9787118088199 基于分层多域的应急通信系统监控技术 国防工业出版社 张德育,冯 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
• 通信系统
• 监控技术
• 分层多域
• 国防工业
• 信息安全
• 网络安全
• 张德育
• 冯
• 通信工程

店铺： 聚雅图书专营店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118088199

商品编码：29455981524

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

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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《现代城市交通流量预测与优化控制研究》 内容梗概： 本书深入探讨了现代城市交通流量预测与优化控制的关键技术与前沿应用。随着城市化进程的加速和机动车保有量的激增，交通拥堵已成为制约城市发展、影响居民生活品质的突出问题。有效预测交通流量并在此基础上实施精细化、智能化的控制策略，是缓解交通压力、提升通行效率、保障交通安全的重要途径。本书聚焦于这一核心挑战，从理论、方法到实践，进行了全面而深入的研究。 第一部分：交通流量预测模型与技术 本部分详细阐述了各类交通流量预测模型的原理、特点及应用。首先，从时间序列分析的角度，介绍了经典的ARIMA模型、指数平滑法等，并分析了它们在不同时间尺度下的适用性。随后，深入讲解了基于机器学习的预测方法，包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、梯度提升树（Gradient Boosting Decision Tree）等，重点分析了这些模型在处理非线性、高维交通数据方面的优势。 特别地，本书重点关注了深度学习在交通流量预测领域的突破性进展。详细介绍了循环神经网络（RNN）及其变体，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），阐述了它们如何有效地捕捉交通流的时空依赖性。同时，也探讨了卷积神经网络（CNN）在提取交通图像特征、分析交通模式方面的潜力，以及将CNN与RNN结合形成CNN-LSTM等混合模型，以提升预测精度。 除了单一模型的应用，本书还深入研究了集成学习方法，如Bagging、Boosting、Stacking等，探讨了如何通过融合多个模型的预测结果，克服单一模型的局限性，从而获得更鲁棒、更准确的预测。 在数据处理与特征工程方面，本书强调了数据清洗、缺失值处理、异常值检测等预处理步骤的重要性。同时，深入分析了影响交通流量的关键特征，如时间特征（工作日/周末、节假日、高峰/平峰）、天气特征（温度、降雨、能见度）、事件特征（交通事故、道路施工）以及社会经济特征等，并探讨了如何进行有效的特征选择与构建，为模型训练提供高质量的输入。 第二部分：交通流量优化控制策略 本部分着力于将精准的交通流量预测转化为有效的优化控制策略。首先，系统回顾了传统的交通信号控制方法，如定周期、感应控制等，并分析了它们的不足之处。在此基础上，本书重点介绍了基于模型预测控制（MPC）的自适应信号控制技术。MPC能够利用未来一段时间的交通流量预测信息，滚动优化交通信号配时方案，以最小化延误、减少停车次数。 本书详细阐述了MPC的数学模型构建，包括交通流动力学模型、排队论模型等，以及其目标函数的设计，如总延误、平均行程时间、停车次数等。同时，还深入探讨了MPC在求解过程中的挑战，如计算复杂度、实时性要求，并提出了相应的求解算法和优化策略。 此外，本书还引入了强化学习（RL）在交通信号控制领域的应用。RL通过智能体与环境的交互学习，能够自主地调整信号配时策略，以适应不断变化的交通状况，而无需显式的交通模型。详细介绍了Q-learning、Deep Q-Network（DQN）、Policy Gradient等RL算法在交通信号控制中的应用框架，并分析了它们的优势与局限性。 针对区域性交通网络，本书探讨了协调控制策略。强调了单个交叉口信号控制的优化不足以解决整个区域的交通拥堵问题，需要考虑交叉口之间的相互影响。详细介绍了基于区域协调的信号配时优化方法，如绿波带协调、时间-空间协调等，并分析了如何在多目标优化下实现全局最优。 本书还关注了车联网（V2X）技术在交通控制中的潜力。探讨了车辆与基础设施之间的通信如何能够提供更实时的交通信息，支持更精细化的信号控制和交通诱导。 第三部分：关键技术与前沿应用 本部分聚焦于实现交通流量预测与优化控制的关键技术，并展望了相关领域的未来发展方向。 在数据采集与融合方面，本书强调了多源异构交通数据的整合与利用。除了传统的线圈检测器、视频检测器数据，还深入研究了手机信令数据、GPS数据、社交媒体信息等非传统数据源在交通分析中的应用。探讨了如何有效融合这些数据，构建更全面、更准确的交通态势感知平台。 在仿真与评估方面，本书介绍了多种交通仿真软件，如VISSIM、SUMO等，并阐述了如何利用仿真平台对预测模型和控制策略进行验证和评估。强调了仿真实验的科学设计和结果的客观分析，是检验技术有效性的重要环节。 在智能交通系统（ITS）的构建方面，本书探讨了如何将交通流量预测与优化控制技术集成到实际的ITS平台中。包括数据采集、信息发布、决策支持等各个环节的协同工作。 此外，本部分还展望了人工智能、大数据、云计算等前沿技术在未来交通管理中的应用前景。例如，利用大数据分析预测突发事件对交通的影响，利用AI技术实现更智能的交通诱导，利用云计算平台支撑大规模的实时交通数据处理与分析。 结论与展望： 本书系统地梳理了现代城市交通流量预测与优化控制的技术脉络，从基础理论到前沿应用，进行了深入浅出的论述。本书的研究成果不仅为交通工程、城市规划等领域的专业人士提供了重要的理论支撑和实践指导，也为相关政策制定者提供了科学决策的依据。 展望未来，随着技术的不断进步和数据的日益丰富，交通流量预测与优化控制将朝着更加智能化、精细化、集成化的方向发展。本书希望能够激发更多研究者投入到这一重要领域，共同推动城市交通的可持续发展，为建设更加智慧、高效、宜居的城市贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

