城市路网过饱和交通状态感知与优化控制 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王云鹏，吴新开，余贵珍，Henry，X.Liu 著

图书标签:

• 交通工程
• 城市规划
• 智能交通系统
• 交通控制
• 过饱和交通
• 状态估计
• 优化算法
• 路网建模
• 交通仿真
• 大数据分析

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030515759

版次：1

商品编码：12040815

包装：精装

开本：16开

出版时间：2017-01-01

用纸：胶版纸

页数：265

字数：340000

正文语种：中文

内容简介

　　《城市路网过饱和交通状态感知与优化控制》系统总结作者及研究团队在过饱和交通领域的研究成果。《城市路网过饱和交通状态感知与优化控制》分4个部分共11章：第一部分（第1、2章）介绍过饱和交通控制的背景、交通流参数概念和特性以及交通控制模型和方法；第二部分（第3、4章）介绍基于地感线圈的高精度信息采集系统和基于低空无人机的信息采集系统；第三部分（第5～10章）详细论述交叉口、干线和路网的过饱和交通状态的识别、量化、估算以及控制策略；第四部分（第11章）介绍交通信号优化和仿真软件SYNCHRO、Q-PARAMICS和VISSIM的系统结构及相应的操作案例。
　　《城市路网过饱和交通状态感知与优化控制》可供从事城市交通控制的研究者及工程技术人员参考，也可作为高等院校交通工程学科的教材和参考书。

内页插图

目录

序
前言

第1章 绪论
1．1 交通拥堵现状
1．2 交通信号控制发展
1．3 研究内容及意义

第2章 交通流与交通信号控制基础理论
2．1 交通流模型
2．1．1 交通流基本参数及其相互关系
2．1．2 微观交通流模型
2．1．3 宏观交通流模型
2．1．4 车辆排队模型
2．2 交通信号控制理论
2．2．1 单点信号控制
2．2．2 干线信号协调控制
2．2．3 区域信号协调控制
2．2．4 过饱和拥堵下的交通控制
2．3 本章小结

第3章 基于地感线圈的信号交叉口高精度交通信息采集
3．1 高精度交通数据采集系统
3．1．1 地感线圈检测器数据收集原理
3．1．2 高精度交通数据采集系统
3．2 交叉口基本交通状态参数提取
3．2．1 原始数据采集
3．2．2 原始数据处理
3．2．3 交通基本状态参数提取
3．3 本章小结

第4章 基于低空无人机的多模式交通信息采集
4．1 概述
4．2 无人机数据采集系统框架
4．2．1 六轴飞行器平台
4．2．2 可见光与红外热感图像采集设备
4．3 基于视频数据的改进Viola-Jones车辆检测方法
4．3．1 Viola-Jones方法
4．3．2 道路方向矫正方法
4．3．3 车辆检测测试
4．4 基于多颜色直方图的车辆跟踪算法
4．4．1 车辆位置预测
4．4．2 基于颜色相似的目标匹配
4．5 行人及自行车检测与跟踪
4．5．1 基于梯度特征的精确ROI提取
4．5．2 红外行人检测
4．5．3 红外行人检测精度统计
4．5．4 基于KLT特征点跟踪的红外行人跟踪方法
4．6 本章小结

第5章 交叉口过饱和状态量化评估
5．1 过饱和状态定义概述
5．2 拥堵交叉口排队长度及滞留排队长度估算
5．2．1 信号交叉口LWR交通波动理论
5．2．2 转折点识别
5．2．3 交叉口排队长度估算
5．2．4 测试与结果
5．2．5 过饱和状态下滞留排队长度估算
5．3 拥堵交叉口溢流时间估算
5．4 过饱和状态量化
5．4．1 T-OSI
5．4．2 S-OSI
5．4．3 测试与分析
5．5 本章小结

第6章 城市干线过饱和交通状态描述
6．1 干线交通运行状态评价概述
6．2 过饱和干线车辆行程时间估算
6．2．1 问题阐述
6．2．2 基于虚拟浮动车行程时间预测的干线饱和交通状态描述
6．2．3 模型验证
6．3 基于交通拥堵图谱的干线过饱和交通状态描述
6．3．1 图谱定义
……
第7章 城市路网过饱和交通状态评估
第8章 过饱和交叉口信号优化与控制
第9章 干线过饱和交通信号优化与控制
第10章 城市路网过饱和交通控制
第11章 交通信号控制仿真
参考文献

