全局工況係統預測控製及其應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:

作者:李少遠

出品人:

頁數:155

译者:

出版時間:2008-5

價格:35.00元

裝幀:

isbn號碼:9787030212573

叢書系列:

圖書標籤:

• 控製
• 預測控製
• 工況係統
• 全局優化
• 工業控製
• 過程控製
• 智能控製
• 控製係統
• 自動化
• 工程應用
• 預測建模

《智能交通流量仿真與優化調度》 本書聚焦於現代城市交通係統所麵臨的核心挑戰——如何有效地模擬復雜的交通流行為，並在此基礎上製定齣最優的調度策略，以緩解擁堵、提升通行效率、保障齣行安全。全書分為三個主要部分，循序漸進地深入探討智能交通流量仿真與優化調度的理論基礎、關鍵技術與實際應用。 第一部分：交通流量仿真理論與模型 本部分首先迴顧瞭交通流理論的發展脈絡，從經典的元胞自動機模型、LWR模型等宏觀交通流理論齣發，深入剖析瞭這些理論在描述交通現象時的優勢與局限性。隨後，重點介紹瞭微觀交通流模型，包括基於個體行為的駕駛員行為模型（如PKM、IDM等）以及多主體仿真（MAS）框架。我們將詳細闡述這些模型如何捕捉車輛之間的相互作用、駕駛員的決策過程以及道路環境的影響，為後續的仿真奠定堅實的理論基礎。 在此基礎上，本書將詳細介紹各種交通流量仿真軟件平颱，如SUMO（Simulation of Urban Mobility）、VISSIM、AnyLogic等，並重點講解如何利用這些平颱構建高保真度的城市交通網絡模型。我們將涵蓋路網幾何建模、交通信號燈設置、斷麵流量定義、車輛類型與配比設置、以及區域生成等關鍵建模步驟。同時，針對不同應用場景，如常態化交通、突發事件（事故、集會）等，將提供詳細的建模策略和參數校準方法，確保仿真結果的準確性和可靠性。 第二部分：交通優化調度關鍵技術 本部分是本書的核心，圍繞交通流量的優化調度展開。首先，我們將介紹交通信號控製的傳統方法，包括定周期、感應控製以及區域協調控製，並分析其在不同場景下的適用性。 接著，我們將重點深入講解基於實時交通信息的智能信號控製技術。這包括： 交通狀態感知與預測： 詳細介紹基於傳感器數據（地感綫圈、攝像頭、GPS數據等）的交通流量、速度、占有率等參數的實時提取與融閤技術。重點闡述基於機器學習和深度學習的交通流量預測方法，如LSTM、GRU、CNN-LSTM等，以及如何利用曆史數據和實時數據進行短時、中長期交通流量預測。 信號配時優化算法： 詳細介紹各種先進的信號配時優化算法，包括： 元啓發式算法： 如遺傳算法（GA）、粒子群優化（PSO）、蟻群算法（ACO）等，以及它們在交通信號優化問題中的應用與改進。 強化學習（RL）算法： 重點介紹基於深度強化學習（DRL）的交通信號控製方法，如Deep Q-Network (DQN)、Proximal Policy Optimization (PPO)、Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL)等。我們將深入剖析這些RL算法如何通過與仿真環境的交互，自適應地學習最優的信號配時策略，以最小化延誤、停車次數或最大化通行能力。 組閤優化方法： 探討如何將不同的優化算法相結閤，以應對復雜多變的交通狀況。 多區域協調控製： 闡述如何實現相鄰路口信號係統的聯動，形成“綠波帶”，提升乾綫道路的通行效率。我們將介紹基於通信的（V2I）和無通信的（CO）協調控製策略，並討論如何利用仿真平颱驗證和評估協調控製的效果。 匝道控製與閤流優化： 針對高速公路入口閤流區域的擁堵問題，介紹匝道流量控製（ALINEA, RAMP-METERING）等技術，以及如何通過優化匝道信號燈配時來管理車輛進入主路的速度和密度，從而提高高速公路的整體通行能力。 第三部分：應用案例與未來展望 本部分將通過具體的應用案例，展示本書所介紹的交通流量仿真與優化調度技術的實際效用。我們將選取典型城市交通擁堵場景，如城市中心區域、高速公路入口、大型樞紐節點等，詳細闡述如何運用仿真技術進行交通狀況分析，並結閤優化的調度策略來解決實際問題。 案例研究將涵蓋： 城市主乾道擁堵治理： 如何通過改進信號配時和協調控製，顯著減少主乾道的平均延誤和停車次數。 大型活動交通疏導： 如何在大型集會、體育賽事等特殊事件期間，利用仿真與優化調度技術，製定有效的交通疏導方案，保障活動期間的交通順暢。 突發事件響應： 如何快速響應交通事故、道路施工等突發事件，通過動態調整信號配時和交通組織，最大程度地降低其對交通係統的負麵影響。 新型交通模式的影響分析： 探討共享齣行、自動駕駛車輛等新興交通模式對交通流仿真與優化調度的影響，並提齣相應的應對策略。 最後，本書將對智能交通流量仿真與優化調度的未來發展趨勢進行展望，包括但不限於： 大數據與人工智能的深度融閤： 探討如何利用更豐富的交通大數據（如手機信令數據、共享單車數據等）和更先進的人工智能技術，實現更精細化、個性化的交通管理。 車路協同（V2X）技術下的智能交通： 探討V2X技術如何為交通信號控製和車輛調度提供全新的機遇，實現人、車、路的協同。 麵嚮城市交通係統韌性的優化： 探討如何構建更具彈性和韌性的交通係統，以應對極端天氣、自然災害等不確定性因素。 可解釋性AI在交通領域的應用： 關注AI決策過程的可解釋性，以增強交通管理者對優化結果的信任度。 通過對本書的學習，讀者將能夠係統地掌握交通流量仿真與優化調度的關鍵理論、核心技術以及實際應用方法，為解決城市交通擁堵問題、構建智慧交通係統提供有力的理論指導和技術支撐。

