基于分层多域的应急通信系统监控技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张德育，冯永新，张德慧 著

图书标签:

• 应急通信
• 分层多域
• 监控技术
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• 灾害应对
• 无线通信
• 系统架构
• 网络管理

店铺： 广影图书专营店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118088199

商品编码：29718861559

包装：平装

出版时间：2013-05-01

基本信息

书名:基于分层多域的应急通信系统监控技术

定价：48.00元

售价：33.6元,便宜14.4元,折扣70

作者:张德育,冯永新,张德慧

出版社：国防工业出版社

出版日期：2013-05-01

ISBN：9787118088199

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：12k

商品重量：0.222kg

编辑推荐

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内容提要

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《基于分层多域的应急通信系统监控技术》以应急通信系统为背景，首先在分析其特点及现有监控技术的基础上，设计了分层多域监控体系结构，该结构具有扩展性好、可靠性高等特点，能够减小网络时延，提高系统吞吐率。并在此体系结构中采用了基于ART2神经网络的自适应域*举算法，提高了域*举的稳定性，减少了域*举带来的网络开销，对系统的可靠性提供了保证。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《智能交通流量预测与优化调度研究》 内容简介 本书深入探讨了智能交通系统中至关重要的两个核心问题：交通流量的精准预测和交通信号灯的优化调度。在城市化进程加速、机动车保有量激增的背景下，交通拥堵已成为制约城市发展、影响居民生活品质的突出矛盾。有效的交通管理与控制手段，尤其是能够实时感知、预测并优化交通运行状态的技术，对于缓解拥堵、提高通行效率、保障交通安全具有极其重要的战略意义。本书旨在构建一个集数据采集、模型构建、预测分析、调度优化于一体的智能交通系统解决方案，为解决上述难题提供理论支撑和技术指导。 第一章 引言 本章首先勾勒了智能交通系统的发展现状与未来趋势，阐述了交通流量预测与信号灯优化的研究背景及其重要性。我们将分析当前智能交通领域面临的挑战，例如数据噪声、预测模型的复杂性、动态交通环境的实时响应需求等。同时，本书的研究将紧密围绕解决这些挑战展开，聚焦于构建更为鲁棒、高效、智能的交通管理策略。我们将明确本书的研究目的、内容框架以及预期贡献，为后续章节的学习奠定基础。 第二章 交通流量预测理论与方法 本章将系统梳理和介绍交通流量预测领域现有的经典理论与前沿方法。我们将从宏观、中观和微观三个层面深入剖析交通流量的生成机制与影响因素，包括天气状况、节假日、突发事件、道路基础设施、出行者行为模式等。 统计学方法： 详细介绍时间序列分析方法，如ARIMA模型、指数平滑法等，分析其在交通流量预测中的适用性及局限性。 机器学习方法： 重点阐述支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等经典机器学习算法在交通流量预测中的应用，并分析其优缺点。 深度学习方法： 深入探讨循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等在处理交通时间序列数据方面的优势。我们将特别关注卷积神经网络（CNN）与RNN/LSTM/GRU的结合，利用CNN捕捉空间特征，利用RNN/LSTM/GRU捕捉时间依赖性，构建混合模型以提高预测精度。 图神经网络（GNN）： 针对交通网络的拓扑结构特性，我们将介绍图神经网络的应用，如何将道路网络表示为图，利用GNN捕捉路段之间的相互影响，实现更为精准的区域性流量预测。 数据融合与预处理： 强调原始交通数据的质量对预测精度的关键影响，详细介绍数据清洗、缺失值填充、异常值检测、特征工程等预处理技术。同时，我们将探讨多源异构交通数据的融合方法，如融合GPS数据、线圈数据、手机信令数据等，以获取更全面的交通态势信息。 第三章 交通流量预测模型构建与验证 本章将聚焦于本书核心的交通流量预测模型构建过程，并详细介绍模型验证的科学方法。 模型选择与设计： 基于第二章的理论基础，我们将详细设计并实现一个或多个先进的交通流量预测模型。例如，可以构建一个基于Transformer的预测模型，利用其自注意力机制捕捉长程依赖关系，或设计一个集成了地理空间信息的深度学习模型。 特征工程与选择： 详细阐述如何从海量的原始数据中提取与交通流量强相关的特征，包括时间特征（如星期几、时段、是否为节假日）、天气特征（温度、降雨量、能见度）、事件特征（如交通事故、道路施工）、地理空间特征（如道路等级、交叉口类型）等。