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城市交通流诱导系统理论与模型PDF电子书下载

交通运输

• 作 者：杨兆升着
• 出 版 社：北京：人民交通出版社
• 出版年份：2000
• ISBN：7114034431
• 页数：300 页

图书介绍： 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：铁路车站货运工作问答 第4版下一篇：拖拉机汽车学 《城市交通流诱导系统理论与模型》目录 标签：交通流 诱导 模型 理论 交通

第一章 绪论1

1.1 智能运输系统的产生与发展1

1.2 智能运输系统的研究内容3

1.3 交通流诱导系统理论与模型综述12

1.4 小结13

第二章 城市交通流诱导系统的结构框架14

2.1 概述14

2.2 世界各国城市交通流诱导系统研究14

2.3 我国城市交通流诱导系统结构框架26

2.4 小结29

第三章 最优控制动态交通分配模型新算法30

3.1 概述30

3.2 最优控制动态交通分配模型31

3.3 遗传算法34

3.4 新算法设计及应用37

3.5 小结41

第四章 离散时间动态随机交通分配模型43

4.1 概述43

4.2 行程时间模型45

4.3 运输需求模型49

4.4 运输需求调整模型50

4.5 计算过程52

4.6 小结52

第五章 基于BP神经网络的交通信息理论模型及其应用54

5.1 概述54

5.2 误差反传神经网络的基本原理56

5.3 基于BP神经网络的交通流量预测模型60

5.4 基于BP神经网络的行程时间预测模型63

5.5 基于BP神经网络交通流量及行程时间预测模型的应用65

5.6 小结75

第六章 基于神经网络的实时交通流模糊预测77

6.1 概述77

6.2 城市道路的交通流特性分析78

6.3 以检测器数据估计路段行程时间的方法概述86

6.4 基于神经网络的路段实时行程时间模糊预测89

6.5 仿真实验93

6.6 小结96

第七章 基于高阶神经网络的交通信息自适应预测模型与算法98

7.1 概述98

7.2 多层前馈网络与高阶神经网络99

7.3 基于HGNN的交通信息自适应预测模型设计105

7.4 交通信息自适应预测HGNN结构优化算法设计110

7.5 交通信息自适应预测HGNN参数自适应调整算法设计120

7.6 小结127

第八章 基于卡尔曼滤波理论的交通信息预测模型及其应用129

8.1 概述129

8.2 卡尔曼滤波理论130

8.3 基于卡尔曼滤波理论交通流量预测模型133

8.4 基于卡尔曼滤波理论的行程时间预测模型140

8.5 基于卡尔曼滤波理论交通流量及行程时间预测模型的应用147

8.6 小结167

第九章 路网节点流量关系研究169

9.1 概述169

9.2 路网节点交通流量相关性分析171

9.3 路网节点交通流量聚类分析175

9.4 路网节点交通流量判别分析182

9.5 小结185

第十章 基于流体神经网络的最优路径选择模型及其算法186

10.1 概述186

10.2 流体神经网络的起源及其模型187

10.3 用于交通网络的流体神经网络模型及其应用192

10.4 广义路阻与准用户最优203

10.5 准用户最优路径选择模型及其应用207

10.6 小结217

第十一章 交通流诱导系统信息采集技术219

11.1 概述219

11.2 交通流量采集技术219

11.3 行程时间采集技术221

11.4 模型验证的交通信息采集及处理226

11.5 小结231

12.1 概述232

第十二章 交通流诱导与交通控制系统232

12.2 基于用户出行行为的动态交通分配模型研究233

12.3 基于城市交通控制系统的动态车辆行驶路线选择241

12.4 小结251

第十三章 交通流诱导系统软件介绍252

13.1 交通流诱导系统软件的功能与结构252

13.2 交通流量预测模块说明254

13.3 行程时间预测模块说明261

13.4 准用户最优路径选择模块说明270

13.5 交通流诱导系统软件说明274

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摘要：本文以“城市交通流诱导系统理论与模型.pdf电子书版文档下载”为中心，详细阐述了城市交通流诱导系统的理论基础、模型构建、应用实例以及发展趋势。通过对该文档的深入分析，旨在为我国城市交通流诱导系统的研究与应用提供有益的参考。

