城市道路智能交通控制技术PDF电子书下载
交通运输
- 作 者：沈国江，张伟着
- 出 版 社：北京：科学出版社
- 出版年份：2015
- ISBN：9787030430960
- 页数：320 页
图书介绍：本书系统总结了作者多年来在城市道路交通工具智能控制技术方面的研究成果及其应用案例，从智能交通基础、信号控制、交通诱导、系统集成和技术展望几个部分展开进行介绍。智能交通基础部分介绍城市道路交通控制技术、道路控制的基本概念、短时交通流预测、公交优先控制以及控制子区划分等内容，信号控制部分介绍了面向控制的交通流模型以及单点、主干道、区域、城市快速公路智能交通控制技术，交通诱导部分介绍了道路交通诱导有关的关键技术，系统集成部分则介绍了智能交通控制系统的组成、关键设备及典型应用案例，在最后的展望部分叙述了未来智慧交通的发展以及智慧交通与智慧城市的关系。 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：工程质量监理 第3版下一篇：汽车设计 第3版 《城市道路智能交通控制技术》目录 标签：智能交通 道路 控制 交通 智能
第1章 绪论1
1.1 概述1
1.1.1 交通与交通控制1
1.1.2 交通问题1
1.1.3 交通控制系统与智能交通系统2
1.2 交通控制的目的和主要内容4
1.2.1 交通控制的目的4
1.2.2 交通控制的主要内容5
1.3 道路交通控制技术的发展历程5
1.3.1 发展历史5
1.3.2 发展趋势7
1.4 常见的道路交通控制系统8
1.4.1 SCOOT8
1.4.2 SCATS9
1.4.3 ACTRA10
1.4.4 Intelliffic11
1.4.5 其他系统12
1.5 道路交通控制相关技术13
参考文献15
第2章 城市道路交通控制基础16
2.1 道路交叉口16
2.2 交通信号与交通信号灯17
2.2.1 交通信号17
2.2.2 信号灯类型17
2.2.3 信号灯设置规范19
2.3 交叉口交通参数21
2.3.1 车辆类型与车辆折算21
2.3.2 交通流参数21
2.4 步与信号相位25
2.4.1 步25
2.4.2 信号相位26
2.4.3 相序27
2.5 信号参数与评价指标28
2.5.1 基本时间参数28
2.5.2 信号配时参数30
2.5.3 交通控制性能评价指标33
2.6 交通流理论42
2.6.1 基本特性42
2.6.2 统计分布特性45
2.6.3 排队理论46
2.6.4 跟驰理论47
2.6.5 流体动力学模拟理论49
2.7 道路交通控制51
2.7.1 交通基本原理51
2.7.2 交通控制类型52
参考文献55
第3章 城市道路短时交通流预测56
3.1 短时交通流预测分析57
3.1.1 交通流特性57
3.1.2 预测流程57
3.1.3 预测要求与特点58
3.2 短时交通流预测模型分类58
3.2.1 基于统计理论的模型59
3.2.2 基于非线性理论的模型61
3.2.3 基于神经网络理论的模型63
3.2.4 基于动态交通分配理论的模型65
3.2.5 基于微观交通仿真的模型65
3.2.6 基于新兴技术的模型66
3.3 一种短时交通流智能组合预测模型67
3.3.1 相邻交叉口流量关系67
3.3.2 组合预测模型结构67
3.3.3 单项预测模型68
3.3.4 模糊综合预测模型71
3.3.5 仿真分析72
参考文献76
第4章 城市公共交通优先控制78
4.1 公交优先的实现78
4.2 公交车辆的检测和定位80
4.3 空间上的公交优先措施82
4.3.1 交叉口渠化82
4.3.2 交通流组织83
4.4 时间上的公交优先控制策略84
4.4.1 实时最小绿灯持续时间估计84
4.4.2 通过延长绿灯时间实现公交优先85
4.4.3 通过缩短当前相位实现公交优先86
4.4.4 通过插入公交专用相位实现公交优先87
4.4.5 通过绿灯重启实现公交优先87
参考文献88
第5章 交通控制子区划分90
5.1 关键交叉口的选取91
5.1.1 静态关键交叉口的选择91
5.1.2 动态关键交叉口的确定92
5.2 相邻交叉口关联度的计算96
5.2.1 关联度定义与关联性分析96
5.2.2 交叉口关联度计算98
5.2.3 多交叉口总关联度计算100
5.3 基于关联度的控制子区划分方法101
5.3.1 约束条件及划分准则101
5.3.2 划分流程102