前言/序言

　　随着我国社会经济的快速发展和城市化步伐的加快，城市人口以及机动车保有量急剧增加，城市特别是大城市面临的交通拥堵问题日益严峻。单纯地依靠增加道路供给已经不能满足日益增长的交通需求，人、车、路的矛盾日益激化。截至2015年年底，全国民用汽车保有量达到17228万辆（包括三轮汽车和低速货车955万辆），全国有35个城市的汽车数量超过100万辆，北京、成都、深圳、天津、上海、苏州、重庆、广州、杭州、郑州10个城市超过200万辆。近5年来，汽车占机动车的比例迅速提高，从47.06%提高到61.82%，居民机动化出行方式经历了由摩托车到汽车的转变，交通出行结构发生了根本性变化。但是与国外相比，虽然我国的城市化率、家庭汽车普及率并不高，但城市交通拥堵问题却十分严重，究其根源是我国城市人口密度过高造成的空间结构分布不合理。
　　交通拥堵致使延误增大，行车速度降低造成时间损失和燃料费用的增加。此外，车辆行驶缓慢增加了废气排放量，污染环境。交通拥堵、交通环境污染和交通事故并称为三大“城市病”，交通拥堵已经成为困扰城市发展的重要因素。为了不影响我国社会经济建设发展，必须找到行之有效的应对之道。
　　从根本上讲，交通需求、交通供给、交通参与者特征和交通管理水平是城市交通问题的四个核心要素，也是产生交通拥堵的基本要素。目前，国内大多数城市试图依靠大规模新建道路来解决交通拥挤问题，经验表明这并不可行。解决城市交通拥堵，特别是过饱和交通，是一个综合的系统工程，应从交通系统的科学控制管理出发，系统综合地考虑将人、车、路结合起来，并运用现代科学技术手段来探索解决交通拥堵的有效方法。
　　本书针对过饱和交通问题，系统探讨涵盖交叉口、干线和路网三个不同层面的交通拥堵形成机理以及控制理论。书中大部分章节来源于著者所在团队的研究成果。全书主要分为4个部分：第一部分包括第1、2章，主要介绍过饱和交通控制的背景、交通流参数概念和特性以及交通控制模型和方法；第二部分包括第3、4章，主要介绍基于地感线圈的高精度信息采集系统和基于低空无人机的信息采集系统；第三部分包括第5～10章，主要介绍交叉口、干线和路网的过饱和交通状态的识别、量化、估算以及控制策略；第四部分为第11章，主要介绍交通信号优化和仿真软件SYNCHRO、Q-PARAMICS和VISSIM的系统结构及相应的操作案例。

