内容简介
《道路交通工程系统分析方法(第2版)》为普通高等教育“十一五”国家级规划教材,《道路交通工程系统分析方法(第2版)》主要介绍系统分析的基本原理、原则和基本方法及其在道路交通工程中的应用。主要内容包括:系统工程与系统分析的基本概念、线性规划问题、非线性规划问题、图论与网络理论、排队论、预测方法及应用、系统决策分析、预测方法、工程经济分析方法等。
《道路交通工程系统分析方法(第2版)》在编写时注重理论与实践的紧密结合,书中通过大量例题与实例阐述系统工程的理论及分析方法,具有较强的针对性。《道路交通工程系统分析方法(第2版)》可作为高等院校交通工程、交通运输、土木工程专业本科生教材,也可供相关专业的工程技术人员学习参考。
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目录
第一章 系统工程与系统分析基本概念
第一节 系统与系统工程
第二节 系统分析
第二章 线性规划
第一节 线性规划问题及其数学模型
第二节 线性规划问题的图解法及其几何意义
第三节 线性规划问题的基本性质
第四节 单纯形法
第五节 线性规划在道路交通设计中的应用
习题
第三章 特殊类型的线性规划
第一节 运输问题
第二节 整数规划
第三节 资源分配问题
第四节 特殊类型线性规划在道路交通工程中的应用
习题
第四章 非线性规划及其应用
第一节 非线性极值问题
第二节 一维搜索
第三节 无约束极值问题的解法
第四节 有约束极值问题及求解
第五节 非线性规划在道路交通工程中的应用
第六节 常用非线性规划软件简介
习题
第五章 图与网络系统
第一节 图与网络的基本概念
第二节 最短路问题
第三节 网络最大流问题
第四节 最小费用最大流问题
第五节 图论与网络在道路与交通工程中的应用
习题
第六章 随机服务系统理论——排队论及其应用
第一节 排队论的基本知识
第二节 顾客到达分布和服务时间分布
第三节 生灭过程
第四节 M/M/I排队系统分析
第五节 M/M/S排队系统分析
第六节 其他类型的排队系统
第七节 排队服务系统的最优化问题
第八节 排队论在道路交通工程中的应用
习题
第七章 预测方法
第一节 概述
第二节 时间序列法
第三节 回归分析法
第四节 灰色模型法
第五节 马尔可夫链法
第六节 蒙特卡罗法
第七节 神经网络法
第八节 其他预测方法
第九节 常用的预测分析软件
第十节 预测技术在道路交通工程中的应用
习题
第八章 决策方法
第一节 概述
第二节 确定型问题的决策分析
第三节 不确定型问题的决策分析
第四节 风险型问题的决策分析
第五节 决策分析在道路交通工程中的应用
习题
第九章 工程经济分析
第一节 资金的时间价值
第二节 资金等值换算公式
第三节 工程项目经济评价指标
第四节 项目经济比选方法
习题
参考文献
精彩书摘
(3)目的性
通常,系统都具有一定的目的性,而系统单元正是按照这种目的组织起来的。例如,在某城市进行道路交通规划,那么从规划目标设计、交通状况调查、现状交通分析、交通需求预测、道路交通网络方案设计、规划方案评价到规划方案实施的整个过程,就形成了一个“城市道路交通规划系统”。该系统的目标可以是在一定的道路交通服务水平下使道路交通建设的投资最少,或者是在一定的道路交通建设投资条件下使建成的道路网络的服务水平最高,或使社会获得的效益最大。
(4)环境适应性
系统总是存在于一定的环境之中,与环境不断进行物质、能量、信息的交换。系统必须适应外部环境的变化。如城市交通系统存在于社会环境之中,受周围环境的制约和干扰,并与周围环境相协调。
