城市路網過飽和交通狀態感知與優化控製 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王雲鵬，吳新開，餘貴珍，Henry，X.Liu 著

圖書標籤:

• 交通工程
• 城市規劃
• 智能交通係統
• 交通控製
• 過飽和交通
• 狀態估計
• 優化算法
• 路網建模
• 交通仿真
• 大數據分析

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030515759

版次：1

商品編碼：12040815

包裝：精裝

開本：16開

齣版時間：2017-01-01

用紙：膠版紙

頁數：265

字數：340000

正文語種：中文

內容簡介

　　《城市路網過飽和交通狀態感知與優化控製》係統總結作者及研究團隊在過飽和交通領域的研究成果。《城市路網過飽和交通狀態感知與優化控製》分4個部分共11章：第一部分（第1、2章）介紹過飽和交通控製的背景、交通流參數概念和特性以及交通控製模型和方法；第二部分（第3、4章）介紹基於地感綫圈的高精度信息采集係統和基於低空無人機的信息采集係統；第三部分（第5～10章）詳細論述交叉口、乾綫和路網的過飽和交通狀態的識彆、量化、估算以及控製策略；第四部分（第11章）介紹交通信號優化和仿真軟件SYNCHRO、Q-PARAMICS和VISSIM的係統結構及相應的操作案例。
　　《城市路網過飽和交通狀態感知與優化控製》可供從事城市交通控製的研究者及工程技術人員參考，也可作為高等院校交通工程學科的教材和參考書。

內頁插圖

目錄

序
前言

第1章 緒論
1．1 交通擁堵現狀
1．2 交通信號控製發展
1．3 研究內容及意義

第2章 交通流與交通信號控製基礎理論
2．1 交通流模型
2．1．1 交通流基本參數及其相互關係
2．1．2 微觀交通流模型
2．1．3 宏觀交通流模型
2．1．4 車輛排隊模型
2．2 交通信號控製理論
2．2．1 單點信號控製
2．2．2 乾綫信號協調控製
2．2．3 區域信號協調控製
2．2．4 過飽和擁堵下的交通控製
2．3 本章小結

第3章 基於地感綫圈的信號交叉口高精度交通信息采集
3．1 高精度交通數據采集係統
3．1．1 地感綫圈檢測器數據收集原理
3．1．2 高精度交通數據采集係統
3．2 交叉口基本交通狀態參數提取
3．2．1 原始數據采集
3．2．2 原始數據處理
3．2．3 交通基本狀態參數提取
3．3 本章小結

第4章 基於低空無人機的多模式交通信息采集
4．1 概述
4．2 無人機數據采集係統框架
4．2．1 六軸飛行器平颱
4．2．2 可見光與紅外熱感圖像采集設備
4．3 基於視頻數據的改進Viola-Jones車輛檢測方法
4．3．1 Viola-Jones方法
4．3．2 道路方嚮矯正方法
4．3．3 車輛檢測測試
4．4 基於多顔色直方圖的車輛跟蹤算法
4．4．1 車輛位置預測
4．4．2 基於顔色相似的目標匹配
4．5 行人及自行車檢測與跟蹤
4．5．1 基於梯度特徵的精確ROI提取
4．5．2 紅外行人檢測
4．5．3 紅外行人檢測精度統計
4．5．4 基於KLT特徵點跟蹤的紅外行人跟蹤方法
4．6 本章小結

第5章 交叉口過飽和狀態量化評估
5．1 過飽和狀態定義概述
5．2 擁堵交叉口排隊長度及滯留排隊長度估算
5．2．1 信號交叉口LWR交通波動理論
5．2．2 轉摺點識彆
5．2．3 交叉口排隊長度估算
5．2．4 測試與結果
5．2．5 過飽和狀態下滯留排隊長度估算
5．3 擁堵交叉口溢流時間估算
5．4 過飽和狀態量化
5．4．1 T-OSI
5．4．2 S-OSI
5．4．3 測試與分析
5．5 本章小結

第6章 城市乾綫過飽和交通狀態描述
6．1 乾綫交通運行狀態評價概述
6．2 過飽和乾綫車輛行程時間估算
6．2．1 問題闡述
6．2．2 基於虛擬浮動車行程時間預測的乾綫飽和交通狀態描述
6．2．3 模型驗證
6．3 基於交通擁堵圖譜的乾綫過飽和交通狀態描述
6．3．1 圖譜定義
……
第7章 城市路網過飽和交通狀態評估
第8章 過飽和交叉口信號優化與控製
第9章 乾綫過飽和交通信號優化與控製
第10章 城市路網過飽和交通控製
第11章 交通信號控製仿真
參考文獻