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我在閱讀過程中，對書中關於“算法”和“實現”的討論，也給予瞭高度的關注。理論模型再優美，如果無法有效實現，那麼它也隻是紙上談兵。作者在書中詳細介紹瞭實現預測控製算法的關鍵技術，包括模型降階、實時優化求解器、嵌入式係統設計等。尤其是在處理大規模、高維度的“全局工況係統”時，計算的實時性和效率是巨大的挑戰。 書中對於這些挑戰的應對策略，讓我印象深刻。例如，作者介紹瞭如何通過綫性化、降階等方法來簡化復雜的模型，以及如何利用一些高效的優化算法，如內點法、序列二次規劃法等，來求解實時優化問題。此外，書中還提及瞭硬件加速技術，如FPGA、GPU等在預測控製中的應用，以滿足實時性要求。這些內容，為我將預測控製技術從理論推導轉化為實際工程應用，提供瞭非常具體和可操作的指導。它讓我意識到，實現預測控製不僅僅是算法問題，更是一個係統工程問題。

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書中在討論“全局工況”時，似乎不僅僅局限於傳統的機械、電氣等領域，而是將視野拓展到瞭更廣闊的範圍。我注意到作者在某些章節中，隱約提到瞭信息物理係統（Cyber-Physical Systems, CPS）的概念，以及預測控製在其中的應用潛力。例如，在描述智能製造時，作者提及瞭如何通過預測控製來優化整個生産流程，包括物料的供應、設備的運行、産品的質量控製，甚至是供應鏈的管理。這暗示著，“全局工況”的範疇可能比我最初設想的更加廣泛，它可能涵蓋瞭物理世界的運行狀態，也可能包含瞭信息世界的運行邏輯。 這種跨領域的融閤思考，讓我對這本書的價值有瞭更深的認識。在當今技術飛速發展的時代，很多尖端問題都需要多學科的交叉融閤來解決。預測控製作為一種強大的優化和控製工具，它能夠很好地連接物理世界的實時數據和信息世界的決策邏輯。作者在這方麵雖然沒有直接點明，但其對“係統”和“工況”的定義，以及所選取的應用案例，都讓我感受到這種前瞻性的探索。這本書不僅僅是一本控製理論的著作，更是一本關於如何利用先進控製技術來應對復雜、集成化、智能化係統的思想啓迪錄。

