新一代智能化交通控制系统理论及技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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袁建华，姚丹亚，张雷元 等 著

图书标签:

• 交通控制
• 智能化交通
• 交通系统
• 控制理论
• 人工智能
• 交通工程
• 信号控制
• 优化算法
• 城市交通
• 智能交通系统

出版社： 化学工业出版社

ISBN：9787122209344

版次：1

商品编码：11584676

包装：平装

开本：16开

出版时间：2014-11-01

用纸：胶版纸

页数：182

编辑推荐

　　《新一代智能化交通控制系统理论及技术》提出的新一代智能化交通控制系统，是在传统的区域交通控制系统基础上实现的集成创新，重点解决了大范围战略交通控制、基于空间信息系统和交通仿真的区域协调决策支持、智能化本地交通控制等方面的基础理论和关键技术。

内容简介

　　《新一代智能化交通控制系统理论及技术》提出了适合我国大中城市交通特点的新一代交通控制系统结构、控制模式自适应转换方法、交通流优化与智能分析理论技术以及新一代交通控制系统技术标准体系，为实现跨系统、跨设备的资源和信息整合、协同控制消除了技术障碍。
　　本书共分7章。第1章绪论介绍道路交通信号控制技术发展历程、特点和发展趋势；第2章介绍交通控制相关状态获取技术；第3章介绍混合交通流控制策略和算法；第4章介绍大范围战略控制技术；第5章介绍交通网络在线仿真技术，提出交通能量概念；第6章介绍嵌入式交通信号控制机设计技术；第7章介绍智能化交通控制系统标准化技术。
　　本书可供道路交通管理部门、建设部门、科研机构和生产厂家等参考，也可作为交通类相关专业学生的教材或参考资料。

作者简介

　　袁建华，公安部交通管理科学研究所，研究员，86年进入公安部交通管理科学研究所工作长期从事道路交通安全、交通控制与智能交通方面的科学研究、设计开发及工程实施等工作，负责完成了“七五”、“九五”、“十五”、“十一五”国家重点科技攻关计划课题5个（自行车检测器、交通管理计算机辅助决策系统、具有我国自主知识产权面向ITS领域的核心软件等）、国家“863”课题1个（新一代智能化交通控制系统）以及科技部、公安部项目6个（公安交通指挥系统设计与建设技术规范、城市交通指挥中心动态数据分析方法等），负责完成国家道路交通安全科技行动计划课题1个（道路交通安全执法关键技术及大范围应用）。主持完成了6项国家或行业技术标准制修订。负责完成了10多个公安交通指挥系统的设计和项目管理工作。作为第一完成人，申请获得了7项国家发明或实用新型专利，在国内期刊上发表了30多篇学术论文。2004年1月起任研究员，先后获得国家科技进步二等奖1次，公安部科技进步二等奖3次，三等奖3项。2003年荣获全国公安科技先进个人，2004年享受公安部津贴，2008年享受国务院政府特殊津贴。

