城市道路交通流预测预报系统研究与应用PDF电子书下载
交通运输
- 作 者：隋亚刚，李瑞敏，郭敏等着
- 出 版 社：北京：中国铁道出版社
- 出版年份：2009
- ISBN：9787113099688
- 页数：208 页
图书介绍：本书从城市未来ITS相关应用在GIS基础信息平台进行整合的角度出发，介绍了道路编码的基本概念、方法、国内外城市的典型道路交通编码及国内相关标准，在此基础上结合北京市道路交通网络特征及现有道路交通信息基础，提出了基于地理网格参考空间位置的道路网络元素编码体系和编码方法，并介绍了该方法在北京市道路交通流预测预报系统中的应用，以推动我国城市ITS系统的发展。 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：公路工程造价下一篇：大众车系0AM直接换档变速器维修图册 《城市道路交通流预测预报系统研究与应用》目录 标签：交通流 预报 道路 预测 交通
第1章 概述1
1.1 智能交通系统概述1
1.2 城市道路交通管理3
1.3 北京市道路交通状况6
1.4 北京市智能交通管理系统发展状况10
第2章 城市道路交通流预测预报系统13
2.1 城市道路交通流预测预报系统概述13
2.2 国内外发展状况14
第3章 道路交通流预测模型与方法38
3.1 概述38
3.2 非参数回归的短时交通流预测模型42
3.3 基于组合模型的交通流预测模型与方法51
第4章 交通地理信息系统71
4.1 交通地理信息系统概述71
4.2 GIS—T系统设计73
4.3 WebGIS应用75
4.4 ArcGIS功能79
4.5 ArcIMS84
4.6 ArcGIS Server89
第5章 数据融合技术95
5.1 数据融合的定义96
5.2 数据融合的层次和种类96
5.3 数据融合的技术和方法100
5.4 数据融合技术在交通领域中的应用104
5.5 数据挖掘技术108
第6章 数据库技术114
6.1 数据库的产生和发展114
6.2 数据库系统的构成和特点117
6.3 分布式数据库121
6.4 实时数据库123
6.5 数据仓库125
6.6 系统处理效率138
第7章 软件系统体系架构142
7.1 基本概念142
7.2 C/S、B/S148
7.3 本系统中的架构介绍151
第8章 系统的需求分析155
8.1 功能需求描述155
8.2 其他需求描述160
第9章 系统设计165
9.1 系统物理结构165
9.2 系统逻辑架构166
9.3 系统功能设计168
9.4 系统详细设计180
第10章 北京市道路交通流特性预测预报系统开发194
10.1 北京市现有检测系统194
10.2 系统实施环境分析196
10.3 系统功能介绍200
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摘要：本文以“城市道路交通流预测预报系统研究与应用.pdf电子书版文档下载”为中心，详细阐述了城市道路交通流预测预报系统的研究背景、系统架构、关键技术以及应用前景。通过对该电子书内容的深入分析，旨在为我国城市道路交通流预测预报系统的研发和应用提供有益的参考和借鉴。
1、研究背景
随着城市化进程的加快，城市道路交通问题日益突出，交通拥堵、交通事故频发等问题严重影响了城市居民的生活质量。为了解决这些问题，城市道路交通流预测预报系统应运而生。该系统通过对历史交通数据的分析，预测未来一段时间内的道路交通状况，为交通管理部门提供决策依据，从而优化交通资源配置，提高道路通行效率。
城市道路交通流预测预报系统的研究背景主要包括以下几个方面：一是城市化进程的加快，城市交通需求不断增长；二是交通拥堵问题日益严重，影响城市居民生活质量；三是交通管理部门对交通预测预报的需求日益迫切；四是信息技术的发展为交通流预测预报提供了技术支持。
因此，研究城市道路交通流预测预报系统具有重要的现实意义和理论价值。
2、系统架构
城市道路交通流预测预报系统通常采用分层架构，主要包括数据采集层、数据处理层、预测预报层和展示层。数据采集层负责收集实时交通数据和历史交通数据；数据处理层对采集到的数据进行预处理、特征提取和模型训练；预测预报层根据训练好的模型预测未来一段时间内的道路交通状况；展示层将预测结果以图表、地图等形式展示给用户。
系统架构的设计应遵循以下原则：一是模块化设计，提高系统可扩展性和可维护性；二是数据驱动，充分利用历史数据和实时数据；三是智能化，采用先进的预测预报算法提高预测精度。
此外，系统架构还应具备以下特点：一是实时性，能够及时响应交通事件；二是准确性，预测结果与实际交通状况相符；三是可靠性，系统稳定运行，保证预测预报的连续性。
3、关键技术
城市道路交通流预测预报系统涉及多个关键技术，主要包括数据采集与处理技术、预测预报算法、可视化技术等。
数据采集与处理技术主要包括数据采集、数据预处理、特征提取等。数据采集主要采用传感器、摄像头等设备实时采集交通数据；数据预处理包括数据清洗、数据转换等；特征提取则从原始数据中提取出对预测预报有用的特征。
预测预报算法主要包括时间序列分析、机器学习、深度学习等。时间序列分析主要针对历史交通数据进行预测；机器学习算法如支持向量机、决策树等在预测预报中具有较好的性能；深度学习算法如卷积神经网络、循环神经网络等在处理复杂交通数据方面具有优势。
可视化技术将预测预报结果以图表、地图等形式展示给用户，便于用户直观地了解道路交通状况。可视化技术主要包括数据可视化、交互式可视化等。
4、应用前景
城市道路交通流预测预报系统具有广泛的应用前景，主要包括以下几个方面：
一是交通管理部门：通过预测预报结果，优化交通资源配置，提高道路通行效率，缓解交通拥堵；二是交通企业：为企业提供交通预测预报服务，帮助企业制定合理的运输计划；三是科研机构：为城市道路交通流预测预报研究提供数据支持和理论指导。
随着人工智能、大数据等技术的不断发展，城市道路交通流预测预报系统将具有更加广阔的应用前景。未来，该系统有望在以下方面取得突破：一是预测精度更高，能够更好地满足用户需求；二是系统智能化程度更高，具备自主学习、自适应能力；三是应用领域更广泛，为更多行业提供支持。
总结：
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本文的研究成果对于推动我国城市道路交通流预测预报技术的发展具有重要意义。在今后的研究中，我们将继续关注该领域的发展动态，为我国城市道路交通流预测预报系统的研发和应用提供更多支持。
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