前言/序言

　　隨著我國社會經濟的快速發展和城市化步伐的加快，城市人口以及機動車保有量急劇增加，城市特彆是大城市麵臨的交通擁堵問題日益嚴峻。單純地依靠增加道路供給已經不能滿足日益增長的交通需求，人、車、路的矛盾日益激化。截至2015年年底，全國民用汽車保有量達到17228萬輛（包括三輪汽車和低速貨車955萬輛），全國有35個城市的汽車數量超過100萬輛，北京、成都、深圳、天津、上海、蘇州、重慶、廣州、杭州、鄭州10個城市超過200萬輛。近5年來，汽車占機動車的比例迅速提高，從47.06%提高到61.82%，居民機動化齣行方式經曆瞭由摩托車到汽車的轉變，交通齣行結構發生瞭根本性變化。但是與國外相比，雖然我國的城市化率、傢庭汽車普及率並不高，但城市交通擁堵問題卻十分嚴重，究其根源是我國城市人口密度過高造成的空間結構分布不閤理。
　　交通擁堵緻使延誤增大，行車速度降低造成時間損失和燃料費用的增加。此外，車輛行駛緩慢增加瞭廢氣排放量，汙染環境。交通擁堵、交通環境汙染和交通事故並稱為三大“城市病”，交通擁堵已經成為睏擾城市發展的重要因素。為瞭不影響我國社會經濟建設發展，必須找到行之有效的應對之道。
　　從根本上講，交通需求、交通供給、交通參與者特徵和交通管理水平是城市交通問題的四個核心要素，也是産生交通擁堵的基本要素。目前，國內大多數城市試圖依靠大規模新建道路來解決交通擁擠問題，經驗錶明這並不可行。解決城市交通擁堵，特彆是過飽和交通，是一個綜閤的係統工程，應從交通係統的科學控製管理齣發，係統綜閤地考慮將人、車、路結閤起來，並運用現代科學技術手段來探索解決交通擁堵的有效方法。
　　本書針對過飽和交通問題，係統探討涵蓋交叉口、乾綫和路網三個不同層麵的交通擁堵形成機理以及控製理論。書中大部分章節來源於著者所在團隊的研究成果。全書主要分為4個部分：第一部分包括第1、2章，主要介紹過飽和交通控製的背景、交通流參數概念和特性以及交通控製模型和方法；第二部分包括第3、4章，主要介紹基於地感綫圈的高精度信息采集係統和基於低空無人機的信息采集係統；第三部分包括第5～10章，主要介紹交叉口、乾綫和路網的過飽和交通狀態的識彆、量化、估算以及控製策略；第四部分為第11章，主要介紹交通信號優化和仿真軟件SYNCHRO、Q-PARAMICS和VISSIM的係統結構及相應的操作案例。

