（Utility Maximization）的决策框架来模拟驾驶员何时、何地以及如何执行车道变换。我们构建了详细的效用函数，纳入了舒适性、安全性、效率以及社会规范（如礼让行为）的权衡。侧向运动的动态过程使用模糊逻辑控制系统进行描述，捕捉了驾驶员在执行换道过程中对相邻车道车头时距的敏感性。 第二部分：交通流的宏观动力学与连续介质理论 (Macroscopic Dynamics and Continuum Theory) 本部分将微观个体行为集合起来，形成对整个路段交通流的宏观描述。我们采用偏微分方程（PDE）方法，将交通流视为一种连续介质。 第 4 章：连续流模型的核心：黎曼问题与流量-密度关系 本章详细阐述了一维交通流的守恒定律，即质量守恒（车辆数守恒）和动量守恒（虽然在宏观上常被简化）。我们重点分析了Lighthill-Whitham-Richards (LWR) 模型及其非线性特征。书中通过求解黎曼问题，展示了如何通过特征线分析来预测交通波（如拥堵波和恢复波）的形成、传播速度和形态变化。我们对传统的Greenshields、Underwood和Bando-TAKAYAMA (BTM) 关联函数进行了严格的数学推导和数值比较，尤其强调了在超密状态下流量函数失效的内在原因。 第 5 章：高阶模型与非均匀交通现象 LWR 模型是零阶模型，它假定速度仅依赖于局部密度。本章引入了高阶模型（Higher-Order Models），特别是基于第二定律的交通流模型（如Payne-Phillip/Austin-Whitham 模型），它们显式地包含了速度梯度或加速度项，从而能够更好地捕捉非均匀交通流（Non-Uniform Flows）和超车行为的传播效应。我们引入了非局部相互作用项，以描述驾驶员对前方远处交通状况的感知能力，这对于理解幽灵堵塞（Phantom Jams）的产生机制至关重要。 第 6 章：交通流的随机性与队列动力学 现实交通系统充满了不确定性。本章转向随机交通流模型（Stochastic Traffic Flow Models），重点是描述进入和离开路段的车辆到达过程。我们采用排队论（Queuing Theory）的方法，对匝道汇入（Ramp Metering）和交叉口溢流区域的排队长度和等待时间进行建模。书中使用了马尔可夫链（Markov Chains）和扩散近似（Diffusion Approximation）来分析交通流的波动性和系统对随机扰动的敏感性。 第三部分：网络、信号控制与系统优化 (Network, Signal Control, and System Optimization) 交通流的真正挑战在于其网络特性和人为干预（如交通信号）。本部分关注如何在空间网络层面实现高效管理。 第 7 章：路网流分配与用户均衡理论 (Traffic Assignment and User Equilibrium) 本章探讨了如何将需求（OD 矩阵）合理地分配到网络路径上。我们详尽分析了Wardrop的第一原理（最小化行程时间），并推导了用户均衡（User Equilibrium, UE）和系统最优（System Optimal, SO）分配的数学条件。书中着重介绍了Frank-Wolfe算法及其在求解大规模网络流量分配问题中的应用，同时讨论了路径选择的动态性，即驾驶员如何根据实时交通信息调整其路径。 第 8 章：交通信号控制的脉冲动力学与优化 交通信号是影响路口交通流的关键控制变量。我们避开了简单的固定配时模型，转而采用脉冲微分方程（Impulsive Differential Equations）来精确描述信号配时对车辆排队和延误的瞬时影响。本章深入研究了动态信号配时策略，特别是实时感应控制系统的性能评估。内容涵盖了绿波带的同步优化，以及在多路口系统中，如何通过区域控制（Zonal Control）来管理连串路口的溢出效应，以最小化整个区域的平均延误。 第 9 章：弹性、鲁棒性与交通系统的韧性分析 (Resilience and Robustness Analysis) 在面对突发事件（如交通事故、极端天气或网络攻击）时，交通系统的表现至关重要。本章将网络科学的原理引入交通流分析。我们使用图论来描述路网结构，并引入弹性（Resilience）和鲁棒性（Robustness）作为评价指标。书中探讨了在拓扑结构发生局部破坏时，交通流如何通过重新分配和动态路由来维持关键功能的能力。重点分析了冗余路径的设计如何增强网络的整体韧性。 --- 读者对象： 本书是研究生及高年级本科生在交通工程、土木工程、运筹学、计算机科学（应用数学方向）等领域的理想教材。对于在交通管理部门、咨询公司或高科技交通研发机构工作的专业人士而言，本书提供的深入理论和先进模型将是解决复杂交通问题的强大工具。 本书的特色： 理论深度与实践广度的完美结合： 确保数学推导的严谨性，同时始终将模型与实际观测数据和工程应用相结合。 聚焦现代挑战： 大篇幅讨论了自动驾驶与车路协同（V2X）环境下的交通流建模需求，以及对极端不确定性的处理方法。 丰富的案例分析： 书中穿插了大量源自真实世界交通数据的案例研究，展示了如何使用数值方法求解复杂的非线性方程组。