5.4 控制子区划分案例104
参考文献106
第6章 单交叉口交通信号控制107
6.1 概述107
6.2 单交叉口定时控制108
6.2.1 信号相位方案108
6.2.2 信号周期时间109
6.2.3 绿信比111
6.3 单交叉口感应控制113
6.3.1 感应控制原理113
6.3.2 半感应控制114
6.3.3 全感应控制116
6.4 单交叉口自适应控制118
6.4.1 基本原理118
6.4.2 信号周期计算120
6.4.3 绿信比计算121
6.5 具有相序优化的单交叉口智能控制124
6.5.1 交通流延误模型125
6.5.2 控制算法流程127
6.5.3 模糊信号控制算法128
6.5.4 模糊相序优化算法129
6.5.5 仿真分析131
参考文献133
第7章 主干道交通信号协调控制135
7.1 概述135
7.1.1 基本控制参数135
7.1.2 时距图136
7.2 主干道协调控制类型137
7.3 主干道动态双向绿波带协调控制138
7.3.1 绿波带协调控制定义138
7.3.2 系统结构139
7.3.3 相位方案141
7.3.4 信号控制算法143
7.3.5 设计举例146
7.4 主干道递阶智能协调控制150
7.4.1 两级递阶-协调控制原理150
7.4.2 控制流程151
7.4.3 模糊控制策略153
7.4.4 人工神经网络实现157
7.4.5 仿真分析159
参考文献160
第8章 城市大交通网络宏观交通流模型161
8.1 概述161
8.2 城市区域交通流模型162
8.3 城市快速公路交通流模型165
8.3.1 路段模型166
8.3.2 节点模型167
8.3.3 匝道模型168
8.3.4 模型小结169
8.4 城市区域-快速公路交通流模型169
8.4.1 区域-入口匝道模型169
8.4.2 区域-出口匝道模型170
8.5 模型参数确定171
8.5.1 参数确定方法171
8.5.2 定量计算172
8.5.3 定性校正173
参考文献174
第9章 区域交通信号协调控制175
9.1 概述175
9.2 基于绿波带原理的区域协调控制176
9.2.1 控制原理176
9.2.2 技术框架177
9.2.3 控制策略179
9.3 基于多目标模型的区域协调控制181
9.3.1 技术框架181
9.3.2 控制策略182
9.3.3 仿真分析187
9.4 方案选择式的区域协调控制189
9.4.1 技术框架189
9.4.2 控制策略190
9.4.3 仿真分析197
9.5 具有公交优先的区域协调控制202
9.5.1 基本原理202
9.5.2 系统结构203
9.5.3 模糊控制策略205
9.5.4 神经网络实现209
9.5.5 应用分析211
参考文献213
第10章 快速公路交通控制215
10.1 概述215
10.2 快速公路神经网络控制217
10.2.1 快速公路交通流神经网络建模217
10.2.2 快速公路交通流神经网络控制219
10.2.3 仿真分析223
10.3 快速公路多层智能控制225
10.3.1 问题描述225
10.3.2 快速公路交通流模型简化228
10.3.3 快速公路多层智能控制系统设计229
10.4 区域-快速公路联动控制232
10.4.1 问题描述232
10.4.2 B类和C类交叉口的模糊分散控制233
10.4.3 人工神经网络实现237
10.4.4 仿真分析241
参考文献242
第11章 城市道路交通诱导243
11.1 概述243
11.1.1 交通诱导系统的分类243
11.1.2 交通诱导系统的总体架构244
11.2 路网表达与存储技术246
11.2.1 路网的连通性表达246
11.2.2 路网的存储结构247
11.3 交通诱导子区划分技术249
11.3.1 交通诱导子区的性质249
11.3.2 交通诱导子区划分的影响因素250
11.3.3 交通诱导子区的划分方法252
11.4 基于交通状态识别的诱导信息发布技术253
11.4.1 交通数据的采集253
11.4.2 交通状态的判别253
11.4.3 诱导信息的发布255
11.5 车辆路径规划诱导技术256
11.5.1 基于时间最短的路径规划诱导技术256
11.5.2 基于诱导子区划分的路径规划技术261
11.6 信号控制与交通诱导协同优化技术264