城市路網過飽和交通狀態感知與優化控製 內容簡介 本書深入探討瞭當前城市交通係統中麵臨的嚴峻挑戰——路網的過飽和狀態及其帶來的交通擁堵問題。隨著城市化進程的加速和機動車保有量的持續增長，交通流量日益超齣道路的承載能力，導緻交通運行效率低下、齣行時間大幅延長、環境汙染加劇以及安全風險增高。這些問題不僅影響瞭居民的日常生活品質，也製約瞭城市的可持續發展。 本書聚焦於“過飽和交通狀態”這一核心議題，力求從理論與實踐相結閤的角度，全麵剖析其産生根源、辨識方法以及控製策略。我們旨在為城市交通管理者、規劃師、研究人員以及相關從業者提供一套係統性的知識體係和實用的技術工具，以期有效緩解城市交通擁堵，提升路網運行效率，構建更智能、更高效、更綠色的城市交通體係。 第一部分：過飽和交通狀態的機理與特徵 本部分將首先對交通流理論進行迴顧與梳理，重點闡述交通流的宏觀、微觀特性，以及不同交通流狀態（如自由流、擁擠流、過飽和流）的定義與區彆。在此基礎上，我們將深入分析城市路網過飽和狀態的形成機理，包括： 交通需求與供給的不匹配： 分析高峰時段的交通需求激增、道路通行能力不足、道路網絡結構瓶頸等供給側因素，以及駕駛行為、齣行模式選擇等需求側因素如何共同作用導緻過飽和。 突發事件的影響： 探討交通事故、道路施工、惡劣天氣、大型活動等突發事件對路網運行的衝擊，以及這些事件如何誘發或加劇交通擁堵。 交通係統的反饋效應： 揭示交通擁堵的自組織性和連鎖反應，例如，前方的擁堵如何通過駕駛人的反應（如減速、變道）嚮上傳播，形成長距離的擁堵波。 飽和交通流的內在動力學： 詳細介紹飽和交通流的特性，如車頭時距的縮短、車速的下降、通行能力的波動、排隊現象的産生等，並分析其對路網整體運行效率的影響。 第二部分：過飽和交通狀態的感知技術 準確、及時地感知和識彆過飽和交通狀態是實施有效控製的前提。本部分將係統介紹目前主流的交通狀態感知技術，並重點關注其在過飽和狀態下的應用與挑戰： 基於檢測器數據的感知： 綫圈檢測器、地磁檢測器、雷達檢測器： 分析這些傳統檢測器所能獲取的交通參數（如流量、占有率、速度、車頭時距），以及如何利用這些參數計算交通密度、擁堵指數、延誤等指標，以判斷是否存在過飽和狀態。 機器學習與深度學習在檢測器數據分析中的應用： 探討如何利用先進的算法模型，從海量的檢測器數據中提取更精細的交通狀態信息，如識彆擁堵的起因、傳播方嚮等。 基於圖像與視頻的感知： 計算機視覺技術： 介紹如何利用攝像頭采集的交通視頻，通過目標檢測、跟蹤、識彆等技術，獲取車輛軌跡、車速、車距、車道占用率等信息，並以此判斷交通擁堵程度。 深度學習在視頻分析中的優勢： 重點介紹深度學習模型（如YOLO, Faster R-CNN, Mask R-CNN等）在車輛識彆、分割和行為分析方麵的突破，以及如何利用這些技術實現對過飽和狀態的精細化感知。 基於浮動車數據的感知： GPS、手機信令數據： 分析如何利用大量浮動車的行駛軌跡和速度數據，宏觀地估計路段的行程時間、平均速度，並以此判斷交通擁堵情況。 大數據融閤與推斷： 探討如何融閤多種數據源（如檢測器、視頻、浮動車、社交媒體等），構建更全麵、更準確的交通狀態感知係統，提升過飽和狀態識彆的魯棒性。 過飽和狀態的指標體係與判定方法： 提齣一套科學、可操作的過飽和交通狀態判定指標體係，包括但不限於：交通密度閾值、平均速度閾值、行程時間指數、延誤指數、排隊長度指數等，並討論不同指標的適用場景和組閤應用。 第三部分：過飽和交通狀態的優化控製策略 在準確感知過飽和交通狀態的基礎上，本書將重點闡述一係列旨在緩解擁堵、提升效率的優化控製策略： 信號控製優化： 傳統信號控製方法迴顧： 介紹DC法、SCATS、SCOOT等傳統自適應信號控製係統的基本原理，並分析其在過飽和條件下的局限性。 基於區域交通流量預測的信號控製： 探討如何利用交通流量預測模型，提前預判未來短時期的交通需求，並據此動態調整信號配時方案，以主動疏導交通。 基於擁堵傳播的信號協調控製： 研究如何通過協調相鄰交叉口的信號燈，阻止或延緩擁堵的傳播，實現對擁堵區域的“圍堵”與“疏導”。 基於強化學習的信號控製： 深入介紹強化學習在信號控製領域的應用，利用智能體與交通環境的交互學習最優的信號配時策略，以應對復雜多變的過飽和交通狀況。 匝道控製與流量引導： 匝道流量控製（Ramp Metering）： 分析如何通過控製高速公路入口匝道的車輛進入頻率，平衡主路流量與入口流量，防止主路發生擁堵。 交通信息誘導與路徑選擇： 探討如何通過可變信息標誌（VMS）、導航APP等方式，嚮駕駛人發布實時交通信息，引導其選擇最優路徑，均衡路網負荷。 動態車道管理（Dynamic Lane Management）： 可變車道（Reversible Lanes）： 研究在不同時段根據交通流量變化，改變車道行駛方嚮的策略，以適應潮汐式交通需求。 潮汐車道（Tidal Flow Lanes）： 介紹和分析在特定時段、特定路段，調整車道功能（如公交專用道、車道數）的策略。 應急交通管理： 事件響應與疏散策略： 針對交通事故、自然災害等突發事件，製定快速響應和交通疏散預案，最大程度減少事件對交通的影響。 建立多部門協同的應急聯動機製： 強調交通管理部門、公安、消防、醫療等部門之間的有效協作，提升應急處置能力。 需求管理與政策調控： 擁堵收費與差彆化收費： 討論通過經濟杠杆調節交通需求，引導錯峰齣行、綠色齣行。 公共交通優先策略： 強調發展和優化公共交通係統，提供高效、便捷的齣行選擇，減少對私傢車的依賴。 智能交通係統（ITS）的整體規劃與建設： 強調將上述各類控製策略整閤到統一的智能交通係統框架下，實現係統化的運行管理。 第四部分：案例研究與實踐應用 本部分將通過具體的城市交通案例，展示過飽和交通狀態的感知與優化控製方法的實際應用效果。我們將選取不同規模、不同交通特點的城市，對其交通擁堵情況進行深入分析，並詳細介紹所采用的感知技術和控製策略，以及這些策略在實際運行中取得的成效。通過這些案例，讀者可以更直觀地理解書中理論知識的實用價值，並為自身的研究與實踐提供藉鑒。 結論 本書旨在為讀者提供一套全麵、深入、實用的城市路網過飽和交通狀態感知與優化控製的知識體係。我們堅信，通過對這些技術的深入理解和有效應用，能夠顯著改善城市交通擁堵狀況，提升城市交通係統的運行效率與服務水平，為構建宜居、高效、可持續發展的未來城市貢獻力量。

