具體描述
《交通流數據清洗與狀態辨識及優化控製關鍵理論方法》是作者在交通流辨識及優化控製領域近十年研究成果的係統總結。在全麵總結國內外交通流辨識及優化控製研究現狀及發展趨勢的基礎上，《交通流數據清洗與狀態辨識及優化控製關鍵理論方法》著重介紹作者在這一領域的研究成果，主要包括交通流數據清洗關鍵理論及方法、交通流狀態辨識關鍵理論及方法、交通流優化控製關鍵理論及方法。
《交通流數據清洗與狀態辨識及優化控製關鍵理論方法》可為交通運輸工程、控製科學與工程、係統科學與工程、車輛工程以及智能科學等多學科交叉領域從事交通流狀態辨識及優化控製研究的相關專業技術人員提供參考，也可作為相關專業研究生和高年級本科生教材。
作者簡介
目錄資訊
前言
1 緒論
1.1 its發展背景
1.2 國內外its研究曆史與發展現狀
1.2.1 國外its研究曆史與發展現狀
1.2.2 我國its研究曆史與發展現狀
1.2.3 its主要功能子係統
1.3 交通流數據清洗與狀態辨識及優化控製概述
1.4 本書主要內容
參考文獻
第一篇 交通流數據清洗關鍵理論及方法
2 交通流數據清洗概述
2.1 研究背景
2.2 研究的必要性及數據清洗
2.2.1 必要性
2.2.2 交通流數據清洗的主要內容
2.3 國內外相關研究狀況
2.3.1 數據清洗研究狀況
2.3.2 交通流數據清洗研究狀況
2.4 本篇主要研究內容
2.5 本章小結
參考文獻
3 交通流丟失數據補齊算法
3.1 丟失數據的分析
3.2 基於粗集理論的交通流丟失數據補齊算法
3.2.1 粗集理論
3.2.2 roustida算法流程
3.2.3 模型應用與結果分析
3.2.4 結論
3.3 基於最小二乘支持嚮量機的交通流丟失數據補齊算法
3.3.1 支持嚮量機和最小二乘支持嚮量機的原理
3.3.2 交通流丟失數據補齊模型及仿真
3.3.3 結論
3.4 本章小結
參考文獻
4 交通流錯誤數據判彆和修正算法
4.1 錯誤數據判彆模型
4.1.1 孤立點檢測算法
4.1.2 邊界檢測算法
4.1.3 閾值理論與交通流理論的組閤檢測算法
4.2 錯誤數據修正模型
4.2.1 灰色gm(1，1)模型
4.2.2 錯誤數據修正模型
4.3 應用實例
4.3.1 數據來源
4.3.2 算法流程
4.3.3 模型應用
4.3.4 結果分析
4.4 結論
4.5 本章小結
參考文獻
5 交通流冗餘數據約簡算法
5.1 冗餘數據識彆和約簡方法
5.1.1 基於等級分組法的冗餘數據識彆方法
5.1.2 冗餘數據的約簡方法
5.2 應用實例
5.2.1 數據來源
5.2.2 算法流程
5.2.3 模型應用
5.2.4 結果分析
5.3 結論
5.4 本章小結
參考文獻
6 本篇內容總結及其展望
6.1 總結
6.2 未來的研究方嚮
第二篇 交通流狀態辨識關鍵理論及方法
7 交通流狀態辨識係統框架
7.1 交通流狀態辨識係統框架結構
7.2 係統框架的主要組成部分
7.2.1 交通狀態判彆子係統
7.2.2 動態交通信息采集子係統
7.2.3 交通流數據清洗子係統
7.2.4 交通流控製子係統
7.2.5 調度子係統
7.2.6 交通信息發布子係統
7.2.7 事件數據管理子係統
7.2.8 通信子係統
7.3 本篇主要研究內容與方法
7.4 本章小結
參考文獻
8 交通流狀態預辨識方法
8.1 交通流預測方法簡介
8.1.1 基於統計理論的模型
8.1.2 基於非綫性預測理論的模型
8.1.3 基於神經網絡理論的模型
8.1.4 基於動態分配理論的模型
8.1.5 基於微觀交通仿真的模型
8.2 基於非參數迴歸樣條的交通流短時預測方法
8.2.1 非參數迴歸
8.2.2 非參數迴歸樣條擬閤方法
8.2.3 非參數迴歸樣條擬閤方法在交通流短時預測中的應用
8.3 基於投影尋蹤自迴歸的短時交通流預測方法
8.3.1 投影尋蹤技術
8.3.2 pp自迴歸模型[ppar(k)]
8.3.3 交通流ppar迴歸預測
8.3.4 結論
8.4 本章小結
參考文獻
9 交通流量變檢測方法
9.1 概述
9.2 指數分布概率變點模型研究
9.2.1 指數分布參數的變點
9.2.2 均值變點搜索方法
9.2.3 模型應用與結果分析
9.3 二項分布概率變點模型研究
9.3.1 纍次計數法
9.3.2 模型應用與結果分析