11.6.1 双层规划模型的建立265
11.6.2 双层规划模型的求解268
参考文献269
第12章 城市道路交通信号控制系统271
12.1 概述271
12.1.1 交通信号控制系统的发展271
12.1.2 交通信号控制系统标准273
12.2 交通信号控制系统架构275
12.3 现场控制系统278
12.3.1 道路交通信号控制机279
12.3.2 交通流检测设备283
12.3.3 其他主要外接设备286
12.4 中心控制系统288
12.4.1 中心控制系统架构289
12.4.2 中心平台软件290
12.5 典型应用案例293
12.5.1 中小城市交通特性293
12.5.2 案例背景294
12.5.3 规划设计294
12.5.4 系统实施与效果296
参考文献298
第13章 智慧交通299
13.1 概述299
13.1.1 智慧城市的发展299
13.1.2 智慧交通的发展300
13.2 智慧交通体系架构302
13.2.1 智慧交通总体架构302
13.2.2 智慧交通发展的重点305
13.3 智慧交通的支撑技术306
13.3.1 感知技术306
13.3.2 通信技术307
13.3.3 车联网308
13.3.4 云计算310
13.3.5 大数据312
13.4 智慧交通的应用探索313
13.4.1 车路协同系统313
13.4.2 智慧公交系统315
13.4.3 交通诱导系统315
13.4.4 交通信号控制系统318
13.4.5 交通信息服务系统318
参考文献320
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摘要：随着城市化进程的加快，城市道路交通问题日益突出。本文以“城市道路智能交通控制技术.pdf电子书版文档下载”为中心，从技术原理、应用场景、发展前景和实际案例四个方面对城市道路智能交通控制技术进行深入剖析，旨在为我国城市道路交通管理提供有益参考。
1、技术原理
城市道路智能交通控制技术是基于物联网、大数据、云计算等现代信息技术，通过实时采集道路信息，对交通流量、车速、车距等进行智能分析和控制，实现交通流的优化调度。该技术主要包括以下几个原理：
（1）传感器技术：通过安装在道路上的各类传感器，实时采集交通流量、车速、车距等数据。
（2）数据传输技术：将采集到的数据通过无线通信技术传输至数据中心。
（3）数据处理与分析技术：对传输至数据中心的数据进行实时处理和分析，为交通控制提供决策依据。
（4）控制执行技术：根据分析结果，对交通信号灯、匝道限流等设施进行智能控制，实现交通流的优化调度。
2、应用场景
城市道路智能交通控制技术在多个场景中具有广泛应用，主要包括：
（1）城市主干道：通过智能交通控制技术，优化主干道交通流量，提高道路通行效率。
（2）交叉口：对交叉口交通信号灯进行智能控制，减少拥堵，提高通行效率。
（3）高速公路：通过智能交通控制技术，实现高速公路交通流的实时监控和调度，提高道路通行安全。
（4）公共交通：对公共交通系统进行智能调度，提高公共交通运行效率，降低乘客出行时间。
3、发展前景
随着我国城市化进程的加快，城市道路智能交通控制技术具有广阔的发展前景。未来，该技术将在以下几个方面得到进一步发展：
（1）技术融合：将人工智能、大数据、云计算等先进技术融入智能交通控制领域，提高技术智能化水平。
（2）应用拓展：将智能交通控制技术应用于更多领域，如停车场、公共交通等，实现交通系统的全面智能化。
（3）政策支持：政府加大对智能交通控制技术的政策支持力度，推动技术发展和应用。
4、实际案例
我国多个城市已成功应用城市道路智能交通控制技术，以下为几个典型案例：
（1）北京：北京市通过智能交通控制技术，实现了城市主干道交通流量的优化调度，降低了道路拥堵程度。
（2）上海：上海市在高速公路上应用智能交通控制技术，提高了道路通行安全，降低了交通事故发生率。
（3）广州：广州市对公共交通系统进行智能调度，提高了公共交通运行效率，降低了乘客出行时间。
总结：
城市道路智能交通控制技术在我国城市交通管理中具有重要作用。通过对技术原理、应用场景、发展前景和实际案例的深入剖析，本文为我国城市道路交通管理提供了有益参考。未来，随着技术的不断发展和应用，城市道路智能交通控制技术将为我国城市交通管理带来更多可能性。
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