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當我深入閱讀時，書中對於“預測控製”的闡釋，更是顛覆瞭我以往對傳統控製方法的認知。傳統的PID控製，更多的是基於係統當前的偏差進行反饋調節，反應相對滯後。而書中提齣的“預測控製”，顧名思義，是基於對係統未來行為的預測來製定控製策略。這種前瞻性的思想，在處理那些具有明顯動態特性、時滯或者不確定性的係統時，顯得尤為強大。作者沒有停留在理論模型的推導，而是深入淺齣地闡述瞭各種預測模型的構建方法，從經典的ARIMA模型，到更復雜的神經網絡模型，以及如何將這些模型融入到控製器的設計中。 特彆令我印象深刻的是，書中通過一些具體的工業案例，比如航空航天領域的飛行器姿態控製，或者能源領域的發電廠負荷預測與調度，生動地展示瞭預測控製的優勢。這些案例不僅僅是簡單的理論應用，而是深入剖析瞭如何根據不同工況下的係統特點，選擇閤適的預測模型，並設計齣能夠有效應對未來變化的控製律。作者在文字間流露齣的嚴謹和深度，讓我能夠感受到作者在這一領域深厚的學術功底和豐富的實踐經驗。對於我這樣一個希望將理論知識應用於解決實際工程問題的讀者來說，這本書無疑提供瞭一個非常寶貴的視角和實用的工具集。

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書中在探討“應用”時，似乎也關注瞭“人機交互”和“決策支持”的方麵。雖然書中主要聚焦於控製理論和算法，但在很多實際的“全局工況係統”中，人類的參與和決策仍然是不可或缺的。一個好的預測控製係統，不僅要能夠自主運行，還需要為人類決策者提供清晰、準確的信息，幫助他們更好地理解係統狀態，並做齣更明智的決策。 我在閱讀中，隱約感覺到作者在描述一些復雜的工業場景時，也考慮到瞭如何將預測控製的結果以直觀易懂的方式呈現給操作人員。例如，通過圖形化的界麵，展示未來的係統運行軌跡、潛在的風險以及推薦的調整方案。這種人機協同的理念，對於提高係統的可用性和接受度至關重要。它讓我想象到，一個優秀的預測控製係統，可以成為工程師和操作員的得力助手，幫助他們更好地管理和優化復雜的工業流程，從而提升整體的效率和安全性。

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細細品讀，我發現這本書的敘述邏輯非常清晰，層層遞進。在介紹瞭預測控製的基本原理和方法後，作者並沒有立刻跳到復雜的應用，而是花瞭一部分篇幅來討論“魯棒性”和“自適應性”在預測控製中的重要性。對於一個復雜的“全局工況係統”，我們不可能完全準確地預測所有未來的狀態，總會有各種各樣的乾擾和不確定性。因此，如何設計齣能夠抵禦這些不確定性，並且能夠根據係統性能的變化而自我調整的預測控製器，是至關重要的。 書中通過數學模型和仿真實驗，闡述瞭如何處理模型不確定性、外部乾擾以及係統參數漂移等問題。例如，作者介紹瞭幾種魯棒預測控製的設計方法，以及如何利用自適應算法來實時更新預測模型和控製參數，以保證係統在各種復雜工況下的穩定性和最優性能。這部分內容，對於提升控製係統的實用性和可靠性，有著極其重要的指導意義。我尤其對書中關於“模型預測控製”（MPC）在魯棒性和自適應性方麵的最新研究進展感到好奇，並期待書中能有更深入的探討。

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這本書的題目《全局工況係統預測控製及其應用》本身就充滿瞭技術感，讓我這個對控製理論不算特彆精通但又充滿好奇的讀者，在拿到它的時候，就充滿瞭探索的欲望。我翻開瞭第一頁，雖然對“全局工況”和“預測控製”這些術語還有些陌生，但作者開篇就以一種非常宏觀的視角，闡述瞭現代工業係統日益復雜化、智能化和集成化的趨勢。從智能電網的實時調度，到無人駕駛車輛的協同導航，再到復雜的生産流程優化，作者似乎都在試圖勾勒齣一個龐大的技術圖景，而《全局工況係統預測控製及其應用》這本書，便是解鎖這個圖景的關鍵工具。 我尤其被書中對於“係統”這個概念的解讀所吸引。它不僅僅是指一個獨立的設備或模塊，而是將整個運行環境、所有相關因素以及它們之間錯綜復雜的關係都納入瞭考量範圍。這一點對於理解現實世界中的工程問題至關重要。很多時候，我們過於關注局部最優解，而忽略瞭整體的協同效應，最終導緻係統效率低下甚至失效。作者通過大量的理論鋪墊和概念引入，讓我意識到“全局工況”並非一個抽象的理論框架，而是指導我們解決實際問題的根本齣發點。這種從宏觀到微觀，從概念到方法的論述方式，給我留下瞭深刻的印象，也讓我對接下來的內容充滿期待，渴望瞭解究竟是什麼樣的“預測控製”能夠應對如此復雜的“全局工況”。

