城市道路交通流预测预报系统研究与应用

出版时间：2009-12  出版社：中国铁道出版社  作者：隋亚刚　等著  页数：208  字数：243000  
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前言

　　机动车保有量快速增加、道路交通负荷度不断加重，已经成为北京市道路交通系统发展所面临的重要问题，亦给北京市道路交通管理提出了更高的要求。　　近年来，智能交通系统的发展为缓解道路交通拥堵、提高交通管理服务水平提供了新的手段和方法，智能交通系统的重要组成部分之一是城市智能交通管理系统。城市智能交通管理系统通过把高新科技手段与最新的交通流优化控制理论相结合，对整个城市的交通系统进行全面实时监控，优化交通组织和控制，从而实现整个城市交通系统交通流的分布与交通网络通行能力的协调匹配，最大限度地发挥交通网络的通行

内容概要

本书在介绍国内外城市道路交通流预测预报系统发展状况的基础上，介绍作者研究开发的北京市道路交通流预测预报系统的系统架构、核心预测模型及部分关键技术，包括地理信息系统、数据融合技术、数据库技术、软件体系架构及在北京市道路交通流特性预测预报系统中的应用，最后介绍了该系统的需求分析、系统设计及系统开发应用的情况。　　本书可作为城市智能交通系统研究和开发人员的参考用书及高等院校相关专业的辅助教材。

作者简介

隋亚刚（Yagang SUI），研究生学历，教授级高级工程师，北京市公安局公安交通管理局副局长，总工程师。1975年以来一直从事科学交通管理和智能交通系统技术研究工作，曾先后主持过国家“八五”、“九五”、“十一五”重点科技支撑项目，北京交通管理现代化工程建设和奥运智能

书籍目录

第1章 概述　1.1 智能交通系统概述　1.2 城市道路交通管理　1.3 北京市道路交通状况　1.4 北京市智能交通管理系统发展状况第2章 城市道路交通流预测预报系统　2.1 城市道路交通流预测预报系统概述　2.2 国内外发展状况第3章 道路交通流预测模型与方法　3.1 概述　3.2 非参数回归的短时交通流预测模型　3.3 基于组合模型的交通流预测模型与方法第4章 交通地理信息系统　4.1 交通地理信息系统概述　4.2 GIS-T系统设计　4.3 WebGIS应用　4.4 ArcGIS功能　4.5 ArcIMS　4.6 ArcGIS Server第5章 数据融合技术　5.1 数据融合的定义　5.2 数据融合的层次和种类　5.3 数据融合的技术和方法　5.4 数据融合技术在交通领域中的应用　5.5 数据挖掘技术第6章 数据库技术　6.1 数据库的产生和发展　6.2 数据库系统的构成和特点　6.3 分布式数据库　6.4 实时数据库　6.5 数据仓库　6.6 系统处理效率第7章 软件系统体系架构　7.1 基本概念　7.2 C／S、B／S　7.3 本系统中的架构介绍第8章 系统的需求分析　8.1 功能需求描述　8.2 其他需求描述第9章 系统设计　9.1 系统物理结构　9.2 系统逻辑架构　9.3 系统功能设计　9.4 系统详细设计第10章 北京市道路交通流特性预测预报系统开发　10.1 北京市现有检测系统　10.2 系统实施环境分析　10.3 系统功能介绍

章节摘录

　　（1）重复数据、缺失数据的处理　　按照检测器时间确定数据是否重复和缺失。对于重复数据，处理原则是只保留第一组数据；对于缺失数据，如果缺失量较小（一组或者两组），则采用拷贝前一时刻或者后一时刻的组数据。如果缺失量较大，则缺失数据全部补零。　　（2）数据整合　　原始数据的检测时间间隔与预测的间隔往往不完全相同，因此需要将原始时间间隔的数据处理成系统所需要的预测的时间间隔。2.主成分分析,主成分分析时通过一组变量的几个线性组合来解释这组变量的方差一协方差结构。它的一般目的是：①数据的压缩；②数据的解释

用户评论 (总计1条)

•   该书作者有一定实践经验，但内容不够充实，希望第二版，案例更具体更深入，真正成为经典著作。