評分☆☆☆☆☆

“城市路網過飽和交通狀態感知與優化控製”——這個書名自帶一種解決城市“頑疾”的使命感，讓我對它充滿瞭期待。我特彆想知道，書中是如何定義和量化“過飽和”的。它是指某個路段的車流量已經達到瞭其設計容量的某個百分比，還是說，是由於交通流的動力學特性發生瞭改變，導緻瞭車輛的行駛效率急劇下降，齣現瞭長時間的排隊和低速行駛？我設想書中會提供一套嚴謹的數學模型來描述交通流的動力學行為，並以此為基礎，提齣一套科學的“過飽和”判彆標準。而且，如何從海量的交通數據中精準地“感知”到這種狀態，也將是書中的一個重要論述點。是否會采用一些先進的信號處理技術，例如傅裏葉變換、小波分析等，來捕捉交通流的周期性、隨機性和非綫性特徵？或者，會利用一些基於圖論的方法，將城市路網建模成一個復雜的網絡，然後分析網絡節點的擁堵程度和信息的傳播路徑？我個人對書中“優化控製”部分提齣的具體方法論更感興趣。它是否會藉鑒一些工程優化領域的成熟技術，例如綫性規劃、非綫性規劃、或者動態規劃？或者，會更傾嚮於采用一些人工智能的方法，比如模糊邏輯控製、神經網絡控製、或者強化學習？我希望能看到書中詳細闡述其控製算法的原理，並輔以數學推導和仿真實驗。比如，如何根據實時感知的“過飽和”程度，動態調整交通信號燈的時長配比、綠波帶的長度、以及車道分配策略？我非常期待書中能夠提供一些關於“控製”的“黑箱”是如何被打開的細節，例如，它如何從輸入數據（感知到的交通狀態）映射到輸齣決策（控製指令）。而且，我也想知道，書中是否會討論如何將這些優化控製策略應用到實際的城市交通管理平颱中，例如，是否會涉及到與現有的交通信號控製係統進行集成，以及在部署過程中可能遇到的技術挑戰和解決方案。我尤其希望書中能提供一些關於“自適應”和“協同”的控製理念，即控製係統能夠根據實時的交通狀況進行自我調整，並且能夠與其他控製單元（例如相鄰路口的信號燈）進行協同工作，以實現整個路網的整體優化。

評分☆☆☆☆☆

《城市路網過飽和交通狀態感知與優化控製》——這個題目聽起來就像是為解決城市交通的“心血管疾病”開齣瞭“診斷”和“治療”方案。我最想深入瞭解的是書中關於“過飽和”狀態的“感知”部分。在擁擠的城市道路上，交通擁堵往往是突發且復雜的，如何精準、實時地捕捉到“過飽和”這一關鍵信號，是有效控製的前提。我設想書中會詳細闡述一套先進的交通數據采集和分析體係。它是否會利用高精度傳感器，例如雷達、激光雷達，來捕捉車輛的微觀運動狀態？它是否會探討如何融閤來自浮動車、手機信令、公共交通刷卡等多源異構數據，構建一個全麵的交通狀態模型？更重要的是，我希望書中能夠提齣一套科學、可操作的“過飽和”判彆指標，而不僅僅是依賴於簡單的流量監測。例如，是否會考慮車輛的平均行程時間、等待時間、停車次數、甚至交通流的動力學穩定性？然後，在“優化控製”方麵，我希望能看到書中提齣一些能夠顯著提升路網通行效率的策略。麵對“過飽和”的交通狀況，傳統的交通信號控製可能顯得不足。它是否會引入“動態車路協同”的理念，讓車輛與基礎設施進行信息互通，實現更智能的交通流引導？它是否會探討基於人工智能的預測性控製，例如，利用深度強化學習算法，讓交通信號燈能夠根據實時的交通數據進行自主學習和優化？我期待書中能夠包含一些具體的案例研究，來展示這些感知和控製技術在實際城市路網中的應用效果。例如，某個城市是如何通過實施基於大數據的交通信號優化方案，成功地減少瞭高峰期的擁堵時長。我也希望書中能夠探討如何將這些先進的優化控製策略，有效地集成到現有的城市交通管理平颱中，並且能夠為交通管理者提供直觀、易於理解的操作界麵和決策支持工具。

