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云計(jì)算——在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用 版權(quán)信息
- ISBN：9787302617761
- 條形碼：9787302617761 ; 978-7-302-61776-1
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
云計(jì)算——在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用 本書特色
云計(jì)算與智能交通系統(tǒng)的完美契合。學(xué)習(xí)、實(shí)踐一體化，助力于智能交通系統(tǒng)工程項(xiàng)目的教學(xué)與開發(fā)。 在當(dāng)今大數(shù)據(jù)爆發(fā)的時(shí)代，想讓更多的讀者通過閱讀本書了解一些云計(jì)算的知識，了解云計(jì)算在解決交通問題中的應(yīng)用價(jià)值，發(fā)揮云計(jì)算的作用，提煉交通大數(shù)據(jù)的精華，解決交通問題，讓我們的城市道路交通更加順暢，提高人們生活質(zhì)量。
云計(jì)算——在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用 內(nèi)容簡介
本書首先在分析國內(nèi)外智能交通系統(tǒng)建設(shè)現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，提出了智慧交通云的概念，并對智慧交通云做了簡要介紹，深入講解了云計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)、智慧交通云的總體框架、智慧交通云的建設(shè)內(nèi)容；然后就智慧交通云的關(guān)鍵技術(shù)，如基于云計(jì)算的交通信息采集與處理、基于云計(jì)算的交通控制、基于云計(jì)算的交通誘導(dǎo)、基于云計(jì)算的交通控制與誘導(dǎo)協(xié)同等進(jìn)行了詳細(xì)的論述，*后探討了智慧交通云系統(tǒng)設(shè)計(jì)的相關(guān)問題。 本書可供道路交通管理部門、建設(shè)部門、科研機(jī)構(gòu)和生產(chǎn)廠家等參考，也可作為交通類、計(jì)算機(jī)類相關(guān)專業(yè)本科生、研究生的參考資料。
云計(jì)算——在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用 目錄
第1章緒論
1.1國內(nèi)外交通參數(shù)短時(shí)預(yù)測研究
1.1.1基于線性理論的模型
1.1.2基于非線性理論的模型
1.1.3基于知識發(fā)現(xiàn)的智能模型
1.1.4基于混合理論的模型
1.1.5其他模型
1.2國內(nèi)外道路交通狀態(tài)判別研究
1.3國內(nèi)外交通信號控制研究
1.4國內(nèi)外交通誘導(dǎo)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(nèi)外交通控制與誘導(dǎo)協(xié)同研究
1.5.1協(xié)同模式
1.5.2模型算法
第2章智能交通系統(tǒng)云框架構(gòu)建
2.1云計(jì)算應(yīng)用于智能交通系統(tǒng)的必要性分析
2.2云計(jì)算和Hadoop
2.2.1云計(jì)算
2.2.2Hadoop
2.3智能交通云系統(tǒng)的基本框架
2.4云計(jì)算在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用實(shí)例
2.4.1云計(jì)算在交通流數(shù)據(jù)采集與處理中的應(yīng)用
2.4.2云計(jì)算在交通控制服務(wù)中的應(yīng)用
2.4.3云計(jì)算在交通誘導(dǎo)服務(wù)中的應(yīng)用
2.4.4云計(jì)算在交通指揮和調(diào)度中的應(yīng)用
第3章云計(jì)算在交通信息處理中的應(yīng)用
3.1交通狀態(tài)判別
3.1.1基于MR的Kmeans算法在交通瓶頸識別中的應(yīng)用實(shí)例
3.1.2MRFCM算法在區(qū)域交通狀態(tài)識別中的應(yīng)用實(shí)例
3.2交通參數(shù)預(yù)測
3.2.1交通流時(shí)空相關(guān)性分析
3.2.2基于MR和GASVM的短時(shí)交通流預(yù)測方法
3.2.3交通參數(shù)預(yù)測的應(yīng)用實(shí)例
3.3動(dòng)態(tài)交通瓶頸預(yù)測
