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道路交通状态判别技术与应用PDF电子书下载

交通运输

• 作 者：姜桂艳着
• 出 版 社：北京：人民交通出版社
• 出版年份：2004
• ISBN：7114052979
• 页数：252 页

图书介绍：本书以道路交通状态指标体系设计为目标，以基于人工智能的数据融合，数据挖掘技术为基础，对动态交通信息的采集方法，预处理方法和预测方法进行了研究，设计了多中交通拥挤状态的自动判别算法和三级报警制度。 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：汽车维修保养经验150例 1下一篇：高等学校教材 桥梁工程 下 第2版 桥梁工程专业用 《道路交通状态判别技术与应用》目录 标签：判别 道路交通 道路 状态 交通

第1章 绪论1

1.1 道路交通系统1

1.2 道路交通管理系统5

1.2.1 道路交通管理的任务与特点5

1.2.2 道路交通管理的历史与现状6

1.3 先进的交通管理系统9

1.3.1 ATMS的基本概念9

1.3.2 ATMS的组成与功能10

1.3.3 ATMS的发展现状15

1.4 交通状态判别的技术路线27

1.5 小结27

第2章 交通信息处理的技术基础28

2.1 概述28

2.2 数据挖掘技术29

2.3 数据融合技术30

2.4 统计分析技术32

2.5 人工智能技术37

2.5.1 人工智能技术概述37

2.5.2 模式判别38

2.5.3 人工神经网络40

2.5.4 遗传算法46

2.6 小结48

第3章 道路交通状态指标体系49

3.1 交通流特性49

3.2 交通拥挤的含义及其分类52

3.3 道路交通状态指标体系的需求分析54

3.4 道路交通状态指标体系的设计原则56

3.5 道路交通状态指标体系的构成57

3.6 道路交通状态指标值的确定58

3.7 小结61

4.1 交通参数的选择62

第4章 交通参数选择与数据采集的可行性分析62

4.1.1 交通参数的选择原则63

4.1.2 交通参数的确定63

4.2 动态交通数据采集技术的可行性分析65

4.2.1 固定型交通数据采集技术性能比较67

4.2.2 移动型交通数据采集技术性能比较69

4.3 动态交通数据采集技术实施的合理性分析71

4.3.1 高速公路和城市快速路交通数据采集的合理性分析71

4.3.2 高等级公路和城市主干路交通数据采集的合理性分析72

4.3.3 移动型交通检测器数据采集的合理性分析74

4.4 小结75

第5章 交通检测器的优化配置方法76

5.1 固定型交通检测器配置密度的优化方法76

5.1.1 固定型交通检测器的配置原则76

5.1.2 配置密度的优化方法78

5.2.1 确定最小样本量的基本原则90

5.2 移动型交通检测器最小样本量的优化方法90

5.2.2 最小样本量的确定方法91

5.3 交通检测器组合应用优化方法96

5.3.1 交通检测器组合应用优化的原则97

5.3.2 交通检测器组合应用优化方法99

5.3.3 交通检测器组合应用优化方法举例100

5.4 小结102

第6章 动态交通数据的预处理方法103

6.1 动态交通数据故障的识别方法103

6.1.1 丢失数据的识别103

6.1.2 错误数据的识别104

6.2 动态交通数据故障的修复方法106

6.3 动态交通数据的滤波方法107

6.4 历史趋势数据的更新108

6.5 动态交通数据预处理举例109

6.6 小结113

7.1 基本交通参数短时预测研究概述114

第7章 基本交通参数的短时预测方法114

7.2 基本交通参数短时预测常规方法的对比分析116

7.2.1 常规预测方法的选择116

7.2.2 常规预测方法的对比分析118

7.3 基本交通参数短时预测新方法研究的技术路线122

7.4 改进的指数平滑预测方法124

7.4.1 加权系数对预测结果的影响124

7.4.2 加权系数的自适应确定方法126

7.4.3 方法举例127

7.5 基于ANN的预测方法129

7.5.1 基于ANN的预测方法129

7.5.2 基于ANN的预测方法举例137

7.6 基于数据融合的预测方法141

7.6.1 多模型融合预测方法142

7.6.2 基于数据融合的预测方法举例145

7.7 小结147

第8章 行程时间的短时预测方法148

8.1 行程时间预测概述148

8.2 基于移动型交通检测器的行程时间预测方法149

8.3 基于固定型交通检测器的行程时间预测方法150

8.4 行程时间预测方法举例151

8.4.1 基于移动型交通检测器的行程时间预测方法举例151

