交通信息提取计算理论与应用

交通信息提取计算理论与应用PDF电子书下载

交通运输

作者：张可，刘浩，王笑京等着
出版社：北京：人民交通出版社
出版年份：2013
ISBN：7114108136
页数：182 页

图书介绍：查看图书目录点击购买PDF全本电子书上一篇：汽车驾驶危险预判下一篇：城市轨道交通车辆电气 《交通信息提取计算理论与应用》目录 标签：提取理论交通计算应用

第1章提取计算理论框架1

1.1 信息提取技术概述1

1.2 提取计算技术发展情况3

1.3 我国现有公路网交通信息特征分析4

1.4 信息提取计算技术在交通数据分析中的适用性6

1.5 信息提取计算技术在交通数据分析方面的研究成果7

第2章交通信息提取计算理论9

2.1 交通信息提取计算理论技术框架研究9

2.2 基于模糊集的交通信息提取计算信息颗粒框架13

2.3 基于商空间的交通信息提取计算信息颗粒框架23

2.4 基于粗糙集的交通信息提取计算信息颗粒框架26

2.5 基于邻域系统的交通信息提取计算信息颗粒框架32

2.6 基于统计模型的交通信息提取计算信息颗粒框架33

2.7 基于状态空间的交通信息提取计算信息颗粒框架36

第3章交通信息提取计算应用38

3.1 交通信息提取计算通用算法38

3.2 行程时间预测39

3.3 交通状态评估68

3.4 车牌数据处理97

3.5 短时交通流量预测104

第4章基于交通信息提取计算的典型路网交通组织管理优化方案110

4.1 基于交通信息提取计算的交通管理决策支持框架110

4.2 路段交通状态判别信息颗粒构造111

4.3 棋盘式路网交通状态判别114

4.4 城市快速路路网交通状态判别118

4.5 城市快速路与主干道并行通道的交通状态判别123

4.6 以交通吸引源为中心并具有潮汐交通特性路网的交通状态判别信息颗粒构造126

4.7 公路桥梁荷载动态分析应用130

第5章路网动态交通数据分析系统设计136

5.1 系统概述136

5.2 需求分析137

5.3 系统架构设计138

5.4 数据管理仓库140

5.5 数据处理及信息重构构件设计147

5.6 基于交通信息提取的路网动态交通状态分析构件设计159

5.7 软件系统开发160

5.8 性能设计179

参考文献180

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摘要：本文以“交通信息提取计算理论与应用.pdf电子书版文档下载”为中心，从理论框架、技术方法、应用领域和未来展望四个方面对交通信息提取计算理论进行了详细阐述，旨在为读者提供全面了解交通信息提取计算理论与应用的知识体系。

1、理论框架

交通信息提取计算理论是近年来随着大数据、人工智能等技术的发展而兴起的一门新兴学科。该理论主要研究如何从海量交通数据中提取有价值的信息，为交通管理、交通规划、智能交通系统等提供数据支持。理论框架主要包括数据采集、数据预处理、特征提取、信息提取和结果评估等环节。

数据采集是交通信息提取计算理论的基础，主要包括交通传感器数据、交通流数据、交通事件数据等。数据预处理是对采集到的原始数据进行清洗、去噪、归一化等操作，以提高数据质量。特征提取是从预处理后的数据中提取出对交通信息提取有重要意义的特征。信息提取是根据提取出的特征，对交通信息进行分类、聚类、关联规则挖掘等操作。结果评估是对提取出的交通信息进行评估，以验证其准确性和有效性。

理论框架的构建为交通信息提取计算理论提供了坚实的理论基础，为后续的研究和应用奠定了基础。

2、技术方法

交通信息提取计算理论涉及多种技术方法，主要包括机器学习、深度学习、数据挖掘等。机器学习是利用算法从数据中学习规律，以实现对交通信息的提取。深度学习是机器学习的一种，通过构建深层神经网络模型，实现对复杂交通信息的提取。数据挖掘则是从海量数据中挖掘出有价值的信息，为交通管理提供决策支持。

在交通信息提取计算理论中，常用的机器学习方法有支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。深度学习方法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。数据挖掘方法包括关联规则挖掘、聚类分析、分类分析等。

这些技术方法的运用，使得交通信息提取计算理论在交通领域得到了广泛应用，为交通管理提供了有力支持。

3、应用领域

交通信息提取计算理论在交通领域具有广泛的应用前景。主要包括以下几个方面：

（1）智能交通系统：通过提取交通信息，实现对交通流量的实时监控、预测和优化，提高道路通行效率。

（2）交通管理：利用交通信息提取技术，对交通事故、交通拥堵等进行预警和处置，保障交通安全。

（3）交通规划：通过对交通信息的分析，为城市交通规划提供数据支持，优化交通网络布局。

（4）交通服务：利用交通信息提取技术，为出行者提供实时路况、导航等服务，提高出行体验。

4、未来展望

随着大数据、人工智能等技术的不断发展，交通信息提取计算理论在未来将具有更广阔的应用前景。以下是几个未来展望：

（1）跨领域融合：交通信息提取计算理论将与其他领域（如地理信息系统、城市规划等）进行融合，形成更加综合的交通信息提取体系。

（2）智能化发展：随着人工智能技术的进步，交通信息提取计算理论将实现更加智能化，提高交通信息提取的准确性和效率。

（3）个性化服务：基于交通信息提取技术，为出行者提供更加个性化的交通服务，满足不同出行需求。

总结：

本文对“交通信息提取计算理论与应用.pdf电子书版文档下载”进行了详细阐述，从理论框架、技术方法、应用领域和未来展望四个方面进行了全面分析。随着技术的不断发展，交通信息提取计算理论将在交通领域发挥越来越重要的作用。

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