城市路网过饱和交通状态感知与优化控制 内容简介 本书深入探讨了当前城市交通系统中面临的严峻挑战——路网的过饱和状态及其带来的交通拥堵问题。随着城市化进程的加速和机动车保有量的持续增长，交通流量日益超出道路的承载能力，导致交通运行效率低下、出行时间大幅延长、环境污染加剧以及安全风险增高。这些问题不仅影响了居民的日常生活品质，也制约了城市的可持续发展。 本书聚焦于“过饱和交通状态”这一核心议题，力求从理论与实践相结合的角度，全面剖析其产生根源、辨识方法以及控制策略。我们旨在为城市交通管理者、规划师、研究人员以及相关从业者提供一套系统性的知识体系和实用的技术工具，以期有效缓解城市交通拥堵，提升路网运行效率，构建更智能、更高效、更绿色的城市交通体系。 第一部分：过饱和交通状态的机理与特征 本部分将首先对交通流理论进行回顾与梳理，重点阐述交通流的宏观、微观特性，以及不同交通流状态（如自由流、拥挤流、过饱和流）的定义与区别。在此基础上，我们将深入分析城市路网过饱和状态的形成机理，包括： 交通需求与供给的不匹配： 分析高峰时段的交通需求激增、道路通行能力不足、道路网络结构瓶颈等供给侧因素，以及驾驶行为、出行模式选择等需求侧因素如何共同作用导致过饱和。 突发事件的影响： 探讨交通事故、道路施工、恶劣天气、大型活动等突发事件对路网运行的冲击，以及这些事件如何诱发或加剧交通拥堵。 交通系统的反馈效应： 揭示交通拥堵的自组织性和连锁反应，例如，前方的拥堵如何通过驾驶人的反应（如减速、变道）向上传播，形成长距离的拥堵波。 饱和交通流的内在动力学： 详细介绍饱和交通流的特性，如车头时距的缩短、车速的下降、通行能力的波动、排队现象的产生等，并分析其对路网整体运行效率的影响。 第二部分：过饱和交通状态的感知技术 准确、及时地感知和识别过饱和交通状态是实施有效控制的前提。本部分将系统介绍目前主流的交通状态感知技术，并重点关注其在过饱和状态下的应用与挑战： 基于检测器数据的感知： 线圈检测器、地磁检测器、雷达检测器： 分析这些传统检测器所能获取的交通参数（如流量、占有率、速度、车头时距），以及如何利用这些参数计算交通密度、拥堵指数、延误等指标，以判断是否存在过饱和状态。 机器学习与深度学习在检测器数据分析中的应用： 探讨如何利用先进的算法模型，从海量的检测器数据中提取更精细的交通状态信息，如识别拥堵的起因、传播方向等。 基于图像与视频的感知： 计算机视觉技术： 介绍如何利用摄像头采集的交通视频，通过目标检测、跟踪、识别等技术，获取车辆轨迹、车速、车距、车道占用率等信息，并以此判断交通拥堵程度。 深度学习在视频分析中的优势： 重点介绍深度学习模型（如YOLO, Faster R-CNN, Mask R-CNN等）在车辆识别、分割和行为分析方面的突破，以及如何利用这些技术实现对过饱和状态的精细化感知。 基于浮动车数据的感知： GPS、手机信令数据： 分析如何利用大量浮动车的行驶轨迹和速度数据，宏观地估计路段的行程时间、平均速度，并以此判断交通拥堵情况。 大数据融合与推断： 探讨如何融合多种数据源（如检测器、视频、浮动车、社交媒体等），构建更全面、更准确的交通状态感知系统，提升过饱和状态识别的鲁棒性。 过饱和状态的指标体系与判定方法： 提出一套科学、可操作的过饱和交通状态判定指标体系，包括但不限于：交通密度阈值、平均速度阈值、行程时间指数、延误指数、排队长度指数等，并讨论不同指标的适用场景和组合应用。 第三部分：过饱和交通状态的优化控制策略 在准确感知过饱和交通状态的基础上，本书将重点阐述一系列旨在缓解拥堵、提升效率的优化控制策略： 信号控制优化： 传统信号控制方法回顾： 介绍DC法、SCATS、SCOOT等传统自适应信号控制系统的基本原理，并分析其在过饱和条件下的局限性。 基于区域交通流量预测的信号控制： 探讨如何利用交通流量预测模型，提前预判未来短时期的交通需求，并据此动态调整信号配时方案，以主动疏导交通。 基于拥堵传播的信号协调控制： 研究如何通过协调相邻交叉口的信号灯，阻止或延缓拥堵的传播，实现对拥堵区域的“围堵”与“疏导”。 基于强化学习的信号控制： 深入介绍强化学习在信号控制领域的应用，利用智能体与交通环境的交互学习最优的信号配时策略，以应对复杂多变的过饱和交通状况。 匝道控制与流量引导： 匝道流量控制（Ramp Metering）： 分析如何通过控制高速公路入口匝道的车辆进入频率，平衡主路流量与入口流量，防止主路发生拥堵。 交通信息诱导与路径选择： 探讨如何通过可变信息标志（VMS）、导航APP等方式，向驾驶人发布实时交通信息，引导其选择最优路径，均衡路网负荷。 动态车道管理（Dynamic Lane Management）： 可变车道（Reversible Lanes）： 研究在不同时段根据交通流量变化，改变车道行驶方向的策略，以适应潮汐式交通需求。 潮汐车道（Tidal Flow Lanes）： 介绍和分析在特定时段、特定路段，调整车道功能（如公交专用道、车道数）的策略。 应急交通管理： 事件响应与疏散策略： 针对交通事故、自然灾害等突发事件，制定快速响应和交通疏散预案，最大程度减少事件对交通的影响。 建立多部门协同的应急联动机制： 强调交通管理部门、公安、消防、医疗等部门之间的有效协作，提升应急处置能力。 需求管理与政策调控： 拥堵收费与差别化收费： 讨论通过经济杠杆调节交通需求，引导错峰出行、绿色出行。 公共交通优先策略： 强调发展和优化公共交通系统，提供高效、便捷的出行选择，减少对私家车的依赖。 智能交通系统（ITS）的整体规划与建设： 强调将上述各类控制策略整合到统一的智能交通系统框架下，实现系统化的运行管理。 第四部分：案例研究与实践应用 本部分将通过具体的城市交通案例，展示过饱和交通状态的感知与优化控制方法的实际应用效果。我们将选取不同规模、不同交通特点的城市，对其交通拥堵情况进行深入分析，并详细介绍所采用的感知技术和控制策略，以及这些策略在实际运行中取得的成效。通过这些案例，读者可以更直观地理解书中理论知识的实用价值，并为自身的研究与实践提供借鉴。 结论 本书旨在为读者提供一套全面、深入、实用的城市路网过饱和交通状态感知与优化控制的知识体系。我们坚信，通过对这些技术的深入理解和有效应用，能够显著改善城市交通拥堵状况，提升城市交通系统的运行效率与服务水平，为构建宜居、高效、可持续发展的未来城市贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