1、理论基础

城市交通流诱导系统是现代城市交通管理的重要组成部分，其理论基础主要包括交通流理论、控制理论、信息论等。交通流理论主要研究交通流的基本规律，为交通流诱导系统的设计提供理论依据。控制理论则关注如何通过控制手段优化交通流，提高道路通行效率。信息论则强调信息在交通流诱导系统中的作用，通过信息的有效传递和利用，实现交通流的合理引导。

在理论基础方面，城市交通流诱导系统主要涉及以下几个方面：一是交通流特性分析，包括交通流量、速度、密度等参数的监测与分析；二是交通流预测，通过历史数据和实时数据，预测未来交通流的变化趋势；三是交通流控制策略，根据交通流预测结果，制定相应的交通控制措施，如信号灯控制、车道控制等。

此外，城市交通流诱导系统还涉及交通信息系统的构建，包括信息采集、传输、处理和发布等环节。这些理论基础的深入研究，为城市交通流诱导系统的实际应用提供了有力支撑。

2、模型构建

城市交通流诱导系统的模型构建是其实际应用的关键环节。常见的模型包括交通流模型、信号控制模型、路径选择模型等。交通流模型主要描述交通流在道路上的运动规律，为信号控制和路径选择提供依据。信号控制模型则关注如何通过信号灯控制优化交通流。路径选择模型则研究驾驶员在复杂交通环境下的路径选择行为。

在模型构建方面，城市交通流诱导系统主要涉及以下几个方面：一是交通流模型的选择与优化，根据实际交通状况，选择合适的交通流模型，并进行参数调整；二是信号控制模型的构建，根据交通流模型和道路条件，设计合理的信号控制策略；三是路径选择模型的建立，分析驾驶员的路径选择行为，为交通流诱导提供依据。

此外，模型构建过程中还需考虑模型的实时性、准确性和适应性，以确保城市交通流诱导系统的有效运行。

3、应用实例

城市交通流诱导系统在实际应用中取得了显著成效。以下列举几个具有代表性的应用实例：一是北京市交通流诱导系统，通过实时监测交通流量，优化信号灯控制，有效缓解了交通拥堵；二是上海市交通流诱导系统，结合大数据分析，实现了交通流的精准预测和引导；三是广州市交通流诱导系统，通过手机APP等渠道，为驾驶员提供实时交通信息，提高了出行效率。

应用实例表明，城市交通流诱导系统在缓解交通拥堵、提高道路通行效率、降低交通事故等方面具有重要作用。随着技术的不断发展，城市交通流诱导系统的应用范围将不断扩大。

此外，城市交通流诱导系统在实际应用中还需注意以下问题：一是数据采集与处理，确保数据的准确性和实时性；二是系统稳定性，提高系统的抗干扰能力；三是用户友好性，方便驾驶员使用。

4、发展趋势

随着城市化进程的加快，城市交通流诱导系统的发展趋势主要体现在以下几个方面：一是智能化，通过引入人工智能、大数据等技术，实现交通流的智能预测和引导；二是网络化，构建覆盖全市的交通流诱导网络，实现信息共享和协同控制；三是个性化，根据驾驶员的出行需求，提供个性化的交通诱导服务。

未来，城市交通流诱导系统将朝着更加智能化、网络化和个性化的方向发展，为我国城市交通管理提供有力支持。

此外，城市交通流诱导系统的发展还需关注以下问题：一是技术创新，不断引入新技术，提高系统性能；二是政策支持，制定相关政策，推动系统发展；三是人才培养，培养一批具有专业知识和技能的交通流诱导人才。

总结：

本文通过对“城市交通流诱导系统理论与模型.pdf电子书版文档下载”的深入分析，详细阐述了城市交通流诱导系统的理论基础、模型构建、应用实例以及发展趋势。城市交通流诱导系统在缓解交通拥堵、提高道路通行效率、降低交通事故等方面具有重要作用。随着技术的不断发展，城市交通流诱导系统将朝着更加智能化、网络化和个性化的方向发展。

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