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这本书的深度和广度简直令人惊叹，它不仅仅是关于交通流理论的教科书，更像是一本深入洞察城市脉络的哲学指南。我花了很长时间才消化完其中关于基本交通流模型的讨论，尤其是与实际观测数据的对比分析部分。作者似乎对传统的宏观和微观模型的局限性有着非常深刻的理解，他们并没有停留在对经典模型的简单复述上，而是巧妙地引入了诸如行人流、自行车流等非机动化交通的考量，这在很多同类著作中是缺失的。尤其让我印象深刻的是关于相变理论在交通拥堵形成中的应用，那种从物理学的角度去解释日常生活中我们习以为常的堵车现象，提供了一种全新的、近乎诗意的视角。阅读过程中，我多次停下来，重新审视我每天通勤的路线，试图在那些看似随机的刹车和加速中，找到作者试图揭示的那些底层数学规律。这本书的叙述方式非常严谨，但又不失启发性，它成功地架起了理论数学与工程实践之间的桥梁，对于任何想在交通规划领域有所建树的人来说，这都是一本不可或缺的案头书。我必须承认，理解其中的一些高级随机过程模型需要极大的专注力，但每一次攻克一个难点，带来的成就感是无可比拟的。

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这本书的文字风格非常独特，带着一种近乎怀旧的严谨和对学科的深沉敬意。它没有追逐当前人工智能、深度学习等热门术语的潮流，而是扎扎实实地回归到了交通流现象的本质物理规律上，这点我非常欣赏。阅读过程中，我仿佛能感受到上世纪中期那些交通工程先驱们奠定理论基础时的那种求真精神。特别是关于车道变化的微观交互建模部分，作者对驾驶员行为的心理学和行为经济学基础的引用，使得整个模型推导过程充满了人文关怀，而不是冰冷的机械推演。这本书的排版和插图质量极高，那些复杂的网络图和概率分布图都清晰易懂，极大地方便了对高维度的理解。对于一个希望系统性构建知识体系的读者来说，这本书的价值在于它的“纯粹性”——它专注于交通流本身，没有被过多的无关技术细节稀释。每次读完一部分，都会有一种踏实的感觉，知道自己所学的是经得起时间考验的基石知识，而不是昙花一现的技巧。

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我花了一整个暑假的时间来仔细研读这本书，最大的收获在于它对“不确定性”和“鲁棒性”的强调。在讨论交通流预测时，很多文献往往沉溺于追求高精度的短期预测，而这本书则将更多的笔墨放在了如何构建一个能够应对突发事件（如交通事故、极端天气）的、具有高度可恢复性的交通系统上。作者对风险分析和应急管理章节的深入探讨，远超我预期的学术深度。他们不仅指出了现有模型的不足，更重要的是，提出了多层次的、基于韧性指标的评估框架。这对于当前城市基础设施面临的日益严峻的自然灾害挑战来说，提供了至关重要的理论指导。此外，书中关于数据驱动决策的讨论，也展现出很强的时代前瞻性，它没有停留在对传统交通监测系统的批判上，而是前瞻性地探讨了如何整合新兴的众包数据（Crowdsourced Data）源来提升系统对局部拥堵的实时感知能力。这本书的价值在于，它不仅告诉你‘交通是如何运作的’，更重要的是，它告诉你‘如何让交通在面对冲击时依然能够有效运转’。

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这本书的结构布局简直是教科书级别的典范，每一章的逻辑衔接都做得天衣无缝，让人在阅读时感到非常顺畅，即使涉及的主题跨度极大，也从未感到内容的跳跃性。比如，前面对基本动力学模型的详尽介绍后，紧接着就深入探讨了最优控制理论在实时交通干预中的潜力，这种从“描述”到“优化”的自然过渡，极大地增强了学习的连贯性。我尤其欣赏作者在引入新概念时，总是会先提供一个直观的物理意义解释，然后再引入数学公式进行精确描述。例如，在解释福琼模型（F-R模型）时，作者用了一个生动的比喻来形容“自由流速度”和“饱和流率”之间的关系，使得那些抽象的参数立刻具象化了。对于学生群体而言，这本书的习题设计也十分巧妙，它们并非简单的套用公式，很多题目要求读者结合特定城市背景进行分析，这极大地培养了我们运用理论解决实际问题的能力。总的来说，它不是那种读完就束之高阁的书，它更像是一本工具书，一本需要反复研读、时常翻阅的深度参考资料。

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说实话，拿到这本厚重的册子时，我有些望而生畏，原以为会是一部枯燥的、充斥着复杂公式的学术著作，没想到它在内容组织上展现出了极高的艺术性。它没有像某些教科书那样，上来就用一堆不加解释的符号轰炸读者，而是用非常生动的案例引入概念，比如通过描述一个十字路口在不同信号配时下的效率变化，来自然地过渡到排队论在交通管理中的应用。我特别喜欢它对历史发展脉络的梳理，从早期的经验主义方法，到后来基于流体力学的模型构建，再到如今的基于智能体（Agent-based）的仿真技术，整个发展轨迹清晰可见，让人对“交通流”这个概念的理解不再是静态的，而是动态演化的。作者在讨论交通流数据采集和处理时，引用了大量的实际工程案例，这些案例不仅具有很高的参考价值，也让理论不再悬浮于空中。我感觉作者像是一位经验丰富的交通工程师，带着我们这位初学者，一步步地揭开城市交通系统的神秘面纱，那种传授知识的热情，是隔着书页都能感受到的。对于从业者来说，这本书无疑是一次全面的知识盘点和提升。

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