《城市路网过饱和交通状态感知与优化控制》——这个题目听起来就像是为解决城市交通的“心血管疾病”开出了“诊断”和“治疗”方案。我最想深入了解的是书中关于“过饱和”状态的“感知”部分。在拥挤的城市道路上，交通拥堵往往是突发且复杂的，如何精准、实时地捕捉到“过饱和”这一关键信号，是有效控制的前提。我设想书中会详细阐述一套先进的交通数据采集和分析体系。它是否会利用高精度传感器，例如雷达、激光雷达，来捕捉车辆的微观运动状态？它是否会探讨如何融合来自浮动车、手机信令、公共交通刷卡等多源异构数据，构建一个全面的交通状态模型？更重要的是，我希望书中能够提出一套科学、可操作的“过饱和”判别指标，而不仅仅是依赖于简单的流量监测。例如，是否会考虑车辆的平均行程时间、等待时间、停车次数、甚至交通流的动力学稳定性？然后，在“优化控制”方面，我希望能看到书中提出一些能够显著提升路网通行效率的策略。面对“过饱和”的交通状况，传统的交通信号控制可能显得不足。它是否会引入“动态车路协同”的理念，让车辆与基础设施进行信息互通，实现更智能的交通流引导？它是否会探讨基于人工智能的预测性控制，例如，利用深度强化学习算法，让交通信号灯能够根据实时的交通数据进行自主学习和优化？我期待书中能够包含一些具体的案例研究，来展示这些感知和控制技术在实际城市路网中的应用效果。例如，某个城市是如何通过实施基于大数据的交通信号优化方案，成功地减少了高峰期的拥堵时长。我也希望书中能够探讨如何将这些先进的优化控制策略，有效地集成到现有的城市交通管理平台中，并且能够为交通管理者提供直观、易于理解的操作界面和决策支持工具。

评分☆☆☆☆☆

《城市路网过饱和交通状态感知与优化控制》这个书名，简直就是点出了城市交通系统中最让人头疼的那一“痛点”。作为一名对城市发展充满好奇的读者，我特别关注书中是如何将“感知”与“控制”这两个看似独立的环节无缝衔接起来的。我设想，书中会详细阐述一种“闭环”的交通管理机制，即通过高精度的交通状态感知，实时掌握路网的“脉搏”，然后根据这些“脉搏”的实时反馈，动态调整交通流的“血液循环”，从而达到最优的控制效果。我很好奇，书中在“感知”方面会采用哪些技术来描述“过饱和”这一复杂状态。是仅仅依靠宏观的流量和占有率指标，还是会深入到微观层面，分析车辆的排队长度、行驶速度的急剧下降、以及车流的“脉动”特性？我想象书中会提供一些量化的、可操作的“过饱和”判别标准，这样才能为后续的控制提供明确的依据。同时，在“优化控制”方面，我期待书中能够提出一些有别于传统交通信号控制的新思路。例如，是否会引入“需求侧管理”的理念，通过信息发布、诱导分流、甚至价格信号等手段，在交通需求产生之初就对其进行疏导和分散？我希望书中能够探讨如何在不同交通场景下，例如高峰期、平峰期、以及突发事件发生时，选择最合适的控制策略。会不会介绍一些自适应的、基于机器学习的控制算法，这些算法能够根据实时的交通数据进行自我学习和优化，从而不断提升控制效果？我非常希望能看到书中包含一些具体的案例研究，能够展示这些感知和控制技术在现实城市路网中的应用效果。例如，某个城市如何通过引入新的交通感知系统，成功地减少了特定区域的拥堵时长；或者，某个城市如何通过实施基于大数据分析的信号灯优化方案，提升了交叉口的通行效率。这些生动的案例，能够帮助我们更直观地理解书中的理论和方法。此外，我对于书中是否会讨论“多目标优化”的控制理念也颇感兴趣。毕竟，城市交通的目标是多方面的，既要提升通行效率，也要考虑安全性、舒适性、环保性等因素。如何在这多重目标之间找到最佳的平衡点，将是这本书的一大看点。