目录

第1章 绪论
1.1新一代智能化交通控制系统概述
1.2新一代智能化交通控制系统技术框架
第2章 交通控制相关状态获取技术
2.1概述
2.2新型交通流实时采集技术与方法
2.2.1基于浮动车数据的交通流实时采集技术
2.2.2基于视频图像处理的交叉口交通流实时采集技术
2.3道路多源交通流分析和融合技术
2.3.1多源交通流数据级融合技术
2.3.2交通流信息预测技术
2.3.3道路交通状态识别技术
第3章 混合交通流控制策略和算法
3.1概述
3.2混合交通流交通行为分析与评价技术
3.2.1灯控路口违章过街行人和非机动车行为特性分析
3.2.2灯控路口直行机动车流行为特性分析和应用
3.2.3灯控路口右转机动车流行为特性分析和应用
3.3智能化区域交通协调控制技术
3.3.1分布式四级控制结构
3.3.2控制模式自适应技术
3.3.3多关键路口优化技术
3.3.4公交优先控制策略
3.3.5单路口多目标优化算法
3.3.6干线协调控制算法
3.3.7区域协调控制算法
第4章 大范围战略控制技术
4.1概述
4.2城市道路网络动态纵向分层技术
4.2.1城市道路网络纵向分层结构模型
4.2.2城市道路网络分层数据流模型
4.3城市道路网络横向区域划分技术
4.3.1交通控制子区划分影响因素
4.3.2交通控制基本参数
4.3.3交通控制子区划分基本参数
4.3.4基于请求响应的横向区域划分技术
4.3.5基于超图分割的横向区域划分技术
第5章 交通网络在线仿真技术
5.1概述
5.2交通能量
5.2.1交通能量概念
5.2.2交通能量定义
5.3路段交通能量模型
5.3.1路段交通参数分析
5.3.2单车道交通能量模型
5.4路口交通能量模型
5.4.1路口交通参数分析
5.4.2路口交通能量模型
5.5网络交通能量模型
5.5.1模型定义
5.5.2交通能量场概念
5.6交通网络建模
5.6.1网络的数学模型
5.6.2网络的关联矩阵分析
第6章 嵌入式交通信号控制机设计技术
6.1概述
6.2系统功能
6.3嵌入式主控单元设计
6.3.1硬件系统结构
6.3.2核心处理器、总线、操作系统选型
6.3.3可编程器件的应用
6.3.4多串口扩展芯片的应用
6.3.5控制方式的应用
6.3.6软件设计
6.4负载参数的高精度数字化检测技术
6.4.1高精度电流电压参数测量
6.4.2数字化高精度检测电路
6.4.3测量精度分析
6.4.4输出回路故障检测
6.5多模式交通流参数检测单元
6.5.1设计原理
6.5.2硬件设计
6.5.3软件设计
第7章 智能化交通控制系统标准化技术
7.1概述
7.2道路交通信号控制机
7.3道路交通信号控制机与检测器间的通信协议
7.4交通信号机与上位机间的数据通信协议
参考文献

