• 城市动态交通网络分析方法
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城市动态交通网络分析方法

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作者焦朋朋 著

出版社人民交通出版社股份有限公司

出版时间2015-06

版次1

装帧平装

货号9787114122293

上书时间2024-11-26

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品相描述:全新
图书标准信息
  • 作者 焦朋朋 著
  • 出版社 人民交通出版社股份有限公司
  • 出版时间 2015-06
  • 版次 1
  • ISBN 9787114122293
  • 定价 35.00元
  • 装帧 平装
  • 开本 16开
  • 纸张 胶版纸
  • 页数 198页
  • 字数 300千字
  • 正文语种 简体中文
【内容简介】
  《城市动态交通网络分析方法》以城市动态交通网络模型与算法为切入点,分动态0-D反推和动态交通分配两个部分,结合大量的文献调研和作者的研究成果,对动态交通网络分析的理论和方法展开论述。在动态O-D反推理论方面,分参数优化、极大熵、似然函数*大化、卡尔曼滤波、神经网络、变分不等式等方法进行介绍,并系统总结动态0-D反推模型中的关键问题及解决方案。在动态交通分配方面,对分数学规划、*优控制、变分不等式、计算机仿真等方法进行了介绍。在此基础上,《城市动态交通网络分析方法》介绍了部分动态交通网络模型的案例,以及上述模型在实际智能交通系统中的应用方法。
  《城市动态交通网络分析方法》可以为城市与交通领域的行政管理人员、专业技术人员和研究人员提供参考,也可以作为相关专业的教学参考书。
【目录】
第1章绪论
1.1城市交通问题概述
1.2智能交通系统——解决城市交通问题的有效手段
1.3动态交通网络模型的意义
1.4本书的结构
参考文献

第2章动态O-D反推概述
2.1动态O-D矩阵的概念
2.2网络流量的描述
2.3静态O-D反推概述及发展
2.4动态O-D反推概述及早期发展
2.5动态0-D反推理论的分类
2.6小结
参考文献

第3章基于参数优化的动态O-D反推方法
3.1Cremer&Keller以及Nihan&Davis模型
3.2部分约束模型
3.3Sherali全约束模型及算法
3.4Gajewski集成平方误差模型
3.5双层规划模型及算法
3.6单层非线性优化模型及算法
3.7小结
参考文献

第4章基于极大熵和似然函数*大化的动态O-D反推方法
4.1极大熵模型
4.2似然函数*大化模型
4.3小结
参考文献

第5章基于卡尔曼滤波的动态O-D反推方法
5.1卡尔曼滤波理论简介
5.2Okutani模型
5.3Ashok&Ben-Akiva模型
5.4Chang&Wu模型
5.5Madanat模型
5.6Wu&Kachroo模型
5.7扩大状态变量模型
5.8Lin&Chang模型
5.9元胞传输(cTM)模型
5.10路口一全路网两步反推模型
5.11Zhou&Mahmassani模型及算法
5.12Lou&Yin模型及算法
5.13小结
参考文献

第6章基于变分不等式及其他思路的动态O-D反推方法
6.1变分不等式模型
6.2神经网络模型
6.3拟动态模型
参考文献

第7章动态O-D反推关键问题及解决方法
7.1各类动态O-D反推模型及算法的比较
7.2动态O-D反推理论中的关键问题及解决方法
7.3小结
参考文献

第8章动态交通分配概述
8.1动态交通分配的定义
8.2动态交通分配的主要研究内容
8.3动态交通分配的特性
8.4动态交通分配模型的分类
8.5小结
参考文献

第9章基于数学规划的动态交通分配方法
9.1M-N(Merchant&Nemhauser)模型
9.2Birge&Ho模型
9.3Carey模型
9.4Jayakrishan&Tsai模型
9.5Ziliaskopoulos模型
9.6小结
参考文献

第10章基于*优控制的动态交通分配方法
10.1Luque&Friesz模型
10.2Wie&Friesz模型
10.3Ran&Boyce模型
10.4小结
参考文献

第11章基于变分不等式的动态交通分配方法
11.1变分不等式模型简介
11.2单用户路径选择动态*优分配的变分不等式模型
11.3多用户路径选择动态*优分配的变分不等式模型
11.4考虑路径和出发时间选择的动态用户*优分配的变分不等式模型
11.5小结
参考文献

第12章计算机仿真方法及动态交通分配总结
12.1计算机仿真模型简介
12.2计算机仿真模型发展历程与研究进展
12.3计算机仿真模型小结
12.4动态交通分配总结与展望
参考文献

第13章动态交通网络分析案例研究
13.1基于参数优化的路口动态0-D反推模型
13.2基于卡尔曼滤波的动态O-D反推模型
13.3基于BP神经网络的动态O-D反推模型
13.4路口动态O-D反推组合模型
13.5路口动态O-D预测组合模型
13.6小结
参考文献

第14章动态交通网络分析在ITS中的应用
14.1动态O-D反推在路口信号控制中的应用
14.2动态0-D反推在干线信号控制中的应用
14.3小结
参考文献
附录
附录1卡尔曼滤波求解算法
附录2BP神经网络求解算法
附录3贝叶斯组合模型求解算法
附录4基于历史偏差的卡尔曼滤波求解算法
附录5引入控制变量的卡尔曼滤波求解算法
附录6基于元胞传输模型的走行时间求解算法
附录7单点多目标优化信号控制模型求解算法
附录8干线协调信号控制模型求解算法
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