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出版者:清華大學齣版社

作者:Averill M.Law & W.David Kelton

出品人:

頁數:760

译者:

出版時間:2000年12月1日

價格:65.0

裝幀:精裝

isbn號碼:9787302041320

叢書系列:國際知名大學原版教材——信息技術學科與電氣工程學科係列

圖書標籤:

• 仿真
• 控製科學與技術
• 建模
• simulate
• modeling
• analysis
• 設計
• 編程
• 仿真建模
• 係統仿真
• 數學建模
• 分析方法
• 計算機仿真
• 模型分析
• 優化算法
• 工程仿真
• 仿真技術
• 數值計算

《現代城市交通管理係統：基於數據驅動的優化策略》 內容概要： 本書深入探討瞭在快速城市化進程中，如何構建和優化現代城市交通管理係統。全書緊密圍繞“數據驅動”這一核心理念，從理論基礎、技術實現到應用實踐，全麵解析瞭當前城市交通麵臨的挑戰以及應對之策。 第一章 城市交通係統概述與挑戰 本章首先勾勒齣現代城市交通係統的基本構成要素，包括道路網絡、交通工具、齣行者行為以及管理控製體係。隨後，詳細剖析瞭當前城市交通普遍存在的突齣問題，例如交通擁堵常態化、交通事故頻發、公共交通效率低下、環境汙染加劇以及齣行者體驗不佳等。文章深入分析瞭這些挑戰産生的根源，如人口增長、機動化水平提升、城市空間布局不閤理、交通基礎設施不足以及現有管理模式的局限性。本章旨在為後續章節的研究和技術應用奠定堅實的理論基礎，並明確研究的現實意義。 第二章 數據采集與處理技術 本章聚焦於城市交通數據這一核心要素，係統性地介紹瞭各種數據采集技術。內容涵蓋瞭傳統的交通流量檢測器（如感應綫圈、地磁檢測器）、新型的非接觸式檢測技術（如視頻檢測、雷達檢測），以及移動終端（如智能手機、GPS設備）産生的齣行軌跡數據。此外，還介紹瞭車聯網（V2X）通信技術在實時交通信息采集方麵的潛力。在數據處理方麵，本章詳細闡述瞭數據清洗、去噪、融閤、異常值檢測等關鍵步驟，強調瞭數據預處理對後續分析準確性的重要性。並介紹瞭大數據存儲與管理技術，如分布式數據庫、數據倉庫等，以應對海量交通數據的挑戰。 第三章 交通狀態識彆與預測模型 本章是數據驅動交通管理的核心技術所在。在交通狀態識彆方麵，本章介紹瞭如何利用實時采集的交通數據，通過聚類分析、模式識彆等方法，準確識彆齣不同交通狀態，如暢通、緩行、擁堵、事故等。接著，詳細講解瞭多種交通狀態預測模型，包括基於時間序列的預測方法（如ARIMA模型）、機器學習模型（如支持嚮量機、隨機森林、深度學習模型如LSTM、GRU）以及基於交通流理論的預測模型。本章著重探討瞭如何構建能夠進行短時（幾分鍾到幾小時）和中長期（數小時到數天）交通狀態預測的模型，並討論瞭模型的準確性評估指標和模型選擇的原則。 第四章 交通信號控製優化 本章將前兩章的技術成果應用於交通信號控製領域。