前言/序言

《都市脉搏：现代城市交通管理与优化策略》 本书深入探讨了在快速城市化进程中，交通系统所面临的严峻挑战，以及如何通过系统性的规划、先进的技术应用和科学的管理方法，构建高效、安全、绿色的现代城市交通网络。全书内容围绕着“疏通与优化”、“智慧与互联”、“安全与韧性”三大核心主线展开，力求为城市交通管理者、规划师、工程师以及相关研究人员提供一套全面、实用的理论框架和实践指南。 第一部分：城市交通系统的现状与挑战 在城市化浪潮的席卷下，人口的剧增和机动化水平的飞速提升，使得传统交通管理模式难以为继。本部分首先梳理了当前全球主要城市在交通拥堵、环境污染、交通事故频发、公共交通吸引力不足等方面的共性问题。我们将从宏观和微观两个层面，剖析这些问题的根源，包括城市空间布局的非集约化、道路基础设施的瓶颈、交通需求的复杂多变、驾驶行为的非理性以及交通管理政策的滞后性等。通过大量的案例分析，揭示不同城市在面对相似挑战时所采取的应对策略及其效果，为后续章节的理论探讨奠定现实基础。 第二部分：交通流理论与建模的革新 理解和预测交通流是交通管理的基础。本部分将对经典的交通流理论进行回顾，并重点介绍近年来在宏观和微观交通流建模方面取得的突破。在宏观层面，我们将探讨基于元胞自动机、人工神经网络和深度学习等方法构建的交通流预测模型，分析它们在处理大规模、实时交通数据方面的优势。在微观层面，我们将深入研究个体行为模型，如基于规则的模型、基于效用的模型以及基于多智能体仿真模型，并重点阐述如何将驾驶员的行为特征、车辆的动力学特性以及道路环境的相互作用纳入模型之中，从而更精确地模拟和预测交通系统的动态演变。此外，我们还将讨论不同模型之间的融合与互补，以及模型验证与校准的关键技术。 第三部分：智能交通基础设施与传感技术 智能化的交通控制离不开先进的基础设施和信息感知技术。本部分将详细介绍当前主流的智能交通基础设施，包括智能信号灯控制系统、车路协同通信系统（V2X）、可变信息标志（VMS）、地磁传感器、视频检测器等。我们将深入分析这些基础设施的工作原理、数据采集方式以及在交通信号优化、交通诱导、事件检测等方面的应用。特别地，本书将重点关注车路协同技术的发展，阐述其在提高道路安全、优化交通效率、实现自动驾驶协同等方面的巨大潜力。同时，我们还将探讨物联网（IoT）在交通领域的应用，如何构建一个全方位、高精度的交通信息感知网络，为实时交通监测和决策提供支撑。 第四部分：交通信号控制策略的智能化升级 交通信号灯是控制城市交通流的关键节点。本部分将系统性地介绍从传统的固定配时、感应控制，到更为先进的自适应控制和区域协调控制策略。我们将深入剖析各种控制算法的原理，包括基于历史数据的预测控制、基于实时交通数据的动态调整控制，以及近年来兴起的基于强化学习和联邦学习的智能信号控制技术。这些新兴技术能够让信号灯系统更有效地响应实时交通需求，减少车辆等待时间，提高交叉口通行能力，并最终缓解区域性交通拥堵。我们还将探讨如何将多目标优化理念融入信号控制，在保证通行效率的同时，兼顾行人过街安全、公共交通优先以及减少车辆怠速排放等环保目标。 第五部分：公共交通系统优化与出行服务创新 提升公共交通的吸引力和效率是缓解城市交通压力的重要途径。本部分将聚焦于公共交通系统的优化，包括线路规划、站点布局、时刻表优化以及公交优先措施。我们将探讨如何利用大数据分析乘客出行OD（Origin-Destination）需求，科学规划公交线路，提高覆盖率和便捷性。同时，我们将介绍先进的公交调度系统，利用实时数据进行车辆调度和客流管理，减少延误和空载率。此外，本书还将关注出行即服务（MaaS）的理念，探讨如何整合多种交通方式（包括共享单车、网约车、出租车等），为用户提供一站式的出行解决方案，引导公众从私家车出行转向更加绿色、经济的出行方式。 第六部分：交通安全管理与应急响应 保障交通安全是交通管理的首要任务。本部分将探讨交通事故的成因分析、风险评估以及预防措施。我们将介绍基于大数据和人工智能的交通安全监测预警系统，通过对历史事故数据、交通流量、天气状况等多维度信息的分析，识别高风险区域和时段，并提前发出预警。同时，我们还将关注交通应急管理，包括交通事故响应、道路封闭管理、交通疏导方案制定等。本部分还将探讨如何在突发公共事件（如自然灾害、大型活动）发生时，构建快速、高效的交通应急响应机制，最大程度地减少事件对城市交通的影响。 