我们将讨论特征选择的技术，如基于相关性、基于模型的重要性评分等，以降低模型复杂度，提高效率。 模型训练与优化： 详细介绍模型训练的整个流程，包括损失函数的设计、优化算法的选择（如Adam、SGD）、学习率调度策略等。我们将探讨超参数调优的方法，如网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等，以找到最优的模型配置。 模型评估指标： 深入介绍常用的交通流量预测模型评估指标，如平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）、决定系数（R²）等，并分析不同指标在不同场景下的适用性。 实证研究与案例分析： 本章将选取实际的交通数据集（例如，某个城市的某条主干道或特定区域的交通流量数据），按照所设计的模型流程进行实证研究。通过详细的实验步骤、结果展示和分析，验证所提出模型的预测性能，并与现有经典模型进行对比，突出模型的优势。 第四章 交通信号灯优化调度理论与方法 本章将深入探讨如何利用预测的交通流量信息，对交通信号灯进行智能优化调度，以达到提升通行效率、减少延误的目的。 交通信号控制理论： 回顾经典的交通信号控制理论，如定周期控制、感应式控制、自适应控制等，分析其原理、优缺点及适用范围。 优化目标与约束： 明确交通信号优化的核心目标，如减少车辆延误、提高通行能力、降低停车次数、减少排放等。同时，我们将分析优化过程中需要考虑的约束条件，如最小绿灯时间、最大绿灯时间、周期时长限制、相位协调等。 基于预测的优化方法： 宏观仿真优化： 介绍如何利用交通仿真软件（如VISSIM, SUMO）结合预测的交通流量数据，对不同的信号配时方案进行仿真评估，进而选择最优方案。 排队论模型： 探讨如何利用排队论的原理，结合预测的到达率和离开了描述交叉口的排队长度和延误，设计信号配时方案。 强化学习（RL）在信号控制中的应用： 重点介绍强化学习算法，如Q-learning、Deep Q-Networks (DQN)、Actor-Critic等，在交通信号控制中的应用。我们将详细解释如何将交通信号控制问题建模为马尔可夫决策过程（MDP），如何设计奖励函数，以及如何利用RL算法训练一个能够自适应调整信号配时的智能控制器。 组合优化方法： 探索将预测模型与优化算法（如遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法）相结合，进行信号配时参数的搜索与优化。 相位与周期设计： 详细讨论交叉口信号灯的相位设计原则，如何确定绿灯相位顺序，以及如何确定信号周期时长。 第五章 智能交通信号控制系统设计与实现 本章将聚焦于将交通流量预测与信号灯优化调度相结合，构建一个完整的智能交通信号控制系统。 系统整体架构设计： 提出一个分层的、模块化的系统架构，包括数据采集层、数据处理与存储层、交通流量预测层、信号控制策略生成层、信号控制器执行层等。 数据采集与实时性要求： 强调实时交通数据的采集与传输的重要性，以及对系统响应速度的要求。 预测模型与控制算法的集成： 详细阐述如何将第五章构建的交通流量预测模型无缝集成到信号控制系统中，实现预测信息的实时反馈。 自适应控制策略的实现： 重点介绍如何基于实时预测的交通流量，动态调整信号灯的绿灯时间、相位顺序等，实现交通信号的自适应控制。 仿真平台搭建与测试： 利用交通仿真软件构建一个虚拟的城市交通网络，在仿真环境中对设计的智能信号控制系统进行全面测试，评估其在不同交通流量、不同拥堵模式下的表现。 性能评估与分析： 在仿真测试的基础上，对系统的关键性能指标进行详细评估，如平均车辆延误、总通行车辆数、拥堵指数、排放量等，并与传统信号控制方法进行对比。 第六章 挑战、未来展望与结论 本章将对本书的研究内容进行总结，并探讨智能交通流量预测与优化调度领域未来可能面临的挑战和发展方向。 研究总结： 回顾本书的主要研究内容、方法和成果，强调本书在理论和实践方面的贡献。 面临的挑战： 分析当前技术在实际应用中可能遇到的挑战，例如大规模城市交通网络的复杂性、数据隐私与安全问题、系统部署与维护成本、跨部门协调机制等。 未来展望： 人车路协同： 探讨如何将自动驾驶车辆 V2X（Vehicle-to-Everything）通信技术与交通信号控制相结合，实现更高级别的协同。 多目标优化： 考虑将更多的优化目标纳入信号控制，如行人过街安全、公交优先、紧急车辆优先等。 边缘计算与联邦学习： 探讨在边缘设备上部署预测与控制模型，以及利用联邦学习保护数据隐私并进行模型训练。 人工智能技术的深入融合： 探索更先进的人工智能技术，如生成对抗网络（GAN）用于模拟交通场景，或者迁移学习用于跨区域模型的适应性。 政策与法规的配合： 强调技术发展需要与政策制定、交通管理法规的更新相辅相成。 结论： 提出对智能交通系统未来发展的重要观点，并重申本书研究的价值与意义。 本书内容详实，理论与实践相结合，旨在为交通工程、计算机科学、人工智能等领域的科研人员、工程师以及相关决策者提供一份有价值的参考，共同推动智能交通系统的发展，构建更加高效、绿色、安全的未来城市交通环境。