8.4.2 基于固定型检测器的行程时间预测方法举例157

8.5 小结159

第9章 道路交通拥挤自动判别方法160

9.1 ACI研究概述160

9.1.1 道路交通状态判别方法分类160

9.1.2 ACI算法研究的历史与现状162

9.1.3 ACI算法的性能评价165

9.1.4 交通状态判别方法与应用的基本框架168

9.2 经典ACI算法对比分析169

9.2.1 经典ACI算法169

9.2.2 经典ACI算法评价174

9.3 交通拥挤的度量标准175

9.3.1 道路交通的服务水平指标176

9.3.2 发达国家关于交通拥挤的量化定义176

9.3.3 我国城市交通管理评价指标体系中的有关标准177

9.3.4 基于交通拥挤指数的度量标准178

9.4 ACI算法的需求与适用条件分析185

9.4.1 ACI的需求研究185

9.4.2 ACI算法的适用条件分析187

9.5 ACI新算法设计192

9.5.1 基于固定检测器的ACI算法192

9.5.2 基于移动型交通检测器的ACI算法204

9.5.3 基于数据融合的ACI算法209

9.6 ACI算法举例210

9.6.1 决策阈值的确定210

9.6.3 ACI算法的有效性分析211

9.6.2 ACI算法标定211

9.6.4 ACI算法的可移植性分析215

9.6.5 三级报警制度的效果分析217

9.7 软件设计与使用说明219

9.7.1 交通信息预处理与融合预测219

9.7.2 交通拥挤自动判别算法评价221

9.7.3 交通状态判别在线应用225

9.8 小结227

参考文献228

附录234

附录一 数据分析案例说明234

附录二 固定型交通检测器配置密度的模拟结果（一）238

附录三 固定型交通检测器配置密度的模拟结果（二）240

附录四 移动型交通检测器最小样本量的模拟结果242

附录五 ACI需求调查表244

附录六 ACI算法的适用条件模拟结果247

附录七 ACI算法的适用条件模拟结果分析250

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摘要：本文以“道路交通状态判别技术与应用.pdf电子书版文档下载”为中心，详细阐述了道路交通状态判别技术的原理、应用以及发展趋势。通过对该文档的深入分析，本文旨在为读者提供对道路交通状态判别技术的全面了解，以期为我国道路交通管理提供有益的参考。

1、技术原理

道路交通状态判别技术主要基于对交通数据的采集、处理和分析。首先，通过传感器、摄像头等设备收集道路上的交通信息，如车辆速度、流量、占有率等。然后，利用数据挖掘、机器学习等算法对采集到的数据进行处理，提取出有价值的信息。最后，根据分析结果对道路交通状态进行判别，如拥堵、畅通、事故等。

该技术原理的核心在于对大量交通数据的处理和分析。通过不断优化算法，提高判别准确率，为交通管理部门提供实时、准确的交通状态信息。

此外，道路交通状态判别技术还涉及到多个学科领域，如计算机科学、交通运输工程、统计学等。这些学科的交叉融合，为该技术的发展提供了强大的理论支持。

2、技术应用

道路交通状态判别技术在实际应用中具有广泛的前景。首先，在交通管理方面，该技术可以帮助交通管理部门实时掌握道路交通状况，为交通疏导、事故处理等提供决策依据。其次，在智能交通系统方面，该技术可以与导航、自动驾驶等技术相结合，提高道路通行效率，降低交通事故发生率。

此外，道路交通状态判别技术还可以应用于以下领域：

1）交通信息服务：为驾驶员提供实时交通信息，如路况、拥堵情况等，帮助驾驶员选择最优出行路线。

2）交通规划：为城市规划提供数据支持，优化道路布局，提高道路通行能力。

3）交通安全：通过实时监测道路状况，及时发现并处理交通事故，降低事故发生率。

3、发展趋势

随着人工智能、大数据等技术的不断发展，道路交通状态判别技术将呈现出以下发展趋势：

1）智能化：通过引入深度学习、强化学习等人工智能技术，提高判别准确率和实时性。

2）网络化：将道路交通状态判别技术与物联网、云计算等技术相结合，实现跨区域、跨平台的交通信息共享。

3）个性化：根据不同用户的需求，提供定制化的交通信息服务。

4、总结

道路交通状态判别技术在我国交通管理领域具有广阔的应用前景。通过对该技术的深入研究，有望为我国交通管理提供有力支持。然而，该技术仍处于发展阶段，需要不断优化和完善。未来，随着相关技术的不断进步，道路交通状态判别技术将为我国交通事业的发展做出更大贡献。

总之，道路交通状态判别技术在我国交通管理领域具有重要作用。通过对该技术的深入研究，有望为我国交通管理提供有力支持，提高道路通行效率，降低交通事故发生率。

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