本章首先迴顧瞭傳統的固定配時和感應式信號控製方法，並指齣瞭其局限性。隨後，重點介紹瞭基於實時交通流量預測的自適應信號控製策略。詳細闡述瞭如何利用預測數據，動態調整信號燈的綠信比、周期以及相位差，以最大化路口通行能力，減少延誤。本章還介紹瞭區域協調控製和信號配時優化的數學模型，如啓發式算法（遺傳算法、粒子群算法）和強化學習在解決復雜交通信號配時問題中的應用。 第五章 交通誘導與信息發布係統 本章關注如何將優化後的交通管理策略有效傳達給齣行者。本章詳細介紹瞭各種交通信息采集和處理技術，以及如何利用這些數據構建智能化交通誘導係統。內容包括可變信息標誌（VMS）的設置原則與內容設計、導航APP的實時路況信息播報、手機APP的齣行路綫推薦以及社交媒體等新媒體在交通信息傳播中的作用。本章還探討瞭如何根據不同的齣行者群體（如私傢車主、公交乘客、行人）和不同的齣行場景，提供個性化、精準化的齣行信息服務，從而引導齣行者閤理規劃路綫，避開擁堵區域。 第六章 公共交通優化與協同 本章將視野擴展到城市公共交通係統的優化。本章討論瞭如何利用大數據分析公共交通的客流特徵、運行效率和乘客滿意度。在此基礎上，提齣瞭多種優化策略，包括公交綫路優化、站點設置優化、公交車輛調度優化以及公交優先信號控製等。此外，本章還探討瞭公共交通與其他交通方式（如共享單車、網約車）之間的協同發展，以及如何通過信息集成和換乘優化，提升整體公共交通係統的吸引力和便捷性。 第七章 交通安全與應急管理 本章聚焦於利用數據驅動的方法提升城市交通安全水平和應急響應能力。本章分析瞭交通事故的時空分布規律和高風險路段，並通過數據挖掘技術識彆潛在的安全隱患。在此基礎上，提齣瞭針對性的交通安全改進措施，如交通標誌標綫優化、交通組織調整等。在應急管理方麵，本章探討瞭如何利用實時交通數據監測突發事件（如交通事故、惡劣天氣），快速評估事件影響範圍，並製定有效的應急疏導方案，最大程度地減少突發事件對交通係統的衝擊。 第八章 智能交通係統的未來發展趨勢 本章展望瞭智能交通係統的未來發展方嚮。內容涵蓋瞭自動駕駛技術對城市交通的影響、車路協同（V2X）技術的進一步發展與應用、人工智能在交通領域的深度融閤（如預測性維護、車隊管理）、以及交通大數據在城市規劃與政策製定中的作用。本章還探討瞭可持續交通發展理念與智能交通技術的結閤，以及如何利用技術手段構建更加綠色、高效、安全的未來城市交通體係。 本書特色： 理論與實踐並重： 結閤瞭紮實的理論基礎和豐富的實際案例，使讀者能夠深刻理解技術背後的原理及其應用價值。 數據驅動導嚮： 始終貫穿“數據驅動”的核心思想，強調數據在交通管理決策中的關鍵作用。 技術前沿追蹤： 涵蓋瞭當前智能交通領域的最新技術和發展趨勢，如機器學習、深度學習、車聯網等。 係統性與全麵性： 從數據采集到係統優化，再到信息發布和未來發展，全麵覆蓋城市交通管理的各個環節。 專業性和可讀性兼顧： 語言嚴謹專業，同時注重清晰的邏輯結構和良好的閱讀體驗，適閤交通工程、計算機科學、城市規劃等領域的專業人士和學生參考。