第七部分：绿色交通与可持续发展 面对日益严峻的环境挑战，推动绿色交通发展已成为城市可持续发展的必然选择。本部分将深入探讨如何通过政策引导、技术创新和基础设施建设，促进电动汽车、氢燃料电池汽车等新能源汽车的普及。我们将分析充电基础设施的规划与建设，以及智能电网与交通系统的协同。同时，我们还将关注共享出行、慢行交通（自行车和步行）的推广，以及城市交通规划对碳排放的减量化贡献。本书将重点介绍如何利用交通信息技术，优化能源利用效率，鼓励绿色出行行为，最终构建一个更加清洁、低碳的城市交通体系。 第八部分：交通数据分析与决策支持 海量的交通数据是提升交通管理水平的关键资源。本部分将探讨如何从多源异构的交通数据中提取有价值的信息，并将其应用于交通决策。我们将介绍数据采集、清洗、存储、处理和分析的全流程技术，包括数据挖掘、机器学习、时空数据分析等方法。重点将放在如何利用数据分析结果，为交通规划、交通控制、交通管理政策的制定提供科学依据和决策支持。我们还将探讨数据共享与隐私保护的平衡，以及构建开放式交通数据平台，促进跨部门、跨领域的协同创新。 第九部分：未来展望与挑战 展望未来，自动驾驶技术、共享出行模式的普及、城市空中交通（UAM）的可能性，都将深刻地改变城市的交通面貌。本部分将对这些新兴技术和趋势进行前瞻性分析，探讨它们对现有交通系统带来的机遇和挑战。我们将讨论如何应对自动驾驶汽车的引入对道路基础设施、交通管理和法律法规的影响。同时，我们还将探讨智能交通系统在应对未来城市人口增长和出行需求变化方面的适应性与韧性。本书旨在启发读者思考，如何共同构建一个更加智能、高效、安全、绿色和人性化的未来城市交通系统。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容真是让人大开眼界，特别是“技术”的讲解部分，简直是为我量身定做的。作为一名在交通领域工作多年的工程师，我一直关注着技术的更新迭代，而这本书无疑是当前最前沿的集大成者。书中对“大数据分析”在交通管理中的应用进行了详细的阐述，从海量出行数据中提取有价值的信息，预测交通拥堵，优化信号灯配时，甚至实现对交通事故的提前预警，这些都给我留下了深刻的印象。特别让我感兴趣的是关于“机器学习”在交通流量预测中的应用，作者详细介绍了不同算法（如LSTM、GRU）的原理及其在交通预测中的优势，并提供了具体的实现案例，这对于我开发新的预测模型非常有帮助。另外，书中对“物联网（IoT）”技术在交通基础设施建设中的应用也进行了深入的分析，比如通过智能传感器监测桥梁的健康状况，通过RFID技术实现车辆的精准识别和追踪，这些都为构建更加安全、高效的交通系统提供了坚实的技术支撑。我还注意到书中对“5G通信技术”在智能交通中的作用进行了重点介绍，它为实现车车通信（V2V）、车路通信（V2I）提供了高速、低延迟的网络保障，从而为实时协同控制和高级辅助驾驶提供了可能。这本书的技术内容非常丰富，而且贴近实际应用，是值得反复研读的宝贵资料。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的是一次思维的洗礼，让我对“智能化”有了更深刻的理解。我一直以为，智能化就是给系统装上各种传感器，然后通过数据分析来做决策，但读完这本书，我才意识到，这只是冰山一角。作者深入浅出地探讨了如何构建一个真正具有“智能”的交通控制系统，这种智能不仅仅是反应式的，更是预测式、自适应式，甚至可以说是“预见式”的。书中详细阐述了人工智能在交通领域的应用，从深度学习在交通流量预测中的突破，到强化学习在动态信号灯配时优化上的创新，每一个章节都充满了前沿的理论和详实的技术细节。特别是关于多智能体协作的章节，让我耳目一新，原来不同的交通参与者（车辆、行人、信号灯等）可以像一个协调有序的集体一样，共同优化整体交通效率，减少拥堵和事故。作者在论述这些复杂概念时，并没有使用晦涩难懂的专业术语，而是结合了大量的实际案例和图表，使得即使是初学者也能逐步理解其中的逻辑和精髓。我特别欣赏书中对“数据融合”的深入探讨，它不仅仅是将不同来源的数据简单地叠加，而是通过智能算法，挖掘数据的深层关联，形成更全面、更准确的交通态势感知。这本书让我看到了交通控制的未来，一个更加高效、安全、绿色的交通环境，指日可待。它不仅仅是一本技术书籍，更是一份引领行业发展的蓝图，强烈推荐给所有对未来交通充满好奇的专业人士和爱好者。