第4章云計(jì)算在交通信號控制中的應(yīng)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(tǒng)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(shè)置依據(jù)
4.2.3相位相序方案設(shè)計(jì)
4.2.4相序安排
4.2.5區(qū)域交通控制系統(tǒng)的工作原理
4.2.6區(qū)域交通控制方法
4.3信號交叉口運(yùn)行效率評價(jià)指標(biāo)
4.3.1主要評價(jià)指標(biāo)
4.3.2輔助評價(jià)指標(biāo)
4.4基于云計(jì)算的綠信比優(yōu)化方法
4.4.1遺傳算法簡介
4.4.2混合遺傳算法
4.4.3優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)
4.4.4懲罰函數(shù)法
4.4.5基于MR和混合遺傳算法優(yōu)化綠信比
4.5基于云計(jì)算的區(qū)域交通控制方法
4.5.1模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介
4.5.2模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
4.5.3模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法
4.5.4基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)域交通信號控制方法
第5章云計(jì)算在交通流誘導(dǎo)中的應(yīng)用
5.1交通流誘導(dǎo)系統(tǒng)
5.1.1交通流采集子系統(tǒng)
5.1.2車輛定位子系統(tǒng)
5.1.3交通信息服務(wù)子系統(tǒng)
5.1.4行車路線優(yōu)化子系統(tǒng)
5.2基于MR的遺傳算法求解城市路網(wǎng)*短路徑
5.2.1并行遺傳算法
5.2.2MapReduce模型算法
5.2.3基于云計(jì)算的城市路網(wǎng)*短路徑并行遺傳算法
5.2.4并行遺傳算法的應(yīng)用實(shí)例
第6章云計(jì)算在交通控制與誘導(dǎo)協(xié)同中的應(yīng)用
6.1交通控制與誘導(dǎo)協(xié)同
6.1.1交通控制與誘導(dǎo)協(xié)同的含義
6.1.2交通控制與誘導(dǎo)協(xié)同的必要性
6.1.3交通控制與誘導(dǎo)協(xié)同的特點(diǎn)
6.2交通瓶頸控制與誘導(dǎo)協(xié)同模型的建立
6.2.1建模思想
6.2.2協(xié)同時(shí)機(jī)判斷
6.2.3目標(biāo)函數(shù)的建立
6.2.4行程時(shí)間的表達(dá)
6.2.5約束條件的確定
6.2.6模型的數(shù)學(xué)表達(dá)
6.3基于MR的并行遺傳算法求解協(xié)同模型
6.3.1染色體編碼與解碼
6.3.2評價(jià)函數(shù)
6.3.3遺傳算子
6.3.4協(xié)同模型求解算法
6.4協(xié)同模型的應(yīng)用實(shí)例
6.4.1算法參數(shù)設(shè)置
6.4.2部分程序代碼設(shè)計(jì)
6.4.3協(xié)同結(jié)果
第7章智能交通云系統(tǒng)的設(shè)計(jì)
7.1系統(tǒng)需求分析
7.2系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)模型
7.3系統(tǒng)軟件架構(gòu)設(shè)計(jì)
7.3.1交通服務(wù)信息采集模塊的設(shè)計(jì)
7.3.2交通信息解析和預(yù)處理模塊的設(shè)計(jì)
7.3.3動(dòng)態(tài)交通信息發(fā)布模塊的設(shè)計(jì)
參考文獻(xiàn)
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云計(jì)算——在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用 作者簡介
梅朵，渤海大學(xué)講師，博士，2015年畢業(yè)于吉林大學(xué)，主要從事智能交通系統(tǒng)、云計(jì)算的研究。參與、省部級及產(chǎn)業(yè)化、專項(xiàng)課題11項(xiàng)，是863計(jì)劃課題“多源多維城市交通狀態(tài)感知與交互處理”和國家科技支撐計(jì)劃課題“公交主導(dǎo)型城市交通智能聯(lián)網(wǎng)聯(lián)控關(guān)鍵技術(shù)與示范”的主要完成人，研究成果構(gòu)成了本專著的重要內(nèi)容。主持遼寧省教育廳科研項(xiàng)目1項(xiàng)，發(fā)表10余篇高水平學(xué)術(shù)論文，其中SCI檢索3篇，EI檢索6篇。
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