总之,城市道路交通系统是由许多子系统组成的动态系统。在这个大系统中,各子系统都具有其特定的功能和结构。交通环境系统是由交通网以外周围各种复杂的环境因素构成的,它为整个交通系统提供了交通源,同时又是各种交通流的集散点、吸引点及目的地。它使得人们可以根据不同的目的,采用不同的交通手段,按照不同的社会要求,把整个交通系统划分成不同的交通形式。道路交通系统是由很多子系统组成的,这些子系统之间有着极为密切的横向联系。它们的功能特性,就是为人们的交通活动提供必要的物质、技术条件和活动的空间结构。交通环境系统由于它本身的集散性、吸引性,势必要对道路交通系统的运行状态、道路交通容量产生巨大的制约和影响。而道路交通系统中由于车辆运行所形成的交通噪声、交通污染和不同程度的交通拥挤、阻塞以及由于交通所产生的社会效益,又势必对环境系统产生很大的影响。由此可见,它们之间是相互作用又相互依赖的。
在自然界和人类社会中,系统是普遍存在的。根据系统的性质,系统形态可分为以下几类。
(1)自然系统与人造系统
自然系统是指以自然物为组成部分,自然形成的系统,如海洋系统、气象系统、矿藏系统等。人造系统是指由人工造成的各种单元所构成的系统,如人类对自然物质进行加工,造出由各种机器构成的各种工程系统等。
(2)实体系统与概念系统
凡是以矿物、生物、机械、能源和人等实体为构成单元所组成的系统都是实体系统。凡是由概念、原理、原则、方法、制度及程序等概念性的非物质实体所构成的系统称为概念系统,如管理系统、教育系统等。
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城市规划与交通模型:理论、应用与未来趋势 本书系统梳理了现代城市规划与交通工程领域的核心理论框架、关键分析方法及其在复杂交通系统管理中的实际应用。全书内容紧密围绕城市空间结构、交通需求生成、分配与预测,以及可持续交通系统的设计与评估展开,旨在为规划师、交通工程师和相关领域的研究人员提供一套全面、深入且具有前瞻性的技术指南。 第一部分:城市交通系统的基础理论与环境认知 本部分着重于奠定城市交通系统分析的理论基础和对外部环境的理解。首先,深入探讨了城市功能分区、土地利用与交通生成的内在耦合机制。阐述了城市发展阶段对交通模式演变的影响,并引入了空间交互理论,用以量化不同区域间的交通联系强度。 随后,详细分析了交通流的基本动力学特性。从宏观的交通流场理论出发,解释了交通密度、速度与流量之间的基本关系(基本图),并延伸至考虑驾驶员行为的微观交通流模型,如 Greenshields 模型、Underwood 模型及更先进的生物物理模型。重点讨论了交通拥堵的形成机制、传播特性及其在网络层面的临界点分析。 环境认知部分聚焦于交通基础设施的规划背景。系统介绍了交通规划的层次结构,从区域性交通战略规划到城市骨干路网的布局优化。特别强调了在规划过程中必须整合的环境可持续性指标,包括噪音污染、空气质量影响的量化评估方法,以及如何通过规划手段实现交通碳排放的最小化。此外,对城市形态(如紧凑型城市、摊大饼式发展)与出行行为的相互作用进行了案例分析。 第二部分:交通需求分析与建模的核心方法 这是全书的核心技术部分,详细介绍了交通需求预测的“四步法”模型及其演变。 出行生成模型 (Trip Generation): 阐述了如何根据社会经济特征(如家庭收入、汽车拥有率、居住密度)来预测特定区域(区划/地块)产生的或吸引的总出行量。对比分析了回归分析法、分类法以及基于行为经济学的随机效用模型在预测准确性上的优劣。重点讲解了如何构建多重回归方程,并进行敏感性分析,以评估政策变化对出行总量的影响。 出行分布模型 (Trip Distribution): 聚焦于如何将已生成的总出行量合理地分配到OD对之间。系统介绍了重力模型及其校正技术,包括摩擦因子(F-因子)的确定方法和迭代平衡过程。深入探讨了基于效用最小化的约束优化方法(如Fratar法和最小成本路径法),并展示了如何将实际路网成本纳入分布计算,以提高模型的现实拟合度。 