评分☆☆☆☆☆

这本书的文字风格非常沉稳，透着一股老派工程师的严谨与务实。尤其是在探讨系统性能评估指标的那几个章节，作者简直像一个外科医生般精准地剖析了每一个参数背后的深层含义。我特别欣赏作者对“异常检测”模块的阐述，它没有采用当下流行的浮夸算法堆砌，而是基于对通信链路特性的深刻理解，提出了几个非常贴合实际的阈值设定与修正模型。读到这些内容时，我甚至能想象出作者在实际测试场地上，一遍遍调试设备、记录波动的场景。对于那些在实际工作中深受系统间歇性故障困扰的读者来说，这本书简直是雪中送炭。它教给我们的不只是“怎么做”，更重要的是“为什么这样做”，这种探究本源的治学精神，在当前快餐式的技术文档中实属难得。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，这本书的阅读门槛不低，它要求读者对基础的网络协议和信号处理有扎实的背景知识。但一旦你跨过了最初的几章，随之而来的收获将是巨大的。作者在构建多域协同框架时，展现了惊人的系统设计能力。我个人对书中关于“资源动态调度”的章节印象深刻，它巧妙地平衡了实时性和覆盖率这两个看似矛盾的需求。作者通过一系列数学建模，清晰地展示了如何在资源极度受限的情况下，依然能保证关键信息的优先传输。那种将复杂问题拆解、简化，最终找到最优解的思维过程，对提升读者的工程直觉非常有帮助。这本书读完后，你会感觉自己的“技术视野”被极大地拓宽了，不再局限于单一的通信子系统，而是开始从全局的角度审视整个应急指挥体系的有效性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计非常巧妙，它采用了一种螺旋上升的方式展开内容。开篇铺垫的是理论基础和背景需求，中间部分则如同搭建一座精密的机器，将各个功能模块——从感知层到控制层——逐一精细化地安装到位。最让我感到惊喜的是其对“人机交互界面”的关注。在应急通信这种高压场景下，操作的直观性至关重要。作者花了好大力气描述了如何将复杂的系统状态用最直观的方式呈现给现场指挥官，这体现了作者深知技术最终要为人服务的理念。阅读过程中，我时常会停下来，思考如果换作是我来设计这个界面，我会如何取舍。这种强烈的代入感和批判性思考，是评价一本优秀技术著作的关键标准。这本书确实做到了这一点，它促使你不仅学习技术，更要思考技术的应用场景与人文关怀。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常引人注目，深邃的蓝色背景搭配着错落有致的银色线条，给人一种既专业又充满未来感的印象。当我翻开第一页时，就被作者严谨的学术态度所折服。从绪论开始，作者就为我们构建了一个宏大的技术图景，清晰地勾勒出了当前应急通信领域所面临的挑战与机遇。特别是对现有系统在复杂环境下的鲁棒性分析，着实让我眼前一亮。作者没有停留在理论层面，而是深入探讨了不同层次网络间的协同机制，那种层层递进的逻辑推演，让人在阅读过程中仿佛置身于一个庞大的信息流中心，密切关注着每一个关键节点的动态变化。书中对数据采集和初步处理的描述尤为细致，仿佛能看到那些传感器和节点是如何实时捕捉环境信息的。整体阅读体验是充实且富有启发性的，它不仅仅是一本技术手册，更像是一次对未来通信架构的深刻预演。

评分☆☆☆☆☆

如果要用一个词来形容这本书带给我的感受，那就是“厚重”。它不是那种市面上流行的轻薄速成读物，而是需要沉下心来，一字一句去消化的知识结晶。作者在引用参考文献时，表现出极大的尊重和审慎，每一项引述背后似乎都有着深思熟虑的考量。在系统可靠性分析的尾声部分，作者大胆地提出了几个前瞻性的研究方向，这些预测既立足于当前的技术瓶颈，又充满了对未来通信技术演进的乐观展望。这本书的价值不仅在于它提供了现阶段可实施的解决方案，更在于它为后来者指明了后续探索的路径。读完之后，我仿佛完成了一次高强度的思维训练，对复杂系统工程有了更深层次的理解和敬畏。这是一部值得反复研读、并将其作为案头工具书的力作。