导语

  

内容提要

  

    本书以基于海量数据的城市交通大数据处理与拥塞控制为研究对象，针对数据驱动的交通管理系统，对在信息采集、传输、融合、处理、预测、优化及反馈等一系列环节中存在的问题进行了详细阐述与分析。主要内容包括城市交通大数据信息传输、城市道路交通系统脆弱性分析、城市道路短时交通流预测、城市路网交通拥堵辨识与预测、城市路网交通流优化设计与信息发布等方法和模型以及研究趋势。本书将复杂的概念用易于理解的算法及流程图进行描述，并提供大量包含示意和仿真结果的插图，有助于读者的学习和理解。
    本书面向广大交通信息采集、传输、交通拥堵模式辨识等方向的研究和设计人员，可作为高等院校交通相关专业本科生和研究生的教材，也可作为交通领域专业人士的技术参考书。

前言
第1章  绪论
  1.1  引言
  1.2  城市交通拥堵国内外研究现状
    1.2.1  城市路网交通评价理论综述
    1.2.2  网络交通流理论概述
    1.2.3  存在的问题和重点研究方向
  1.3  城市交通大数据处理及拥塞控制发展趋势
    1.3.1  城市路网交通拥堵控制需求
    1.3.2  城市路网交通拥堵控制国外研究现状
    1.3.3  城市路网交通拥堵控制国内研究现状
    1.3.4  存在的问题和发展趋势
  1.4  本章小结
  参考文献
第2章  城市交通大数据信息传输方法
  2.1  引言
  2.2  交通数据采集及融合技术
    2.2.1  交通数据传感及采集
    2.2.2  数据处舰融合
  2.3  车载自组织网络媒体访问控制机制
    2.3.1  车载自组织网络增强型分布式信道接入机制
    2.3.2  增强型分布式信道接人机制改进方案
    2.3.3  仿真与性能分析
  2.4  车载自组织网络节点主动通告跨层数据传输控制机制
    2.4.1  跨层数据传输控制方案
    2.4.2  仿真与性能分析
  2.5  车载自组织网络环境对路由协议性能的影响
    2.5.1  车联网路由协议
    2.5.2  路由协议性能评估
  2.6  城市道路环境下的车载自组织网络分簇路由机制
    2.6.1  基于公交车分簇的路由机制
    2.6.2  基于公交车分簾的路由描述
    2.6.3  算法验证与仿真分析
  2.7  本章小结
  参考文献
第3章  城市道路交通系统脆弱性分析方法
  3.1  引言
  3.2  基于三标度层次的城市路网脆弱性影响因素分析
    3.2.1  城市路网脆弱性影响因素的选取
    3.2.2  三标度层次分析法模型的建立
    3.2.3  基于三标度层次分析法的城市路网脆弱性影响因素算法分析
  3.3  基于复杂网络理论的城市路网脆弱性评价方法
    3.3.1  复杂网络理论统计特性简介
    3.3.2  城市路网拓扑映射
    3.3.3  城市路网脆弱性衡量指标的选取
    3.3.4  攻击策略的选择
    3.3.5  关键路段的确定
  3.4  基于流量熵的城市路网脆弱性分析方法
    3.4.1  城市路网的相继故障模型描述
    3.4.2  城市路网脆弱性及其优化策略
    3.4.3  算法验证与仿真分析
  3.5  本章小结
  参考文献
第4章  城市道路短时交通流预测方法
  4.1  引言
  4.2  基于自回归滑动平均和小波变换的交通流预测模型
    4.2.1  基于小波变换的信号处理模型
    4.2.2  自回归滑动平均交通流预测模型
    4.2.3  预测模型参数结构的算法分析
    4.2.4  交通流预测的算法设计和实现
    4.2.5  算法验证与仿真分析
  4.3  基于小波神经网络的短时交通流预测模型
    4.3.1  小波分析和神经网络简要介绍
    4.3.2  小波分析与神经网络的结合
    4.3.3  算法验证与仿真分析
  4.4  本章小结
  参考文献
第5章  城市路网交通拥堵辨识与预测方法
  5.1  引言
  5.2  城市路网交通拥堵识别机理分析
    5.2.1  城市路网交通拥堵的基本知识
    5.2.2  城市路网交通拥堵的基本属性
    5.2.3  城市路网交通拥堵识别机理
  5.3  城市路网拥堵辨识方法
    5.3.1  模式识别系统概述
    5.3.2  模式识别方法
    5.3.3  城市路网主干道交通流量分析
  5.4  基于加权K-means算法的交通拥堵模式辨识方法
    5.4.1  K-means聚类算法基本知识
    5.4.2  基于加权K-means算法的交通拥堵模式构建方法
    5.4.3  城市路网拥堵模式特性分析
  5.5  基于证据理论的城市路网多模式拥堵预测方法
    5.5.1  证据理论
    5.5.2  Dempster组合规则
    5.5.3  信息融合过程
    5.5.4  改进的证据组合规则
    5.5.5  基于证据理论的城市路网多模式拥堵预测模型
    5.5.6  算法验证与仿真分析
  5.6  基于Pignistic区间长度的路网多模式拥堵预测方法
    5.6.1  Dempster组合规则及适用性分析
    5.6.2  基于Pignistic区间长度的冲突证据融合及预测模型
    5.6.3  算法验证与仿真分析
  5.7  基于泄漏积分型回声状态网络的区域路网交通拥堵状态融合预测方法
    5.7.1  泄漏积分型回声状态网络介绍
    5.7.2  基于差分进化算法的Leaky-ESN参数优化
    5.7.3  城市区域路网交通拥堵状态融合预测方法
    5.7.4  算法验证与仿真分析
  5.8  本章小结
  参考文献
第6章  城市路网交通流优化设计与信息发布
  6.1  引言
  6.2  城市路网交通系统的关键站点重要性评估及优化抉择
    6.2.1  城市路网交通系统级联效应模型
    6.2.2  城市路网交通系统关键站点的重要性评估及优化抉择方法
    6.2.3  算法验证与仿真分析
  6.3  基于粗糙集和分形理论的交通流优化控制设计模型
    6.3.1  基于粗隨集和分形理论的交通流预测模型
    6.3.2  交通流预测的算法设计和实现
    6.3.3  算法验证与仿真分析
  6.4  基于E-MBMS的大范围动态交通信息发布方法研究
    6.4.1  动态交通信息服务的发展现状和不足
    6.4.2  基于E-MBMS的交通信息发布方案设计
    6.4.3  优势分析
  6.5  本章小结
  参考文献
第7章  案例及研究趋势分析
  7.1  引言
  7.2  案例分析
    7.2.1  基于紧急事故处理的交通流诱导模型
    7.2.2  数据库的建模
    7.2.3  基于实例的系统仿真
  7.3  研究趋势分析
    7.3.1  研究热点
    7.3.2  主流路网交通仿真平台
    7.3.3  相关国际项目
    7.3.4  开放问题
  7.4  本章小结
  参考文献