9.4 本章小結
參考文獻
10 交通流質變檢測方法
10.1 交通事件檢測方法簡介
10.1.1 交通事件
10.1.2 主要事件檢測算法及評價指標
10.2 交通流突變分析的變點統計方法
10.2.1 概述
10.2.2 交通流突變分析的最小二乘法
10.2.3 交通流突變分析的局部比較法
10.3 基於多分辨分析的交通事件自動檢測方法
10.3.1 多分辨分析mallat算法
10.3.2 小波濾波器及mallat算法的具體實現
10.3.3 多分辨分析在交通事件自動檢測中的應用
10.4 本章小結
參考文獻
11 信息融閤技術在交通流狀態實時辨識中的應用
11.1 信息融閤及交通信息融閤簡介
11.1.1 信息融閤
11.1.2 信息融閤的層次級彆
11.1.3 信息融閤方法
11.2 基於支持嚮量機的交通信息融閤方法研究
11.2.1 支持嚮量機簡介
11.2.2 基於svm的信息融閤方法在交通流狀態實時辨識中的應用
11.2.3 結論
11.3 基於遺傳算法的交通信息模糊融閤方法
11.3.1 模糊控製和遺傳算法
11.3.2 基於遺傳算法的信息模糊融閤方法在交通流狀態實時辨識中的應用
11.4 本章小結
參考文獻
12 本篇內容總結及其展望
第三篇 交通流優化控製關鍵理論及方法
13 交通流優化控製
13.1 研究的背景和意義
13.2 dta問題
13.2.1 國外研究現狀
13.2.2 我國研究現狀
13.3 最短路徑問題
13.4 本篇主要內容
參考文獻
14 蟻群算法概述
14.1 算法的基本理論
14.1.1 基本原理
14.1.2 基本模型
14.1.3 理論基礎
14.1.4 算法框架
14.1.5 算法的特點
14.2 算法的研究進展
14.2.1 理論研究
14.2.2 應用研究
14.2.3 我國研究情況
14.3 本章小結
參考文獻
15 基於自適應蟻群算法的交通網絡中最短路徑搜索方法
15.1 交通網絡中最短路徑問題
15.1.1 交通網絡的錶示
15.1.2 最短路徑問題的描述
15.2 用自適應蟻群算法求解交通網絡中最短路徑問題
15.2.1 尋優思路
15.2.2 算法設計
15.2.3 算法的具體實現步驟
15.2.4 算法流程圖
15.3 仿真實驗
15.4 本章小結
參考文獻
16 基於混沌蟻群算法的動態用戶最優配流方法
16.1 基本問題
16.1.1 交通分配理論概述
16.1.2 dta特徵
16.1.3 動態交通網絡配流原則
16.1.4 動態交通網絡約束條件
16.2 離散型動態用戶最優配流模型
16.3 dta方法
16.3.1 混沌蟻群算法
16.3.2 用caco求解離散型動態用戶最優配流問題
16.4 仿真實驗
16.5 本章小結
參考文獻
17 本篇內容總結及其展望
17.1 總結
17.2 研究展望
附錄
附錄a 王曉原主持的科研項目
附錄b 作者的代錶性論著
· · · · · · (收起)
讀後感
用戶評價
我花瞭相當大的精力去鑽研其中關於“狀態辨識”的部分，因為它直接關係到我們如何準確地推斷齣隱藏在觀測數據背後的真實交通狀況。理論上，作者提齣的基於卡爾曼濾波的擴展模型似乎很有前景，它試圖整閤多種異構傳感器數據，以期達到更高的魯棒性。然而，在實際操作層麵，這本書對如何確定濾波器的初始協方差矩陣和過程噪聲協方差矩陣的經驗性描述幾乎為零。它隻是輕描淡寫地提到瞭這些參數的重要性，卻完全沒有提供任何關於如何根據實際交通數據特性去“調優”這些關鍵參數的實踐建議或啓發式規則。這就好比，給瞭你一個極其精密的引擎藍圖，卻沒告訴你應該用什麼標號的機油纔能讓它平穩運行。對於希望將這套理論應用於實際交通管理係統的工程師來說，這無疑是一個巨大的鴻溝。我們需要的不僅僅是“是什麼”，更需要知道“怎麼辦”以及“在什麼情況下應該怎麼調”。這種理論與實踐之間的巨大信息缺失，使得這本書在作為一本實用參考手冊方麵，顯得力不從心，更像是一篇停留在概念驗證階段的研究報告的集閤。
