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内容大纲
本书是一部系统阐述云计算在智能交通系统中的应用理论和方法的书籍。
全书共分为7章：第1章绪论，介绍了智能交通系统的交通参数短时预测、道路交通状态判别、交通信号控制、交通诱导、交通控制与诱导协同等技术的国内外研究进展；第2章智能交通系统云框架构建，介绍了智能交通系统的云需求、云计算的概念、云计算的特点和实现机制，设计了智能交通云系统的基本框架；第3章云计算在交通信息处理中的应用，介绍了MR-Kmeans算法在交通瓶颈识别中的应用实例、MRFCM算法在区域交通状态识别中的应用实例、基于MR和GA-SVM的短时交通流预测方法和应用案例分析；第4章云计算在交通信号控制中的应用，介绍了交通信号控制、交通控制系统基本理论、信号交叉口运行效率评价指标、基于云计算的绿信比优化方法、基于云计算的区域交通控制方法；第5章云计算在交通流诱导中的应用，介绍了交通流诱导系统、基于MR的遗传算法求解城市路网最短路径的方法，并以典型路网为对象，进行了实例验证，分析了结果；第6章云计算在交通控制与诱导协同中的应用，介绍了交通控制与诱导协同的含义、交通瓶颈控制与诱导协同模型的建立、基于MR的并行遗传算法求解协同模型的方法，采用模拟仿真的方式获取典型路网数据，验证模型和算法的有效性和可行性；第7章智能交通云系统的设计，通过系统需求分析，对智能交通云系统进行系统总体设计和系统软件架构设计。
为便于读者高效学习，快速掌握云计算在智能交通系统中应用的典型场景。本书作者从智能交通系统设计开发的流程出发，合理安排章节，并设计典型路网的应用实例。
本书适合作为广大高校交通运输、计算机相关专业云计算课程教材，也可以作为智能交通系统设计与开发者的自学参考用书。 -
作者介绍
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目录
第1章 绪论
1.1 国内外交通参数短时预测研究
1.1.1 基于线性理论的模型
1.1.2 基于非线性理论的模型
1.1.3 基于知识发现的智能模型
1.1.4 基于混合理论的模型
1.1.5 其他模型
1.2 国内外道路交通状态判别研究
1.3 国内外交通信号控制研究
1.4 国内外交通诱导研究
1.4.1 美国
1.4.2 日本
1.4.3 欧洲
1.4.4 中国
1.5 国内外交通控制与诱导协同研究
1.5.1 协同模式
1.5.2 模型算法
第2章 智能交通系统云框架构建
2.1 云计算应用于智能交通系统的必要性分析
2.2 云计算和Hadoop
2.2.1 云计算
2.2.2 Hadoop
2.3 智能交通云系统的基本框架
2.4 云计算在智能交通系统中的应用实例
2.4.1 云计算在交通流数据采集与处理中的应用
2.4.2 云计算在交通控制服务中的应用
2.4.3 云计算在交通诱导服务中的应用
2.4.4 云计算在交通指挥和调度中的应用
第3章 云计算在交通信息处理中的应用
3.1 交通状态判别
3.1.1 基于MR的K-means算法在交通瓶颈识别中的应用实例
3.1.2 MR-FCM算法在区域交通状态识别中的应用实例
3.2 交通参数预测
3.2.1 交通流时空相关性分析
3.2.2 基于MR和GA-SVM的短时交通流预测方法
3.2.3 交通参数预测的应用实例
3.3 动态交通瓶颈预测
第4章 云计算在交通信号控制中的应用
4.1 交通信号控制
4.1.1 交通信号控制方式
4.1.2 交通信号控制空间分类
4.2 交通控制系统基本理论
4.2.1 交通信号控制的基本概念
4.2.2 交通信号灯设置依据
4.2.3 相位相序方案设计
4.2.4 相序安排
4.2.5 区域交通控制系统的工作原理
4.2.6 区域交通控制方法
4.3 信号交叉口运行效率评价指标
4.3.1 主要评价指标
4.3.2 辅助评价指标
4.4 基于云计算的绿信比优化方法
4.4.1 遗传算法简介
4.4.2 混合遗传算法
4.4.3 优化目标函数
4.4.4 惩罚函数法
4.4.5 基于MR和混合遗传算法优化绿信比
4.5 基于云计算的区域交通控制方法
4.5.1 模糊神经网络简介
4.5.2 模糊神经网络模型
4.5.3 模糊神经网络学习算法
4.5.4 基于模糊神经网络的区域交通信号控制方法
第5章 云计算在交通流诱导中的应用
5.1 交通流诱导系统
5.1.1 交通流采集子系统
5.1.2 车辆定位子系统
5.1.3 交通信息服务子系统
5.1.4 行车路线优化子系统
5.2 基于MR的遗传算法求解城市路网最短路径
5.2.1 并行遗传算法
5.2.2 MapReduce模型算法
5.2.3 基于云计算的城市路网最短路径并行遗传算法
5.2.4 并行遗传算法的应用实例
第6章 云计算在交通控制与诱导协同中的应用
6.1 交通控制与诱导协同
6.1.1 交通控制与诱导协同的含义
6.1.2 交通控制与诱导协同的必要性
6.1.3 交通控制与诱导协同的特点
6.2 交通瓶颈控制与诱导协同模型的建立
6.2.1 建模思想
6.2.2 协同时机判断
6.2.3 目标函数的建立
6.2.4 行程时间的表达
6.2.5 约束条件的确定
6.2.6 模型的数学表达
6.3 基于MR的并行遗传算法求解协同模型
6.3.1 染色体编码与解码
6.3.2 评价函数
6.3.3 遗传算子
6.3.4 协同模型求解算法
6.4 协同模型的应用实例
6.4.1 算法参数设置
6.4.2 部分程序代码设计
6.4.3 协同结果
第7章 智能交通云系统的设计
7.1 系统需求分析
7.2 系统总体设计模型
7.3 系统软件架构设计
7.3.1 交通服务信息采集模块的设计
7.3.2 交通信息解析和预处理模块的设计
7.3.3 动态交通信息发布模块的设计
参考文献
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