評分☆☆☆☆☆

這本書的題目——《城市路網過飽和交通狀態感知與優化控製》，聽起來就像是一個解決城市交通“疑難雜癥”的方案。我最關心的是書中是如何構建一個能夠“實時感知”城市路網“過飽和”狀態的係統的。想象一下，在大城市的脈搏中，車輛如同一滴滴血液，而“過飽和”就是血栓形成、血液循環不暢的危機時刻。這本書，是否會提供一種“交通體檢”的先進技術，能夠精準地捕捉到這種危機信號？我設想書中會深入探討各種交通數據的來源和處理方法，比如，利用高精度GPS數據，結閤浮動車軌跡信息，來構建實時的交通流量、速度和密度模型；或者，通過智能攝像頭，運用計算機視覺技術，識彆車輛的排隊長度、行駛狀態，甚至是車輛類型。更重要的是，我希望書中能夠提齣一套量化的、可操作的“過飽和”識彆指標，比如，不僅僅是看流量超過容量，更要考慮車輛的行駛延誤、停車次數、以及乘客的齣行滿意度等。而且，如何從這些海量的、往往是噪聲很大的數據中，提取齣最有價值的信息，並轉化為準確的“過飽和”狀態描述，這本身就是一項巨大的挑戰。我期待書中能夠詳細介紹相關的算法和模型，比如，如何利用時空統計模型來分析交通流的演變規律，或者，如何運用機器學習方法來預測交通擁堵的發生和發展。然後，在“優化控製”方麵，我希望能看到書中提齣一些具有前瞻性的策略。是否會涉及到“需求管理”和“供給優化”的協同？例如，通過發布實時的交通信息，引導車輛分流到其他更暢通的道路，或者，通過調整停車位管理策略，鼓勵人們選擇公共交通齣行。我希望書中能夠提供一些具體的控製算法，例如，如何利用“智能信號燈”係統，根據實時車流情況動態調整綠燈時長和相位；或者，如何利用“車路協同”技術，讓車輛與基礎設施進行信息交互，實現更平滑的通行。我期待書中能夠包含一些實際的案例研究，展示這些技術是如何在真實的城市路網中應用的，以及取得瞭什麼樣的效果。例如，某個城市是如何通過引入先進的交通感知技術，成功地在交通事故發生時，快速識彆擁堵並啓動應急控製方案，從而最大程度地降低擁堵的影響。

評分☆☆☆☆☆

《城市路網過飽和交通狀態感知與優化控製》這個書名，簡直就是點齣瞭城市交通係統中最讓人頭疼的那一“痛點”。作為一名對城市發展充滿好奇的讀者，我特彆關注書中是如何將“感知”與“控製”這兩個看似獨立的環節無縫銜接起來的。我設想，書中會詳細闡述一種“閉環”的交通管理機製，即通過高精度的交通狀態感知，實時掌握路網的“脈搏”，然後根據這些“脈搏”的實時反饋，動態調整交通流的“血液循環”，從而達到最優的控製效果。我很好奇，書中在“感知”方麵會采用哪些技術來描述“過飽和”這一復雜狀態。是僅僅依靠宏觀的流量和占有率指標，還是會深入到微觀層麵，分析車輛的排隊長度、行駛速度的急劇下降、以及車流的“脈動”特性？我想象書中會提供一些量化的、可操作的“過飽和”判彆標準，這樣纔能為後續的控製提供明確的依據。同時，在“優化控製”方麵，我期待書中能夠提齣一些有彆於傳統交通信號控製的新思路。例如，是否會引入“需求側管理”的理念，通過信息發布、誘導分流、甚至價格信號等手段，在交通需求産生之初就對其進行疏導和分散？我希望書中能夠探討如何在不同交通場景下，例如高峰期、平峰期、以及突發事件發生時，選擇最閤適的控製策略。會不會介紹一些自適應的、基於機器學習的控製算法，這些算法能夠根據實時的交通數據進行自我學習和優化，從而不斷提升控製效果？我非常希望能看到書中包含一些具體的案例研究，能夠展示這些感知和控製技術在現實城市路網中的應用效果。例如，某個城市如何通過引入新的交通感知係統，成功地減少瞭特定區域的擁堵時長；或者，某個城市如何通過實施基於大數據分析的信號燈優化方案，提升瞭交叉口的通行效率。這些生動的案例，能夠幫助我們更直觀地理解書中的理論和方法。此外，我對於書中是否會討論“多目標優化”的控製理念也頗感興趣。畢竟，城市交通的目標是多方麵的，既要提升通行效率，也要考慮安全性、舒適性、環保性等因素。如何在這多重目標之間找到最佳的平衡點，將是這本書的一大看點。

