基於分層多域的應急通信係統監控技術 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張德育，馮永新，張德慧 著

圖書標籤:

• 應急通信
• 分層多域
• 監控技術
• 網絡安全
• 通信係統
• 信息安全
• 災害應對
• 無綫通信
• 係統架構
• 網絡管理

店鋪： 廣影圖書專營店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118088199

商品編碼：29718861559

包裝：平裝

齣版時間：2013-05-01

基本信息

書名:基於分層多域的應急通信係統監控技術

定價：48.00元

售價：33.6元,便宜14.4元,摺扣70

作者:張德育,馮永新,張德慧

齣版社：國防工業齣版社

齣版日期：2013-05-01

ISBN：9787118088199

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：12k

商品重量：0.222kg

編輯推薦

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內容提要

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《基於分層多域的應急通信係統監控技術》以應急通信係統為背景，首先在分析其特點及現有監控技術的基礎上，設計瞭分層多域監控體係結構，該結構具有擴展性好、可靠性高等特點，能夠減小網絡時延，提高係統吞吐率。並在此體係結構中采用瞭基於ART2神經網絡的自適應域*舉算法，提高瞭域*舉的穩定性，減少瞭域*舉帶來的網絡開銷，對係統的可靠性提供瞭保證。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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《智能交通流量預測與優化調度研究》 內容簡介 本書深入探討瞭智能交通係統中至關重要的兩個核心問題：交通流量的精準預測和交通信號燈的優化調度。在城市化進程加速、機動車保有量激增的背景下，交通擁堵已成為製約城市發展、影響居民生活品質的突齣矛盾。有效的交通管理與控製手段，尤其是能夠實時感知、預測並優化交通運行狀態的技術，對於緩解擁堵、提高通行效率、保障交通安全具有極其重要的戰略意義。本書旨在構建一個集數據采集、模型構建、預測分析、調度優化於一體的智能交通係統解決方案，為解決上述難題提供理論支撐和技術指導。 第一章 引言 本章首先勾勒瞭智能交通係統的發展現狀與未來趨勢，闡述瞭交通流量預測與信號燈優化的研究背景及其重要性。我們將分析當前智能交通領域麵臨的挑戰，例如數據噪聲、預測模型的復雜性、動態交通環境的實時響應需求等。同時，本書的研究將緊密圍繞解決這些挑戰展開，聚焦於構建更為魯棒、高效、智能的交通管理策略。我們將明確本書的研究目的、內容框架以及預期貢獻，為後續章節的學習奠定基礎。 第二章 交通流量預測理論與方法 本章將係統梳理和介紹交通流量預測領域現有的經典理論與前沿方法。我們將從宏觀、中觀和微觀三個層麵深入剖析交通流量的生成機製與影響因素，包括天氣狀況、節假日、突發事件、道路基礎設施、齣行者行為模式等。 統計學方法： 詳細介紹時間序列分析方法，如ARIMA模型、指數平滑法等，分析其在交通流量預測中的適用性及局限性。 機器學習方法： 重點闡述支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林等經典機器學習算法在交通流量預測中的應用，並分析其優缺點。 深度學習方法： 深入探討循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）、門控循環單元（GRU）等在處理交通時間序列數據方麵的優勢。我們將特彆關注捲積神經網絡（CNN）與RNN/LSTM/GRU的結閤，利用CNN捕捉空間特徵，利用RNN/LSTM/GRU捕捉時間依賴性，構建混閤模型以提高預測精度。 圖神經網絡（GNN）： 針對交通網絡的拓撲結構特性，我們將介紹圖神經網絡的應用，如何將道路網絡錶示為圖，利用GNN捕捉路段之間的相互影響，實現更為精準的區域性流量預測。 數據融閤與預處理： 強調原始交通數據的質量對預測精度的關鍵影響，詳細介紹數據清洗、缺失值填充、異常值檢測、特徵工程等預處理技術。同時，我們將探討多源異構交通數據的融閤方法，如融閤GPS數據、綫圈數據、手機信令數據等，以獲取更全麵的交通態勢信息。 第三章 交通流量預測模型構建與驗證 本章將聚焦於本書核心的交通流量預測模型構建過程，並詳細介紹模型驗證的科學方法。 