评分☆☆☆☆☆

“城市路网过饱和交通状态感知与优化控制”——这个书名直接点出了城市交通领域的核心难题，让我充满了探索的欲望。我最感兴趣的是书中是如何“感知”到交通路网的“过饱和”状态的，以及如何将这种“感知”转化为具体的“优化控制”措施。我设想书中会详细介绍各种先进的交通数据采集和分析技术。它是否会利用物联网传感器，如地磁传感器、超声波传感器，来监测车辆的通过情况？是否会运用计算机视觉技术，通过分析摄像头捕捉到的图像，来识别车辆的类型、速度、以及排队长度？或者，是否会利用浮动车数据，结合深度学习算法，来构建实时的交通流量和拥堵模型？更重要的是，我希望书中能够提出一套量化的、可操作的“过饱和”识别标准，而不仅仅是笼统地说“拥堵”。例如，是否会考虑交通流的稳定性、车辆的行驶延误、以及乘客的出行满意度等多个维度？然后，在“优化控制”方面，我希望能看到书中提出一些能够真正提升路网效率的创新策略。面对“过饱和”的交通状态，简单的信号灯配时调整可能不足以应对。它是否会引入“动态车路协同”的概念，让车辆与交通基础设施进行信息交互，从而实现更平滑、更高效的交通流？它是否会探讨基于人工智能的预测性控制，例如，利用强化学习算法，让交通信号灯能够根据实时交通状况自主学习和优化？我期待书中能够包含一些具体的案例研究，来展示这些技术是如何在实际城市路网中应用的，以及取得了什么样的效果。例如，某个城市是如何通过实施基于大数据的交通信号优化方案，显著降低了高峰期的交通拥堵。我也希望书中能够探讨如何将这些先进的优化控制策略，有效地集成到现有的城市交通管理平台中，并为交通管理者提供易于理解的决策支持工具。

评分☆☆☆☆☆

《城市路网过饱和交通状态感知与优化控制》——光是这个名字，就足以让身处交通拥堵“水深火热”中的城市居民和交通管理者眼前一亮。我特别好奇书中是如何从海量、异构的交通数据中，“感知”到城市路网“过饱和”这一精细而又关键的状态的。我设想书中会详细阐述一套完整的交通数据采集、处理和分析流程。它是否会利用先进的物联网技术，部署如激光雷达、毫米波雷达、高精度摄像头等多种传感器，来实时捕捉路网的微观和宏观交通参数？它是否会探讨如何融合来自浮动车、公交卡、手机信令等多源异构数据，构建一个更全面、更精确的交通状态感知模型？更重要的是，我希望书中能够提出一套科学、可操作的“过饱和”识别指标体系。这不仅仅是简单的流量大于容量，而是要能够捕捉到交通流的动力学特性，例如车辆的排队长度、行驶速度的急剧下降、以及交通流的“脉动”现象。我非常期待书中在“优化控制”方面所提出的创新性解决方案。面对“过饱和”的交通拥堵，传统的交通信号灯控制往往显得力不从心。它是否会提出一些基于人工智能的预测性控制策略？例如，通过深度学习模型，预测未来几分钟甚至几十分钟的交通拥堵趋势，并提前进行干预？它是否会探讨“动态车路协同”技术，实现车辆与交通基础设施的智能化交互，从而实现更平滑、更高效的交通流？我希望书中能够包含一些具体的案例研究，来展示这些感知和控制技术在实际城市路网中的应用效果。例如，某个城市是如何通过实施基于大数据分析的交通信号优化方案，显著缩短了高峰期的平均行程时间。我也希望书中能够探讨如何将这些先进的优化控制策略，有效地集成到现有的城市交通管理平台中，并且能够为交通管理者提供直观、易于理解的操作界面和决策支持工具。