评分☆☆☆☆☆

这本书让我深刻体会到了“智能化”的真正含义，它远不止是简单的自动化，更是一种智慧的决策和协同。作者在书中详细阐述了如何构建一个能够感知、分析、预测并最终做出最优决策的交通控制系统。我尤其被关于“情境感知”的章节所吸引。书中不仅仅强调了对交通流量的实时监测，更深入地探讨了如何整合多种信息源，例如天气状况、特殊事件（如演唱会、体育赛事）、道路施工信息，甚至是社交媒体上发布的突发信息，来全面理解当前的交通“情境”。基于这种情境感知，系统才能够做出更加精准的预测和更有效的决策。例如，当预测到即将到来的大雨时，系统可以提前调整信号灯配时，减少车辆的等待时间，降低因路况恶化造成的事故风险。书中还详细介绍了“基于模型的预测控制（MPC）”技术，这种技术能够考虑未来的交通发展趋势，提前进行干预，而不是仅仅被动地应对当前的状况。这就像一个经验丰富的交通指挥官，不仅能够应对眼前的拥堵，更能预见未来的潜在问题并提前做好准备。这本书让我看到了一个真正“聪明”的交通系统，它能够像人一样思考，像人一样决策，并不断学习和进步。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的最大冲击，是关于“未来”的想象。它让我意识到，我们现在所处的交通状况，只是一个短暂的过渡阶段，未来将会有更加颠覆性的变革。作者在书中描绘了一个充满想象力的未来交通图景，其中，自动驾驶汽车、无人机配送、智能公共交通等将融为一体，形成一个高度协同、高效运行的交通网络。书中对“车路协同（V2X）”技术的未来发展进行了详尽的预测，它将不仅仅是简单的信息交互，更是能够实现车辆之间、车辆与基础设施之间的高度智能化协作，从而实现更加安全、顺畅的交通流。我尤其对书中关于“预测性维护”的理念感到兴奋。通过对交通基础设施（如桥梁、隧道、道路）的实时监测和数据分析，系统能够在出现故障之前就进行预警和维护，从而大大降低了安全风险和维护成本。书中还探讨了“动态定价”和“出行即服务（MaaS）”等概念，这些都将重塑我们的出行方式和交通管理模式。这本书不仅仅是一本技术手册，更是一份关于未来交通发展的愿景宣言，它让我对未来的出行充满了期待和好奇。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的，是一种对“人”的重新审视。在追求技术进步和系统效率的同时，作者并没有忘记交通系统的根本目的是服务于人。书中关于“以人为本”的设计理念，让我印象深刻。作者详细阐述了如何将用户需求和出行习惯融入到交通控制系统的设计和优化过程中。例如，通过对不同人群（如老年人、残疾人、儿童）的出行特点进行分析，设计更加人性化的交通引导和安全保障措施。书中还探讨了“交通心理学”在智能交通系统中的应用，它解释了人们在出行过程中可能会产生的各种心理反应，以及如何通过合理的系统设计来引导和优化这些行为。例如，通过清晰、直观的交通信息提示，减少驾驶员的焦虑和压力，提高他们的注意力。此外，书中还对“社会公平性”在智能交通系统中的重要性进行了强调。一个真正智能的交通系统，不应该加剧社会的不平等，而是应该为所有出行者提供公平、便捷、安全的出行机会。例如，通过优化公共交通的覆盖范围和频率，为偏远地区居民提供更多出行选择。这本书让我看到了技术与人文的完美结合，它不仅仅是关于如何让交通更高效，更是关于如何让出行更美好。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我对“智能化”交通控制的理解，从技术层面上升到了系统工程的层面。作者不仅仅是介绍各种先进的技术，更是着眼于如何将这些技术有机地整合，构建一个完整、高效、可持续发展的智能交通系统。我尤其欣赏书中关于“系统集成”和“互操作性”的讨论。一个真正智能的交通控制系统，需要能够无缝地集成来自不同供应商、不同技术标准下的各种子系统，并且能够实现信息的互联互通。书中对“标准化”和“开放接口”的重要性进行了强调，这为构建一个能够兼容未来技术发展的开放式生态系统提供了指引。我印象深刻的是书中对“容错性”和“安全性”的深入探讨。一个高度智能化的系统，一旦出现故障，可能会导致灾难性的后果。因此，作者详细介绍了如何通过冗余设计、故障检测和自恢复机制，来确保系统的稳定性和可靠性。此外，书中对“用户体验”的关注也让我耳目一新。智能交通系统不仅仅是为了提高效率，更是为了给出行者带来更便捷、更舒适、更安全的出行体验。例如，通过个性化的出行信息推送、智能化的路线规划，以及更加人性化的交通引导，都能够极大地提升用户的满意度。

评分☆☆☆☆☆

我被这本书中关于“新一代”的定义深深吸引。一直以来，我们对交通控制的认知都停留在较为传统的层面，例如简单的信号灯控制、流量统计等。然而，这本书却将视野提升到了一个全新的高度。它所探讨的“新一代智能化交通控制系统”，远不止于简单的自动化，而是包含了一系列前瞻性的理论和技术。例如，在“自适应控制”方面，作者详细介绍了如何利用实时交通数据，结合复杂的算法模型，动态调整信号灯配时，以应对不断变化的交通状况。这不仅仅是简单的“红灯停，绿灯行”，而是能够根据车流量、道路拥堵情况、甚至天气变化，智能地做出最优决策。书中还涉及到了“协同控制”的概念，这让我开始思考，如何让不同的交通子系统之间实现无缝对接和信息共享。想象一下，当一辆救护车即将到达某路段时，整个路段的信号灯能够提前为其“开绿灯通道”，而周边的车辆则被智能地引导至其他车道，这便是书中提到的“绿色通道”技术的雏形。更让我惊叹的是，作者对“边缘计算”和“车联网（V2X）”技术的融合应用进行了深入的剖析。这意味着未来的交通控制系统将更加分布式，数据处理能力将下沉到车辆本身和路侧设备，从而大大提高响应速度和决策的实时性。这本书不仅仅是理论的堆砌，更是对未来交通发展方向的深刻洞察，它为我们描绘了一个高度互联、智能高效的交通新图景，绝对是了解行业前沿不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