評分☆☆☆☆☆

“城市路網過飽和交通狀態感知與優化控製”——光聽這個名字，就充滿瞭解決城市交通“頑疾”的決心。我特彆好奇書中對於“過飽和”這一概念的界定和感知方法。在現實中，交通擁堵往往是多因素疊加的結果，如何精準地識彆齣“過飽和”這個最關鍵的“病癥”，並理解其背後的動力學機理，我想這是全書的基石。我設想書中會詳細探討各種交通狀態的描述方法，從宏觀的交通流量、密度、速度，到微觀的車輛排隊、行程時間、行駛穩定性。它是否會引入一些先進的統計模型，比如泊鬆分布、負指數分布，來描述交通流的隨機性？還是會利用一些非綫性動力學模型，來刻畫交通流的“突變”現象？我尤其期待書中在“感知”部分能夠提供一些創新性的技術，例如，如何利用雷達、激光雷達等傳感器，來實現對車輛運動狀態的精確測量，或者，如何運用大數據挖掘技術，從手機信令數據、社交媒體信息中提取與交通擁堵相關的信息。然後，在“優化控製”方麵，我希望能看到書中提齣一些能夠真正提升路網效率的策略。它是否會藉鑒一些係統工程和控製論的原理？例如，如何構建一個能夠實時響應交通變化的“反饋控製”係統？我設想書中會詳細介紹其控製算法的設計思路，比如，如何定義“最優”的目標函數，是最小化平均行程時間，還是最大化路網的通行能力？我希望書中能夠提供一些關於“預測性控製”的論述，即係統能夠提前預測到未來可能齣現的擁堵，並提前采取措施進行乾預。比如，如何通過分析曆史交通數據和實時交通信息，來預測未來15分鍾、30分鍾的交通狀況，並據此調整交通信號燈的配時方案？我期待書中能夠包含一些具體的案例分析，展示這些感知和控製技術在實際城市路網中的應用效果。例如，某個城市是如何通過實施基於人工智能的信號燈控製係統，顯著提升瞭交叉口的通行效率，並減少瞭車輛的等待時間。我也希望書中能夠討論如何在多交叉口、多路段的復雜路網中，實現“協同控製”，即不同區域的控製單元能夠相互配閤，共同優化整個路網的運行效率。

評分☆☆☆☆☆

《城市路網過飽和交通狀態感知與優化控製》——光是這個名字，就足以讓身處交通擁堵“水深火熱”中的城市居民和交通管理者眼前一亮。我特彆好奇書中是如何從海量、異構的交通數據中，“感知”到城市路網“過飽和”這一精細而又關鍵的狀態的。我設想書中會詳細闡述一套完整的交通數據采集、處理和分析流程。它是否會利用先進的物聯網技術，部署如激光雷達、毫米波雷達、高精度攝像頭等多種傳感器，來實時捕捉路網的微觀和宏觀交通參數？它是否會探討如何融閤來自浮動車、公交卡、手機信令等多源異構數據，構建一個更全麵、更精確的交通狀態感知模型？更重要的是，我希望書中能夠提齣一套科學、可操作的“過飽和”識彆指標體係。這不僅僅是簡單的流量大於容量，而是要能夠捕捉到交通流的動力學特性，例如車輛的排隊長度、行駛速度的急劇下降、以及交通流的“脈動”現象。我非常期待書中在“優化控製”方麵所提齣的創新性解決方案。麵對“過飽和”的交通擁堵，傳統的交通信號燈控製往往顯得力不從心。它是否會提齣一些基於人工智能的預測性控製策略？例如，通過深度學習模型，預測未來幾分鍾甚至幾十分鍾的交通擁堵趨勢，並提前進行乾預？它是否會探討“動態車路協同”技術，實現車輛與交通基礎設施的智能化交互，從而實現更平滑、更高效的交通流？我希望書中能夠包含一些具體的案例研究，來展示這些感知和控製技術在實際城市路網中的應用效果。例如，某個城市是如何通過實施基於大數據分析的交通信號優化方案，顯著縮短瞭高峰期的平均行程時間。我也希望書中能夠探討如何將這些先進的優化控製策略，有效地集成到現有的城市交通管理平颱中，並且能夠為交通管理者提供直觀、易於理解的操作界麵和決策支持工具。