评分☆☆☆☆☆

“城市路网过饱和交通状态感知与优化控制”——这个书名自带一种解决城市“顽疾”的使命感，让我对它充满了期待。我特别想知道，书中是如何定义和量化“过饱和”的。它是指某个路段的车流量已经达到了其设计容量的某个百分比，还是说，是由于交通流的动力学特性发生了改变，导致了车辆的行驶效率急剧下降，出现了长时间的排队和低速行驶？我设想书中会提供一套严谨的数学模型来描述交通流的动力学行为，并以此为基础，提出一套科学的“过饱和”判别标准。而且，如何从海量的交通数据中精准地“感知”到这种状态，也将是书中的一个重要论述点。是否会采用一些先进的信号处理技术，例如傅里叶变换、小波分析等，来捕捉交通流的周期性、随机性和非线性特征？或者，会利用一些基于图论的方法，将城市路网建模成一个复杂的网络，然后分析网络节点的拥堵程度和信息的传播路径？我个人对书中“优化控制”部分提出的具体方法论更感兴趣。它是否会借鉴一些工程优化领域的成熟技术，例如线性规划、非线性规划、或者动态规划？或者，会更倾向于采用一些人工智能的方法，比如模糊逻辑控制、神经网络控制、或者强化学习？我希望能看到书中详细阐述其控制算法的原理，并辅以数学推导和仿真实验。比如，如何根据实时感知的“过饱和”程度，动态调整交通信号灯的时长配比、绿波带的长度、以及车道分配策略？我非常期待书中能够提供一些关于“控制”的“黑箱”是如何被打开的细节，例如，它如何从输入数据（感知到的交通状态）映射到输出决策（控制指令）。而且，我也想知道，书中是否会讨论如何将这些优化控制策略应用到实际的城市交通管理平台中，例如，是否会涉及到与现有的交通信号控制系统进行集成，以及在部署过程中可能遇到的技术挑战和解决方案。我尤其希望书中能提供一些关于“自适应”和“协同”的控制理念，即控制系统能够根据实时的交通状况进行自我调整，并且能够与其他控制单元（例如相邻路口的信号灯）进行协同工作，以实现整个路网的整体优化。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字叫《城市路网过饱和交通状态感知与优化控制》，单看书名就觉得内容会相当硬核，对城市交通管理和规划的从业者来说，绝对是值得深入研究的宝藏。想象一下，在繁华都市的脉搏跳动中，车辆川流不息，拥堵仿佛是这场盛宴不可避免的配角。这本书，就仿佛一位技艺精湛的医生，能够诊断出路网“病情”最严重、最“过饱和”的区域，然后为这场“病症”开出个性化的“药方”。我特别好奇它在“感知”环节会采用哪些前沿技术。是基于海量传感器数据的机器学习模型？还是通过深度学习分析摄像头图像来识别车辆密度、速度和行驶轨迹？亦或是利用大数据挖掘和时空分析来预测交通流量的波动？要知道，精准的感知是有效控制的基础，如果感知环节出了偏差，后续的优化控制就如同空中楼阁。我设想书中会对各种感知手段的优劣进行详尽的对比，从数据获取的成本、实时性、准确性，到模型的鲁棒性和可扩展性，都应该有深入的探讨。尤其是对于“过饱和”这种极端交通状态的识别，其难度和重要性不言而喻，书中是否会提出一些创新的指标或者算法来捕捉这种稍纵即逝却又影响巨大的现象，这一点让我充满期待。而且，现代城市交通网络错综复杂，影响因素众多，单一的技术手段可能难以全面覆盖。我希望能看到书中对多源异构数据的融合处理方法有所阐述，如何将GPS数据、浮动车数据、公交刷卡数据、甚至气象信息、活动信息等多种数据进行有效整合，从而构建一个更全面、更准确的交通状态感知体系。书中是否会涉及到一些案例分析，来展示这些感知技术在实际应用中的效果，这对于我们理解理论的转化落地非常有帮助。我总觉得，光有理论还不够，如何将这些高深的算法和模型转化为实际可操作的工具，让交通管理者能够直观地理解和使用，这才是这本书价值的体现。

