雲計算——在智慧型交通系統中的套用

《雲計算——在智慧型交通系統中的套用》是2022年清華大學出版社出版的圖書,作者是梅朵、鄭黎黎、楊慶芳。

基本介紹

  • 中文名:雲計算——在智慧型交通系統中的套用
  • 作者:梅朵、鄭黎黎、楊慶芳
  • 出版社:清華大學出版社
  • 出版時間:2022年11月1日
  • 定價:69 元
  • ISBN:9787302617761
內容簡介,圖書目錄,

內容簡介

本書首先在分析國內外智慧型交通系統建設現狀的基礎上,提出了智慧交通雲的概念,並對智慧交通雲做了簡要介紹,深入講解了雲計算的關鍵技術、智慧交通雲的總體框架、智慧交通雲的建設內容;然後就智慧交通雲的關鍵技術,如基於雲計算的交通信息採集與處理、基於雲計算的交通控制、基於雲計算的交通誘導、基於雲計算的交通控制與誘導協同等進行了詳細的論述,最後探討了智慧交通雲系統設計的相關問題。 本書可供道路交通管理部門、建設部門、科研機構和生產廠家等參考,也可作為交通類、計算機類相關專業本科生、研究生的參考資料。

圖書目錄

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基於知識發現的智慧型模型
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模型算法
第2章智慧型交通系統雲框架構建
2.1雲計算套用於智慧型交通系統的必要性分析
2.2雲計算和Hadoop
2.2.1雲計算
2.2.2Hadoop
2.3智慧型交通雲系統的基本框架
2.4雲計算在智慧型交通系統中的套用實例
2.4.1雲計算在交通流數據採集與處理中的套用
2.4.2雲計算在交通控制服務中的套用
2.4.3雲計算在交通誘導服務中的套用
2.4.4雲計算在交通指揮和調度中的套用
第3章雲計算在交通信息處理中的套用
3.1交通狀態判別
3.1.1基於MR的Kmeans算法在交通瓶頸識別中的套用實例
3.1.2MRFCM算法在區域交通狀態識別中的套用實例
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交通參數預測的套用實例
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套用
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交通信號燈設定依據
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最佳化方法
4.4.1遺傳算法簡介
4.4.2混合遺傳算法
4.4.3最佳化目標函式
4.4.4懲罰函式法
4.4.5基於MR和混合遺傳算法最佳化綠信比
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套用
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行車路線最佳化子系統
5.2基於MR的遺傳算法求解城市路網最短路徑
5.2.1並行遺傳算法
5.2.2MapReduce模型算法
5.2.3基於雲計算的城市路網最短路徑並行遺傳算法
5.2.4並行遺傳算法的套用實例
第6章雲計算在交通控制與誘導協同中的套用
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目標函式的建立
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評價函式
6.3.3遺傳運算元
6.3.4協同模型求解算法
6.4協同模型的套用實例
6.4.1算法參數設定
6.4.2部分程式代碼設計
6.4.3協同結果
第7章智慧型交通雲系統的設計
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組的設計
7.3.2交通信息解析和預處理模組的設計
7.3.3動態交通信息發布模組的設計
參考文獻

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