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书       名 :
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文献来源:
出版时间 :
城市动态交通网络分析方法
0.00    
图书来源: 浙江图书馆(由图书馆配书)
  • 配送范围:
    全国(除港澳台地区)
  • ISBN:
    9787114122293
  • 作      者:
    焦朋朋著
  • 出 版 社 :
    人民交通出版社股份有限公司
  • 出版日期:
    2015
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内容介绍
  《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
3.1 Cremer&Keller以及Nihan&Davis模型
3.2 部分约束模型
3.3 Sherali全约束模型及算法
3.4 Gajewski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
5.2 Okutani模型
5.3 Ashok&Ben-Akiva模型
5.4 Chang&Wu模型
5.5 Madanat模型
5.6 Wu&Kachroo模型
5.7 扩大状态变量模型
5.8 Lin&Chang模型
5.9 元胞传输(cTM)模型
5.1 0路口一全路网两步反推模型
5.1 1Zhou&Mahmassani模型及算法
5.1 2Lou&Yin模型及算法
5.1 3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
9.1 M-N(Merchant&Nemhauser)模型
9.2 Birge&Ho模型
9.3 Carey模型
9.4 Jayakrishan&Tsai模型
9.5 Ziliaskopoulos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
10.1 Luque&Friesz模型
10.2 Wie&Friesz模型
10.3 Ran&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2 BP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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