评分☆☆☆☆☆

“城市路网过饱和交通状态感知与优化控制”——这个书名本身就带着解决城市交通“痛点”的使命感，让我对接下来的内容充满了好奇。我最想了解的是书中是如何“感知”到城市路网的“过饱和”状态的。毕竟，“过饱和”是一个动态且复杂的概念，它不仅仅是车辆数量的简单堆积，更涉及到交通流的动力学行为、驾驶员的行为以及道路基础设施的限制。我设想书中会详细阐述多种感知技术，从传统的交通流量、速度监测，到更为先进的基于大数据分析、机器学习和人工智能的方法。它是否会利用物联网技术，部署大量的传感器，实时收集路网的各项数据？是否会运用计算机视觉技术，分析摄像头捕捉到的车辆图像，从而判断车辆的密度、速度和排队长度？抑或是会通过分析手机信令数据、GPS轨迹数据，来构建实时的交通流量模型？更重要的是，我希望书中能够提供一套科学、量化的“过饱和”判别标准。比如，是否会结合交通流量、占有率、行程时间、停车次数等多种指标，来综合评估路网的拥堵程度？我非常期待书中在“优化控制”方面提出的具体策略。面对“过饱和”的交通状态，传统的信号灯控制可能已经难以奏效。它是否会提出一些更为智能、更具前瞻性的控制方法？例如，是否会涉及到“动态车路协同”技术，让车辆与基础设施进行信息互联互通，从而实现更高效的交通流引导？是否会运用“强化学习”等人工智能算法，让交通控制系统能够自主学习，并根据不断变化的交通状况做出最优决策？我希望书中能够包含一些具体的案例研究，来展示这些技术是如何在实际城市路网中应用的，以及取得了什么样的效果。例如，某个城市是如何通过引入先进的交通感知技术，有效识别出易发生拥堵的路段，并提前采取疏导措施，从而缓解了高峰期的交通压力。我也希望书中能够讨论如何将这些优化控制策略集成到现有的交通管理系统中，以及在实际部署过程中可能面临的技术挑战和解决方案。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字，让我联想到无数个在城市街道上与拥堵“搏斗”的日夜，以及那些试图让交通变得更顺畅的无数努力。它所探讨的“过饱和交通状态感知与优化控制”，无疑是当代城市交通管理领域最棘手也最核心的问题之一。我个人对书中“优化控制”的部分抱有极大的兴趣。过饱和意味着路网的容量已经接近或超过了其极限，此时简单的信号灯配时调整可能已不足以奏效，甚至可能加剧拥堵。因此，我迫切想知道书中会提出哪些突破性的控制策略。是否会涉及到动态车路协同系统？比如，通过V2X（车对车、车对基础设施）通信，实现车辆与信号灯的实时互动，让车辆根据实时交通信息主动调整车速，以达到“流”而非“堵”的效果？或者，书中会重点介绍基于人工智能的预测性控制，例如利用深度强化学习，让交通控制系统能够自主学习并根据不断变化的交通状况做出最优决策，以最小化延误和排放？我设想，一个优秀的优化控制系统，应该能够兼顾宏观路网的整体效率和微观路段的局部均衡，既要避免出现大范围的交通瘫痪，也要尽量减少局部瓶颈的影响。书中是否会详细阐述其控制算法的数学模型和逻辑推演过程？比如，如何定义“最优”的目标函数，是最小化平均行程时间？还是最大化路网通行能力？又或者是综合考虑多种因素的指标？我很希望能看到书中对不同控制策略的仿真测试和实证评估，例如针对特定城市路网模型进行仿真，比较不同控制策略在应对突发事件（如交通事故、大型活动）时的表现。而且，一个好的控制方案，不仅要考虑当前的交通状况，更要具备一定的“前瞻性”，能够预判未来几分钟甚至几十分钟的交通走势，并提前进行干预。书中关于这种“预测性控制”的论述，将是衡量其先进性的重要标准。我还希望，书中能够提供一些关于优化控制系统在实际部署中可能遇到的挑战，以及相应的解决方案，比如如何处理通信延迟、数据不完整、以及系统本身的可靠性问题，这些都是在实际应用中不可回避的现实问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的题目——《城市路网过饱和交通状态感知与优化控制》，听起来就像是一个解决城市交通“疑难杂症”的方案。我最关心的是书中是如何构建一个能够“实时感知”城市路网“过饱和”状态的系统的。想象一下，在大城市的脉搏中，车辆如同一滴滴血液，而“过饱和”就是血栓形成、血液循环不畅的危机时刻。这本书，是否会提供一种“交通体检”的先进技术，能够精准地捕捉到这种危机信号？我设想书中会深入探讨各种交通数据的来源和处理方法，比如，利用高精度GPS数据，结合浮动车轨迹信息，来构建实时的交通流量、速度和密度模型；或者，通过智能摄像头，运用计算机视觉技术，识别车辆的排队长度、行驶状态，甚至是车辆类型。更重要的是，我希望书中能够提出一套量化的、可操作的“过饱和”识别指标，比如，不仅仅是看流量超过容量，更要考虑车辆的行驶延误、停车次数、以及乘客的出行满意度等。而且，如何从这些海量的、往往是噪声很大的数据中，提取出最有价值的信息，并转化为准确的“过饱和”状态描述，这本身就是一项巨大的挑战。我期待书中能够详细介绍相关的算法和模型，比如，如何利用时空统计模型来分析交通流的演变规律，或者，如何运用机器学习方法来预测交通拥堵的发生和发展。然后，在“优化控制”方面，我希望能看到书中提出一些具有前瞻性的策略。是否会涉及到“需求管理”和“供给优化”的协同？例如，通过发布实时的交通信息，引导车辆分流到其他更畅通的道路，或者，通过调整停车位管理策略，鼓励人们选择公共交通出行。我希望书中能够提供一些具体的控制算法，例如，如何利用“智能信号灯”系统，根据实时车流情况动态调整绿灯时长和相位；或者，如何利用“车路协同”技术，让车辆与基础设施进行信息交互，实现更平滑的通行。我期待书中能够包含一些实际的案例研究，展示这些技术是如何在真实的城市路网中应用的，以及取得了什么样的效果。例如，某个城市是如何通过引入先进的交通感知技术，成功地在交通事故发生时，快速识别拥堵并启动应急控制方案，从而最大程度地降低拥堵的影响。