一本厚重而扎实的著作，封面设计朴实无华，但字里行间透出的专业性却让人眼前一亮。初翻开，便被其中严谨的逻辑和清晰的架构所吸引。作者对应急通信系统监控技术的研究，无疑是站在了一个非常前沿和关键的视角，特别是“分层多域”这一概念的引入，为理解复杂庞大的应急通信网络提供了一个极具洞察力的框架。这种多层次、多维度的分析方法，能够系统性地揭示不同层级、不同区域在应急通信运行中所扮演的角色及其相互关系，从而为问题的诊断和优化提供更全面的思路。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书的出现，填补了我近期在学习应急通信领域时遇到的一些知识空白。我一直在思考，在面对自然灾害、社会突发事件等极端情况时，如何才能确保通信系统的稳定运行，如何才能及时准确地监测系统的健康状况，以及如何才能在最短的时间内恢复通信能力。这本书中的“分层多域”模型，就像是为我提供了一个思考的工具箱，让我能够从不同的维度去审视这个问题，找到问题的症结所在。它的理论深度和实践价值，都让我觉得这是一本非常值得深入研读的参考书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格十分严谨，学术气息浓厚，但又不失条理性和可读性。我尤其欣赏作者在阐述复杂技术概念时，能够循序渐进，层层递进，让即使是初涉此领域的读者也能逐渐理解。书中对于监控技术在应急通信系统中的应用，提供了许多具体的案例分析和技术路线图，这对于我们这些希望将理论知识转化为实际应用的人来说，具有极高的参考价值。它让我更加清晰地认识到，应急通信的保障，不仅仅是硬件的堆砌，更需要精密的软件支撑和智能化的监控手段。

评分☆☆☆☆☆

我最近有幸接触到一些关于通信系统应急保障方面的资料，而这本书的出现，则像是为我打开了一扇全新的窗户。它并没有停留在概念的阐述，而是深入到技术实现的细节，特别是对于如何构建一套高效、鲁棒的监控体系，书中给出了许多具有操作性的建议。从数据采集、传输到分析、预警，每一个环节的精细化设计都体现了作者深厚的理论功底和实践经验。读完之后，我感觉自己对如何应对突发事件中的通信中断、信息延迟等问题有了更深刻的理解，也更能体会到技术在保障生命线安全中的重要作用。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对信息安全和通信技术感兴趣的读者，这本书的内容确实给了我不少启发。我一直关注着通信技术在国家安全和社会稳定中的作用，而应急通信系统更是其中的重中之重。书中对于如何构建一个能够应对各种复杂情况的监控体系，其“分层多域”的理念，为我提供了一个全新的视角。它让我意识到，在保障通信畅通的同时，监控系统的自身安全和可信度同样至关重要。这本书的出现，让我对接下来的学习和研究方向有了更明确的规划。