评分關於優化控製的章節，作者采用瞭非常前沿的次梯度算法來處理大規模交通網絡下的非光滑優化問題，這在理論上代錶瞭學科的前沿方嚮。然而，在實際應用中，這類算法對計算資源的需求是極其苛刻的，並且其收斂速度和穩定性往往受到初始點和步長選擇的強烈影響。這本書對於這些實際操作中的“陷阱”幾乎沒有提及，它隻是給齣瞭算法的收斂性證明，這對於那些需要在有限算力（比如車載計算單元或邊緣服務器）上實時運行控製策略的工程師來說，參考價值大打摺扣。一個更實用的處理方式，或許是引入一些工程上更魯棒、對計算復雜度友好的近似算法，或者至少提供一些關於如何在資源受限環境下對復雜優化算法進行“剪枝”或“近似化”的工程策略。現在這本書給齣的方案，雖然在數學上是“最優”的，但在工程實踐中，可能因為計算延遲過高而完全無法部署。它像是一個完美的理論模型，卻忘記瞭我們生活在一個充滿約束和不確定性的真實世界裏，這種對工程現實的“失焦”，讓這本書的實用價值大打摺扣。
评分這本書的語言風格，用一個詞來形容就是“極度學術化”，它似乎是直接從多篇高水平的期刊論文中整閤而來，缺乏一種連貫的、麵嚮讀者的引導性敘事。每一個章節的切換都顯得有些生硬，仿佛是不同研究者在不同時間段獨立完成的工作拼湊在一起。例如，前一章還在討論宏觀交通流模型的演進，下一章立刻跳躍到微觀層麵關於車輛跟馳行為的隨機微分方程建模，兩者之間的過渡和邏輯銜接非常突兀，讀者需要自己花費大量精力去構建知識點之間的橋梁。我希望能看到一種更具邏輯遞進的敘事結構，比如先建立數據獲取與預處理的通用流程，再引入基礎的狀態估計方法，最後纔深入到復雜的優化控製策略，形成一個從低階到高階、由淺入深的知識體係。目前這種零散的知識點堆砌，雖然內容密度很高，但對於建立一個係統性的認知框架來說，幫助非常有限，讀起來感覺像是“在知識的海洋中遊泳，卻找不到燈塔指引方嚮”。這種結構上的鬆散感，讓原本就復雜的理論更難被消化和吸收。
评分這本書的書名，光是“交通流數據清洗與狀態辨識及優化控製關鍵理論方法”這幾個字眼組閤在一起，就足以讓人感到一種撲麵而來的專業氣息和硬核深度。我抱著極大的期待翻開瞭它，希望能在這本書中找到解決實際工作中那些棘手問題的鑰匙。然而，當我深入閱讀後，發現這本書的敘事方式和內容組織，似乎更像是一部嚴謹的學術專著，而不是我期待中那種能讓我快速掌握“怎麼做”的實操指南。它花瞭大量的篇幅去闡述那些基礎性的數學模型和統計學原理，這對於希望快速上手進行數據預處理和模型構建的工程師來說，可能有些過於晦澀和繁瑣瞭。比如，在討論數據清洗的章節，作者深入探討瞭傅裏葉變換在去除周期性噪聲中的應用，盡管理論上無懈可擊，但對於那些日常隻需處理傳感器漂移或測量誤差的讀者而言，可能感覺像是在用牛刀殺雞，並且這把“牛刀”的說明書過於復雜。我更期望看到一些關於實際數據集的案例分析，哪怕隻是一個簡化的模擬場景，來展示這些復雜理論在實際應用中是如何落地的。坦白說，這本書的深度毋庸置疑，但它的“可讀性”對於非專業研究人員來說，確實是一個不小的挑戰。我總覺得，作者似乎更專注於構建一個理論的完美閉環，而不是在引導讀者完成一次流暢的學習體驗。
评分這本書的版式設計和排版風格，給我留下瞭一種強烈的“上世紀末教科書”的印象，這多少影響瞭我的閱讀心情。大量的公式、復雜的符號，以及幾乎沒有留白的緊湊布局，使得眼睛在長時間閱讀後感到非常疲憊。我嘗試在其中尋找一些能讓我眼前一亮的圖錶或示意圖來輔助理解那些抽象的概念，但很遺憾，圖例稀少，且很多關鍵流程圖的繪製也顯得非常簡陋，幾乎完全依賴文字來描述一個動態的優化過程。例如，在介紹多智能體協同控製算法時，理論描述非常詳盡，涉及瞭復雜的博弈論基礎，但如果沒有一張清晰的交互網絡圖來輔助理解不同智能體間的依賴關係，光靠文字來想象整個係統的運行邏輯，實在是一項考驗腦力的工作。我甚至懷疑，這本書的審校過程中，是否充分考慮瞭現代讀者的閱讀習慣？在如今這個視覺信息爆炸的時代，一本技術書籍如果不能用直觀的圖形語言來傳遞復雜信息，無疑會大大降低讀者的吸收效率。我希望作者能在後續的修訂中，能夠增加更多高質量的插圖和流程圖，將那些深奧的理論“視覺化”，讓數據流動的軌跡和控製信號的傳遞過程不再是抽象的數學符號，而是可以被直觀觀察到的實體。
评分讀瞭第一篇：交通流數據清洗關鍵理論及方法，較全。
评分讀瞭第一篇：交通流數據清洗關鍵理論及方法，較全。
评分讀瞭第一篇：交通流數據清洗關鍵理論及方法，較全。
评分讀瞭第一篇：交通流數據清洗關鍵理論及方法，較全。
评分讀瞭第一篇：交通流數據清洗關鍵理論及方法，較全。
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