評分☆☆☆☆☆

“城市路網過飽和交通狀態感知與優化控製”——這個書名直接點齣瞭城市交通領域的核心難題，讓我充滿瞭探索的欲望。我最感興趣的是書中是如何“感知”到交通路網的“過飽和”狀態的，以及如何將這種“感知”轉化為具體的“優化控製”措施。我設想書中會詳細介紹各種先進的交通數據采集和分析技術。它是否會利用物聯網傳感器，如地磁傳感器、超聲波傳感器，來監測車輛的通過情況？是否會運用計算機視覺技術，通過分析攝像頭捕捉到的圖像，來識彆車輛的類型、速度、以及排隊長度？或者，是否會利用浮動車數據，結閤深度學習算法，來構建實時的交通流量和擁堵模型？更重要的是，我希望書中能夠提齣一套量化的、可操作的“過飽和”識彆標準，而不僅僅是籠統地說“擁堵”。例如，是否會考慮交通流的穩定性、車輛的行駛延誤、以及乘客的齣行滿意度等多個維度？然後，在“優化控製”方麵，我希望能看到書中提齣一些能夠真正提升路網效率的創新策略。麵對“過飽和”的交通狀態，簡單的信號燈配時調整可能不足以應對。它是否會引入“動態車路協同”的概念，讓車輛與交通基礎設施進行信息交互，從而實現更平滑、更高效的交通流？它是否會探討基於人工智能的預測性控製，例如，利用強化學習算法，讓交通信號燈能夠根據實時交通狀況自主學習和優化？我期待書中能夠包含一些具體的案例研究，來展示這些技術是如何在實際城市路網中應用的，以及取得瞭什麼樣的效果。例如，某個城市是如何通過實施基於大數據的交通信號優化方案，顯著降低瞭高峰期的交通擁堵。我也希望書中能夠探討如何將這些先進的優化控製策略，有效地集成到現有的城市交通管理平颱中，並為交通管理者提供易於理解的決策支持工具。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字，讓我聯想到無數個在城市街道上與擁堵“搏鬥”的日夜，以及那些試圖讓交通變得更順暢的無數努力。它所探討的“過飽和交通狀態感知與優化控製”，無疑是當代城市交通管理領域最棘手也最核心的問題之一。我個人對書中“優化控製”的部分抱有極大的興趣。過飽和意味著路網的容量已經接近或超過瞭其極限，此時簡單的信號燈配時調整可能已不足以奏效，甚至可能加劇擁堵。因此，我迫切想知道書中會提齣哪些突破性的控製策略。是否會涉及到動態車路協同係統？比如，通過V2X（車對車、車對基礎設施）通信，實現車輛與信號燈的實時互動，讓車輛根據實時交通信息主動調整車速，以達到“流”而非“堵”的效果？或者，書中會重點介紹基於人工智能的預測性控製，例如利用深度強化學習，讓交通控製係統能夠自主學習並根據不斷變化的交通狀況做齣最優決策，以最小化延誤和排放？我設想，一個優秀的優化控製係統，應該能夠兼顧宏觀路網的整體效率和微觀路段的局部均衡，既要避免齣現大範圍的交通癱瘓，也要盡量減少局部瓶頸的影響。書中是否會詳細闡述其控製算法的數學模型和邏輯推演過程？比如，如何定義“最優”的目標函數，是最小化平均行程時間？還是最大化路網通行能力？又或者是綜閤考慮多種因素的指標？我很希望能看到書中對不同控製策略的仿真測試和實證評估，例如針對特定城市路網模型進行仿真，比較不同控製策略在應對突發事件（如交通事故、大型活動）時的錶現。而且，一個好的控製方案，不僅要考慮當前的交通狀況，更要具備一定的“前瞻性”，能夠預判未來幾分鍾甚至幾十分鍾的交通走勢，並提前進行乾預。書中關於這種“預測性控製”的論述，將是衡量其先進性的重要標準。我還希望，書中能夠提供一些關於優化控製係統在實際部署中可能遇到的挑戰，以及相應的解決方案，比如如何處理通信延遲、數據不完整、以及係統本身的可靠性問題，這些都是在實際應用中不可迴避的現實問題。

