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交通信息和控制

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编辑: 瑞民李1;郑兵2
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出版年: 2020.

这本书由国际研究人员撰写,专注于使用新兴类型的流量数据进行交通信息处理和信号控制。它传达了先进的方法来估计和预测不同水平的交通流量,包括宏观,介相镜和微观。这些预测的目的是优化交叉路口的交通信号控制,并减轻不断增长的交通拥堵。这本书始于介绍该主题,其基本原则和最近的发展。然后,本书的第一部分涵盖了基于新出现的详细数据源的交通流量状态的估计和预测。本节的覆盖范围包括具有在线网络数据的流量分析;基于浮动汽车数据的宏观交通绩效指标;深度学习的短期旅行时间预测不同LSTM-DNN模型的比较;利用深层倾斜破坏的短期交通预测;基于实时需求的交通转移; game theoretic lane change strategy for cooperative vehicles under perfect information; and cooperative driving and a lane change-free road transportation system. The second part focuses on traffic signal control optimization, explaining how to use improved data and advanced tools for better signal control. Chapters include urban traffic control systems; algorithms and models for signal coordination; emerging technologies to enhance traffic signal coordination practices; control for short-distance intersections; and multi-day evaluation of adaptive traffic signal system based on license plate recognition detector data. A valuable resource for researchers and engineers working in the field of traffic information and control, and intelligent transport systems, Traffic Information and Control offers an overview of recent research and practical approaches to optimising traffic signal control.

Inspec关键词:智能交通系统;学习(人工智能);数据分析;大数据;交通工程计算

其他的关键词:宏观水平;交通流状态预测;车道无变化未来的道路运输系统;介术水平;基于深度学习的交通流量预测;基于实时需求的交通转移策略;短距离交叉协调控制;交通信号控制;基于网上的Web数据流量分析系统;交通管理;微观水平;交通协调控制;先进的大数据应用;检测数据

主题:控制工程计算;数据处理技术;道路交通系统控制;知识工程技术;一般和管理主题;交通工程计算

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