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雲計算(在智能交通系統中的應用)

  • 作者：梅朵//鄭黎黎//楊慶芳|責編:趙凱
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302617761
  • 出版日期：2022/11/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：173
人民幣：RMB 69 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是一部系統闡述雲計算在智能交通系統中的應用理論和方法的書籍。
    全書共分為7章：第1章緒論，介紹了智能交通系統的交通參數短時預測、道路交通狀態判別、交通信號控制、交通誘導、交通控制與誘導協同等技術的國內外研究進展；第2章智能交通系統雲框架構建，介紹了智能交通系統的雲需求、雲計算的概念、雲計算的特點和實現機制，設計了智能交通雲系統的基本框架；第3章雲計算在交通信息處理中的應用，介紹了MR-Kmeans演算法在交通瓶頸識別中的應用實例、MRFCM演算法在區域交通狀態識別中的應用實例、基於MR和GA-SVM的短時交通流預測方法和應用案例分析；第4章雲計算在交通信號控制中的應用，介紹了交通信號控制、交通控制系統基本理論、信號交叉口運行效率評價指標、基於雲計算的綠信比優化方法、基於雲計算的區域交通控制方法；第5章雲計算在交通流誘導中的應用，介紹了交通流誘導系統、基於MR的遺傳演算法求解城市路網最短路徑的方法，並以典型路網為對象，進行了實例驗證，分析了結果；第6章雲計算在交通控制與誘導協同中的應用，介紹了交通控制與誘導協同的含義、交通瓶頸控制與誘導協同模型的建立、基於MR的並行遺傳演算法求解協同模型的方法，採用模擬模擬的方式獲取典型路網數據，驗證模型和演算法的有效性和可行性；第7章智能交通雲系統的設計，通過系統需求分析，對智能交通雲系統進行系統總體設計和系統軟體架構設計。
    為便於讀者高效學習，快速掌握雲計算在智能交通系統中應用的典型場景。本書作者從智能交通系統設計開發的流程出發，合理安排章節，並設計典型路網的應用實例。
    本書適合作為廣大高校交通運輸、電腦相關專業雲計算課程教材，也可以作為智能交通系統設計與開發者的自學參考用書。
作者介紹
梅朵//鄭黎黎//楊慶芳|責編:趙凱
目錄
第1章  緒論
  1.1  國內外交通參數短時預測研究
    1.1.1  基於線性理論的模型
    1.1.2  基於非線性理論的模型
    1.1.3  基於知識發現的智能模型
    1.1.4  基於混合理論的模型
    1.1.5  其他模型
  1.2  國內外道路交通狀態判別研究
  1.3  國內外交通信號控制研究
  1.4  國內外交通誘導研究
    1.4.1  美國
    1.4.2  日本
    1.4.3  歐洲
    1.4.4  中國
  1.5  國內外交通控制與誘導協同研究
    1.5.1  協同模式
    1.5.2  模型演算法
第2章  智能交通系統雲框架構建
  2.1  雲計算應用於智能交通系統的必要性分析
  2.2  雲計算和Hadoop
    2.2.1  雲計算
    2.2.2  Hadoop
  2.3  智能交通雲系統的基本框架
  2.4  雲計算在智能交通系統中的應用實例
    2.4.1  雲計算在交通流數據採集與處理中的應用
    2.4.2  雲計算在交通控制服務中的應用
    2.4.3  雲計算在交通誘導服務中的應用
    2.4.4  雲計算在交通指揮和調度中的應用
第3章  雲計算在交通信息處理中的應用
  3.1  交通狀態判別
    3.1.1  基於MR的K-means演算法在交通瓶頸識別中的應用實例
    3.1.2  MR-FCM演算法在區域交通狀態識別中的應用實例
  3.2  交通參數預測
    3.2.1  交通流時空相關性分析
    3.2.2  基於MR和GA-SVM的短時交通流預測方法
    3.2.3  交通參數預測的應用實例
  3.3  動態交通瓶頸預測
第4章  雲計算在交通信號控制中的應用
  4.1  交通信號控制
    4.1.1  交通信號控制方式
    4.1.2  交通信號控制空間分類
  4.2  交通控制系統基本理論
    4.2.1  交通信號控制的基本概念
    4.2.2  交通信號燈設置依據
    4.2.3  相位相序方案設計
    4.2.4  相序安排
    4.2.5  區域交通控制系統的工作原理
    4.2.6  區域交通控制方法
  4.3  信號交叉口運行效率評價指標
    4.3.1  主要評價指標

    4.3.2  輔助評價指標
  4.4  基於雲計算的綠信比優化方法
    4.4.1  遺傳演算法簡介
    4.4.2  混合遺傳演算法
    4.4.3  優化目標函數
    4.4.4  懲罰函數法
    4.4.5  基於MR和混合遺傳演算法優化綠信比
  4.5  基於雲計算的區域交通控制方法
    4.5.1  模糊神經網路簡介
    4.5.2  模糊神經網路模型
    4.5.3  模糊神經網路學習演算法
    4.5.4  基於模糊神經網路的區域交通信號控制方法
第5章  雲計算在交通流誘導中的應用
  5.1  交通流誘導系統
    5.1.1  交通流採集子系統
    5.1.2  車輛定位子系統
    5.1.3  交通信息服務子系統
    5.1.4  行車路線優化子系統
  5.2  基於MR的遺傳演算法求解城市路網最短路徑
    5.2.1  並行遺傳演算法
    5.2.2  MapReduce模型演算法
    5.2.3  基於雲計算的城市路網最短路徑並行遺傳演算法
    5.2.4  並行遺傳演算法的應用實例
第6章  雲計算在交通控制與誘導協同中的應用
  6.1  交通控制與誘導協同
    6.1.1  交通控制與誘導協同的含義
    6.1.2  交通控制與誘導協同的必要性
    6.1.3  交通控制與誘導協同的特點
  6.2  交通瓶頸控制與誘導協同模型的建立
    6.2.1  建模思想
    6.2.2  協同時機判斷
    6.2.3  目標函數的建立
    6.2.4  行程時間的表達
    6.2.5  約束條件的確定
    6.2.6  模型的數學表達
  6.3  基於MR的並行遺傳演算法求解協同模型
    6.3.1  染色體編碼與解碼
    6.3.2  評價函數
    6.3.3  遺傳運算元
    6.3.4  協同模型求解演算法
  6.4  協同模型的應用實例
    6.4.1  演算法參數設置
    6.4.2  部分程序代碼設計
    6.4.3  協同結果
第7章  智能交通雲系統的設計
  7.1  系統需求分析
  7.2  系統總體設計模型
  7.3  系統軟體架構設計
    7.3.1  交通服務信息採集模塊的設計
    7.3.2  交通信息解析和預處理模塊的設計

    7.3.3  動態交通信息發布模塊的設計
參考文獻

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