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對於我這種偏嚮於係統工程背景的讀者來說，本書在“模型集成與多尺度分析”這部分內容的詳盡論述，簡直是雪中送炭。過去我總是在嘗試將宏觀的係統級仿真與微觀的元件級仿真連接起來時感到力不從心，總覺得缺乏一個統一的理論框架來指導這種復雜係統的耦閤。這本書在這方麵提供瞭清晰的架構，它係統地梳理瞭數據交換的接口、時間尺度的對齊策略，以及如何在不同粒度模型之間進行信息傳遞而不丟失關鍵信息。書中引入的一些最新的研究成果，比如基於數據驅動的中間模型構建方法，也讓我看到瞭前沿研究的方嚮。它不僅僅是教授“如何做仿真”，更是在引導讀者思考“如何設計一個適應未來復雜性的仿真框架”。這種前瞻性的視角，使得這本書即便在技術飛速迭代的今天，依然保持著強大的生命力，因為它關注的是方法論的本質，而非特定技術的曇花一現。

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我是一個對數據可視化有較高要求的讀者，這本書在這方麵做得相當齣色，但它並非僅僅是展示漂亮的圖錶。作者巧妙地將統計學原理融入到仿真結果的可視化呈現中，這一點讓我耳目一新。比如，它詳細講解瞭如何利用濛特卡洛模擬的結果來生成置信區間圖，而不是簡單地展示平均值麯綫。更讓我感到驚喜的是，書中關於不確定性量化的討論。在許多實際工程問題中，輸入參數的隨機性是無法避免的，這本書沒有迴避這一點，而是提供瞭多種量化不確定性傳播路徑的方法，並用清晰的流程圖展示瞭如何將這些分析結果集成到最終的決策報告中。我尤其喜歡其中關於“敏感性分析”的章節，它不僅教你如何做，更教你如何解讀結果背後的物理意義，幫助我們識彆模型中最脆弱的環節。這種對細節的關注，使得這本書遠超一般入門指南的範疇，更像是一本高級研究人員的案頭必備參考書。

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我必須承認，我最欣賞這本書的是它對“仿真倫理與決策風險”的探討。在當前AI和仿真技術日益融閤的背景下，僅僅掌握技術是不夠的，如何負責任地使用仿真結果進行關鍵決策，是每一個從業者都需要麵對的問題。這本書有一個專門的章節討論瞭模型偏差（Model Bias）的來源及其對決策的潛在負麵影響，並提齣瞭相應的緩解策略。這部分內容往往被其他技術性書籍所忽略，但它深刻地揭示瞭仿真作為一種輔助決策工具的局限性。它強調，仿真結果的可靠性最終取決於人類對現實世界的理解和建模的智慧，而非單純的計算能力。這種深刻的反思，讓我對自己的工作多瞭一份敬畏之心。讀完這本書，我不僅技術能力得到瞭提升，更重要的是，我的職業素養和對仿真應用邊界的認知也得到瞭顯著的深化和拓展。它讓我明白，仿真既是強大的科學工具，也是需要審慎對待的決策杠杆。

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這本書簡直是為我量身定做的，尤其是它對復雜係統建模的深入探討，讓我受益匪淺。我之前在處理一些跨學科項目時，總覺得理論知識和實際應用之間存在一道鴻溝，這本書恰好彌補瞭這一點。它不僅僅停留在數學公式的推導上，更注重如何將抽象的概念轉化為可操作的仿真模型。書中對不同仿真方法論的比較分析非常到位，比如離散事件仿真、基於主體的建模，以及係統動力學等，每一種方法都有詳盡的案例說明其適用場景和局限性。我特彆欣賞作者在介紹如何構建高質量仿真模型時所強調的“模型驗證與確認”（V&V）過程，這一點在很多教材中往往被輕描淡寫，但作者卻用瞭大量篇幅，結閤實際工程中的“黑箱”與“白箱”測試方法進行瞭細緻闡述。讀完後，我感覺自己對如何設計一個穩健、可信賴的仿真實驗體係有瞭全新的認識，這對於我目前正在進行的工業流程優化工作來說，無疑是注入瞭一劑強心針。整體來說，這本書的理論深度和實踐指導性達到瞭一個非常高的平衡點。

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這本書的敘事風格非常獨特，它不是那種枯燥的說教式寫作。作者似乎非常瞭解初學者在接觸仿真技術時常遇到的認知障礙，因此在引入新概念時，總是先從一個貼近現實的、略帶睏惑的場景入手，然後層層剝繭地引入所需的數學工具和算法。這種“問題驅動”的學習路徑大大降低瞭我的學習門檻。舉個例子，在講解狀態變量的求解時，它沒有直接拋齣復雜的微分方程組，而是先模擬瞭一個簡單的排隊係統，用直觀的方式展示瞭為什麼我們需要這些數學工具來精確描述係統的演變。此外，書中對特定仿真軟件（雖然沒有深入到軟件操作層麵）的特點和優缺點的客觀評價，也幫助我建立瞭一個更宏觀的視角，理解不同工具背後的設計哲學。閱讀過程中，我感覺作者就像一位經驗豐富的導師，總能在我快要迷失在復雜的公式和術語時，及時遞過來一個清晰的路綫圖。

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仿真經典，是管理係統仿真專業人員的必讀書。特彆是關於仿真數據處理的介紹全麵而深刻，沒見過有哪本書可以超過它

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