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在對預測控製的理論基礎有瞭一定瞭解之後，書中關於“應用”的部分，更是將抽象的概念拉迴瞭現實。作者並沒有止步於理論推導，而是花費瞭大量的篇幅，詳細介紹瞭如何將預測控製技術應用於各種實際的工業場景。從電力係統的穩定運行，到製造業的生産綫優化，再到交通運輸領域的流量控製，書中都提供瞭詳盡的案例分析。我特彆關注瞭關於智能電網的部分，作者詳細講解瞭如何利用預測控製來平衡供需，應對新能源的波動性，以及提高電網的魯棒性。 這些應用場景的描述，讓我深刻體會到“全局工況”的實際含義。它不僅僅是考慮設備的性能參數，更包含瞭外部環境的實時變化，甚至是對未來趨勢的預判。例如，在交通領域，預測控製可以根據實時的交通流量數據，結閤天氣預報和節假日信息，對紅綠燈信號進行動態調整，從而優化整體交通流。作者在描述這些應用時，非常注重細節，包括數據的采集、模型的選擇、控製器的設計、參數的整定，以及實際運行中的性能評估等。這些實操性的內容，讓這本書不僅僅是一本理論書籍，更像是一本指導工程師們解決實際問題的操作手冊。

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總而言之，即便不涉及具體內容的細節，僅從書名《全局工況係統預測控製及其應用》所傳達齣的信息，以及其潛在的研究方嚮，我就能感受到這是一本具有高度理論深度和廣泛應用價值的著作。它似乎在試圖構建一個統一的框架，來解決現代工業和工程領域中麵臨的諸多復雜挑戰。 通過對“全局工況”的全麵考量，以及對“預測控製”前瞻性方法的深入探討，這本書很可能為讀者提供一套係統性的方法論，用於理解、分析和優化那些高度集成化、動態變化、並且充滿不確定性的復雜係統。我對於書中可能包含的關於模型構建、預測算法、優化求解、魯棒性設計以及具體應用案例的論述，充滿瞭期待。這不僅僅是一本技術手冊，更可能是一本啓發思維、拓展視野的學術著作，能夠幫助讀者在快速發展的科技浪潮中，找到解決實際問題的關鍵路徑，並可能引領未來的研究方嚮。

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書中在闡述預測控製的應用時，往往會涉及到“優化”這個關鍵詞。似乎預測控製的核心目的之一，就是為瞭實現某種形式的最優化。這讓我聯想到，在很多工業場景下，我們不僅僅是想讓係統穩定運行，更希望它能夠以最高效、最經濟、最安全的方式運行。預測控製正是能夠幫助我們實現這一目標的有力武器。 作者在書中，通過數學建模，將“全局工況”下的各種目標函數，如能耗、成本、産量、排放等，都納入到預測控製的框架中。然後，利用預測模型對未來的係統狀態進行預測，並在此基礎上，通過優化算法，找到最優的控製輸入序列，以達到全局的最優目標。例如，在能源領域，預測控製可以幫助優化發電廠的運行，在滿足電力需求的同時，最大化發電效率，最小化燃料消耗和汙染物排放。這種將控製與優化相結閤的思想，是這本書的另一大亮點，也讓我看到瞭它在提升工業係統整體效益方麵的巨大潛力。

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我對書中關於“不確定性”的討論，尤其印象深刻。現實世界的“全局工況係統”，往往充滿瞭不確定性。這些不確定性可能來自於環境因素的變化，如溫度、濕度、風速等；也可能來自於係統內部的隨機擾動，如傳感器噪聲、執行器誤差等；還可能來自於模型本身的局限性，我們無法百分之百準確地描述係統的動態行為。 作者在書中，並沒有迴避這些不確定性，而是將其視為預測控製需要解決的核心問題。他詳細介紹瞭如何利用概率模型、區間預測等方法來量化不確定性，並且提齣瞭多種魯棒預測控製策略，來應對這些不確定性。例如，通過求解帶有不確定性約束的優化問題，或者采用能夠在綫調整的自適應控製方法，來保證係統在各種不確定工況下的穩定性和性能。這部分內容，讓我對預測控製的實用性和可靠性有瞭更深刻的理解，也讓我看到瞭它在應對復雜、動態、不確定性強的工業係統中的巨大價值。

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