交通方式选择模型 (Mode Choice): 详尽介绍了离散选择模型(Discrete Choice Models)在预测出行者选择特定交通方式(私家车、公交、步行、自行车)中的应用。核心内容集中在Logit模型家族,包括二项Logit(Binary Logit)和多项Logit(Multinomial Logit)。通过案例讲解如何构建和校准出行成本函数,包括时间成本、费用成本以及心理成本的量化表示。对嵌套Logit模型(Nested Logit)在处理具有层次结构的决策过程中的优势进行了深入阐述。 路网分配模型 (Trip Assignment): 阐述了如何将预测出的OD交通量分配到具体的路网路径上。详细对比了全流量分配(All-or-Nothing Assignment)的局限性,并重点介绍了均衡分配模型,特别是基于Wardrop第一和第二原理的用户均衡(UE)与系统最优(SO)的求解算法,如Frank-Wolfe算法的迭代过程。讨论了在拥堵环境下,如何利用容量限制和行程时间函数实现更精确的交通流预测。 第三部分:高级分析技术与智能交通系统集成 本部分面向对交通系统分析有更深层次需求的读者,引入了前沿的分析工具和集成思路。 交通网络建模与仿真 (Network Modeling and Simulation): 区别于基于OD矩阵的静态宏观模型,本部分深入探讨了基于事件的微观交通仿真技术(如VISSIM, AIMSUN)。解释了如何建立高保真度的路网拓扑结构,如何模拟车辆的跟驰与换道行为,以及如何利用仿真结果来评估信号配时方案、匝道控制策略和新技术(如自动驾驶车辆渗透)对路网运行效率的影响。重点讲解了宏观-微观模型耦合的必要性和实现路径。 出行行为的深度分析:时间与空间耦合: 探讨了传统四步法在处理复杂日程安排(如多目的出行链)时的不足。介绍了基于活动的交通模型(Activity-Based Models, ABM)的基本框架,包括活动时间安排模型和连接性模型。阐述了如何利用GPS和手机信令数据来重建和分析真实的出行链,为更精细化的需求预测提供数据基础。 交通需求管理(TDM)与可持续交通评估: 系统性地评估了各类TDM措施的有效性。内容涵盖了拥堵收费(Congestion Pricing)的定价策略与收入再投资模型、停车管理政策对出行吸引力的调控,以及共享出行(Mobility as a Service, MaaS)在重塑未来出行市场中的角色。本书提供了评估这些措施对不同社会群体公平性的分析框架。 第四部分:面向未来的交通规划:韧性、适应性与数据驱动 本部分展望了交通工程领域的发展方向,特别是如何应对气候变化、技术革新带来的挑战。 交通基础设施的韧性分析: 引入了系统可靠性理论,用于评估面对极端事件(如自然灾害、重大事故)时,交通网络的维持能力和恢复速度。讲解了基于图论的鲁棒性指标,以及如何通过冗余设计和快速响应机制增强基础设施的抗风险能力。 数据驱动的实时交通管理: 探讨了大数据、物联网(IoT)技术在实时交通感知和决策中的应用。重点分析了如何利用浮动车数据(FCD)和传感器网络数据来校准和实时更新预测模型。介绍了基于机器学习的交通状态预测方法,以及如何将这些实时信息反馈至信号控制系统,实现自适应的交通流优化。 对可持续发展目标的量化贡献: 本书的最后一部分将所有分析工具置于城市可持续发展的宏观框架下。提供了衡量交通规划项目对联合国可持续发展目标(如宜居城市、气候行动)贡献的量化指标体系,强调了在追求效率的同时,必须兼顾社会公平与环境责任的综合性规划理念。 全书配有大量的图表、流程图和实际工程案例,旨在将抽象的理论转化为可操作的工程工具。所采用的案例数据和方法论均基于最新的国际标准和国内实践经验。