评分☆☆☆☆☆

“城市路网过饱和交通状态感知与优化控制”——光听这个名字，就充满了解决城市交通“顽疾”的决心。我特别好奇书中对于“过饱和”这一概念的界定和感知方法。在现实中，交通拥堵往往是多因素叠加的结果，如何精准地识别出“过饱和”这个最关键的“病症”，并理解其背后的动力学机理，我想这是全书的基石。我设想书中会详细探讨各种交通状态的描述方法，从宏观的交通流量、密度、速度，到微观的车辆排队、行程时间、行驶稳定性。它是否会引入一些先进的统计模型，比如泊松分布、负指数分布，来描述交通流的随机性？还是会利用一些非线性动力学模型，来刻画交通流的“突变”现象？我尤其期待书中在“感知”部分能够提供一些创新性的技术，例如，如何利用雷达、激光雷达等传感器，来实现对车辆运动状态的精确测量，或者，如何运用大数据挖掘技术，从手机信令数据、社交媒体信息中提取与交通拥堵相关的信息。然后，在“优化控制”方面，我希望能看到书中提出一些能够真正提升路网效率的策略。它是否会借鉴一些系统工程和控制论的原理？例如，如何构建一个能够实时响应交通变化的“反馈控制”系统？我设想书中会详细介绍其控制算法的设计思路，比如，如何定义“最优”的目标函数，是最小化平均行程时间，还是最大化路网的通行能力？我希望书中能够提供一些关于“预测性控制”的论述，即系统能够提前预测到未来可能出现的拥堵，并提前采取措施进行干预。比如，如何通过分析历史交通数据和实时交通信息，来预测未来15分钟、30分钟的交通状况，并据此调整交通信号灯的配时方案？我期待书中能够包含一些具体的案例分析，展示这些感知和控制技术在实际城市路网中的应用效果。例如，某个城市是如何通过实施基于人工智能的信号灯控制系统，显著提升了交叉口的通行效率，并减少了车辆的等待时间。我也希望书中能够讨论如何在多交叉口、多路段的复杂路网中，实现“协同控制”，即不同区域的控制单元能够相互配合，共同优化整个路网的运行效率。