評分☆☆☆☆☆

“城市路網過飽和交通狀態感知與優化控製”——這個書名本身就帶著解決城市交通“痛點”的使命感，讓我對接下來的內容充滿瞭好奇。我最想瞭解的是書中是如何“感知”到城市路網的“過飽和”狀態的。畢竟，“過飽和”是一個動態且復雜的概念，它不僅僅是車輛數量的簡單堆積，更涉及到交通流的動力學行為、駕駛員的行為以及道路基礎設施的限製。我設想書中會詳細闡述多種感知技術，從傳統的交通流量、速度監測，到更為先進的基於大數據分析、機器學習和人工智能的方法。它是否會利用物聯網技術，部署大量的傳感器，實時收集路網的各項數據？是否會運用計算機視覺技術，分析攝像頭捕捉到的車輛圖像，從而判斷車輛的密度、速度和排隊長度？抑或是會通過分析手機信令數據、GPS軌跡數據，來構建實時的交通流量模型？更重要的是，我希望書中能夠提供一套科學、量化的“過飽和”判彆標準。比如，是否會結閤交通流量、占有率、行程時間、停車次數等多種指標，來綜閤評估路網的擁堵程度？我非常期待書中在“優化控製”方麵提齣的具體策略。麵對“過飽和”的交通狀態，傳統的信號燈控製可能已經難以奏效。它是否會提齣一些更為智能、更具前瞻性的控製方法？例如，是否會涉及到“動態車路協同”技術，讓車輛與基礎設施進行信息互聯互通，從而實現更高效的交通流引導？是否會運用“強化學習”等人工智能算法，讓交通控製係統能夠自主學習，並根據不斷變化的交通狀況做齣最優決策？我希望書中能夠包含一些具體的案例研究，來展示這些技術是如何在實際城市路網中應用的，以及取得瞭什麼樣的效果。例如，某個城市是如何通過引入先進的交通感知技術，有效識彆齣易發生擁堵的路段，並提前采取疏導措施，從而緩解瞭高峰期的交通壓力。我也希望書中能夠討論如何將這些優化控製策略集成到現有的交通管理係統中，以及在實際部署過程中可能麵臨的技術挑戰和解決方案。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字叫《城市路網過飽和交通狀態感知與優化控製》，單看書名就覺得內容會相當硬核，對城市交通管理和規劃的從業者來說，絕對是值得深入研究的寶藏。想象一下，在繁華都市的脈搏跳動中，車輛川流不息，擁堵仿佛是這場盛宴不可避免的配角。這本書，就仿佛一位技藝精湛的醫生，能夠診斷齣路網“病情”最嚴重、最“過飽和”的區域，然後為這場“病癥”開齣個性化的“藥方”。我特彆好奇它在“感知”環節會采用哪些前沿技術。是基於海量傳感器數據的機器學習模型？還是通過深度學習分析攝像頭圖像來識彆車輛密度、速度和行駛軌跡？亦或是利用大數據挖掘和時空分析來預測交通流量的波動？要知道，精準的感知是有效控製的基礎，如果感知環節齣瞭偏差，後續的優化控製就如同空中樓閣。我設想書中會對各種感知手段的優劣進行詳盡的對比，從數據獲取的成本、實時性、準確性，到模型的魯棒性和可擴展性，都應該有深入的探討。尤其是對於“過飽和”這種極端交通狀態的識彆，其難度和重要性不言而喻，書中是否會提齣一些創新的指標或者算法來捕捉這種稍縱即逝卻又影響巨大的現象，這一點讓我充滿期待。而且，現代城市交通網絡錯綜復雜，影響因素眾多，單一的技術手段可能難以全麵覆蓋。我希望能看到書中對多源異構數據的融閤處理方法有所闡述，如何將GPS數據、浮動車數據、公交刷卡數據、甚至氣象信息、活動信息等多種數據進行有效整閤，從而構建一個更全麵、更準確的交通狀態感知體係。書中是否會涉及到一些案例分析，來展示這些感知技術在實際應用中的效果，這對於我們理解理論的轉化落地非常有幫助。我總覺得，光有理論還不夠，如何將這些高深的算法和模型轉化為實際可操作的工具，讓交通管理者能夠直觀地理解和使用，這纔是這本書價值的體現。