这本书的“理论”部分，让我对交通控制的理解提升到了一个全新的哲学高度。作者不仅仅是将现有的理论进行梳理，更是试图从更宏观、更根本的角度去探讨交通控制的本质。我被其中关于“复杂性科学”在交通系统建模中的应用深深吸引。交通系统本身就是一个典型的复杂系统，其中个体行为的微小变化可能导致宏观层面巨大的影响。作者利用复杂性科学的视角，解释了为何传统的线性控制方法在面对交通的非线性、动态特性时显得捉襟见肘。书中对“自适应网络”和“分布式决策”的探讨，让我看到了未来交通控制的潜在发展方向，即从集中的、自上而下的控制模式，转向更加分散、自主的协同控制模式。这就像一个生物体内的神经系统，各个部分能够自主响应，同时又能协同工作，形成整体的最优运行状态。书中对“信息论”在交通数据分析中的应用也进行了深入的探讨，它揭示了如何从海量、异构的交通数据中提取最关键的信息，并利用这些信息来指导控制决策。这不仅仅是关于“数据量”的问题，更是关于“信息质量”和“信息有效性”的问题。这本书的理论深度和前瞻性，让我对交通控制的未来充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来了巨大的启发，尤其是关于“理论”部分，作者不仅仅是罗列各种模型和公式，而是深入探讨了这些理论背后的逻辑和哲学。他从交通系统作为一个复杂动态系统的角度出发，解释了为何传统的控制方法在面对日益增长的交通需求和复杂多变的交通状况时显得力不从心。书中对“涌现性”和“自组织”等概念的引入，让我认识到，交通系统的行为并非完全由外部控制决定，而是在个体交互中产生整体的宏观现象。基于此，作者提出了构建“自适应”和“鲁棒”交通控制系统的必要性。我尤其喜欢其中关于“博弈论”在交通场景中的应用分析，它解释了在个体追求自身利益最大化时，如何通过智能化的引导，促使个体行为趋向于整体的最优解，从而缓解交通拥堵。这一点在现实生活中具有极强的指导意义，比如如何通过智能诱导，鼓励驾驶员选择更优路线，避免集中进入拥堵区域。此外，作者还对“混沌理论”在交通预测中的潜在应用进行了探讨，虽然这部分内容略显抽象，但却为我们打开了新的研究思路，思考如何在高维度、非线性的交通数据中寻找规律。总而言之，这本书的理论深度和广度都令人赞叹，它不仅仅是教授技术，更是引导读者从根本上理解交通控制的本质，为未来的技术创新奠定了坚实的理论基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的“技术”部分，为我打开了新的技术视野。我一直对如何将前沿的AI技术应用于实际的交通场景感到好奇，而这本书提供了非常详实的答案。作者在书中详细介绍了“深度强化学习”在动态交通信号控制中的应用。与传统的基于规则的控制方式不同，深度强化学习能够通过与交通环境的交互，不断学习和优化控制策略，从而在各种复杂和不确定的交通状况下都能找到最优的控制方案。书中还详细讲解了“联邦学习”在保护用户隐私的前提下，实现多交通参与者（如不同区域的交通管理部门、甚至车辆本身）之间的数据共享和模型训练。这解决了我在数据安全和隐私保护方面一直担忧的问题。此外，书中对“数字孪生”技术的应用进行了详尽的阐述。通过构建一个与真实交通系统高度匹配的虚拟模型，我们可以在数字孪生环境中进行各种仿真实验和策略优化，而无需冒着影响真实交通的风险。这大大提高了交通控制策略的研发效率和可靠性。这本书的技术内容非常扎实，并且紧密结合了最新的技术发展趋势，为我提供了宝贵的实践指导。

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还不错，还不错，挺不错的。

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