模型選擇與設計： 基於第二章的理論基礎，我們將詳細設計並實現一個或多個先進的交通流量預測模型。例如，可以構建一個基於Transformer的預測模型，利用其自注意力機製捕捉長程依賴關係，或設計一個集成瞭地理空間信息的深度學習模型。 特徵工程與選擇： 詳細闡述如何從海量的原始數據中提取與交通流量強相關的特徵，包括時間特徵（如星期幾、時段、是否為節假日）、天氣特徵（溫度、降雨量、能見度）、事件特徵（如交通事故、道路施工）、地理空間特徵（如道路等級、交叉口類型）等。我們將討論特徵選擇的技術，如基於相關性、基於模型的重要性評分等，以降低模型復雜度，提高效率。 模型訓練與優化： 詳細介紹模型訓練的整個流程，包括損失函數的設計、優化算法的選擇（如Adam、SGD）、學習率調度策略等。我們將探討超參數調優的方法，如網格搜索、隨機搜索、貝葉斯優化等，以找到最優的模型配置。 模型評估指標： 深入介紹常用的交通流量預測模型評估指標，如平均絕對誤差（MAE）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對百分比誤差（MAPE）、決定係數（R²）等，並分析不同指標在不同場景下的適用性。 實證研究與案例分析： 本章將選取實際的交通數據集（例如，某個城市的某條主乾道或特定區域的交通流量數據），按照所設計的模型流程進行實證研究。通過詳細的實驗步驟、結果展示和分析，驗證所提齣模型的預測性能，並與現有經典模型進行對比，突齣模型的優勢。 第四章 交通信號燈優化調度理論與方法 本章將深入探討如何利用預測的交通流量信息，對交通信號燈進行智能優化調度，以達到提升通行效率、減少延誤的目的。 交通信號控製理論： 迴顧經典的交通信號控製理論，如定周期控製、感應式控製、自適應控製等，分析其原理、優缺點及適用範圍。 優化目標與約束： 明確交通信號優化的核心目標，如減少車輛延誤、提高通行能力、降低停車次數、減少排放等。同時，我們將分析優化過程中需要考慮的約束條件，如最小綠燈時間、最大綠燈時間、周期時長限製、相位協調等。 基於預測的優化方法： 宏觀仿真優化： 介紹如何利用交通仿真軟件（如VISSIM, SUMO）結閤預測的交通流量數據，對不同的信號配時方案進行仿真評估，進而選擇最優方案。 排隊論模型： 探討如何利用排隊論的原理，結閤預測的到達率和離開瞭描述交叉口的排隊長度和延誤，設計信號配時方案。 強化學習（RL）在信號控製中的應用： 重點介紹強化學習算法，如Q-learning、Deep Q-Networks (DQN)、Actor-Critic等，在交通信號控製中的應用。我們將詳細解釋如何將交通信號控製問題建模為馬爾可夫決策過程（MDP），如何設計奬勵函數，以及如何利用RL算法訓練一個能夠自適應調整信號配時的智能控製器。 組閤優化方法： 探索將預測模型與優化算法（如遺傳算法、粒子群算法、模擬退火算法）相結閤，進行信號配時參數的搜索與優化。 相位與周期設計： 詳細討論交叉口信號燈的相位設計原則，如何確定綠燈相位順序，以及如何確定信號周期時長。 第五章 智能交通信號控製係統設計與實現 本章將聚焦於將交通流量預測與信號燈優化調度相結閤，構建一個完整的智能交通信號控製係統。 係統整體架構設計： 提齣一個分層的、模塊化的係統架構，包括數據采集層、數據處理與存儲層、交通流量預測層、信號控製策略生成層、信號控製器執行層等。 數據采集與實時性要求： 強調實時交通數據的采集與傳輸的重要性，以及對係統響應速度的要求。 預測模型與控製算法的集成： 詳細闡述如何將第五章構建的交通流量預測模型無縫集成到信號控製係統中，實現預測信息的實時反饋。 自適應控製策略的實現： 重點介紹如何基於實時預測的交通流量，動態調整信號燈的綠燈時間、相位順序等，實現交通信號的自適應控製。 仿真平颱搭建與測試： 利用交通仿真軟件構建一個虛擬的城市交通網絡，在仿真環境中對設計的智能信號控製係統進行全麵測試，評估其在不同交通流量、不同擁堵模式下的錶現。 性能評估與分析： 在仿真測試的基礎上，對係統的關鍵性能指標進行詳細評估，如平均車輛延誤、總通行車輛數、擁堵指數、排放量等，並與傳統信號控製方法進行對比。 第六章 挑戰、未來展望與結論 本章將對本書的研究內容進行總結，並探討智能交通流量預測與優化調度領域未來可能麵臨的挑戰和發展方嚮。 研究總結： 迴顧本書的主要研究內容、方法和成果，強調本書在理論和實踐方麵的貢獻。 麵臨的挑戰： 分析當前技術在實際應用中可能遇到的挑戰，例如大規模城市交通網絡的復雜性、數據隱私與安全問題、係統部署與維護成本、跨部門協調機製等。 未來展望： 人車路協同： 探討如何將自動駕駛車輛 V2X（Vehicle-to-Everything）通信技術與交通信號控製相結閤，實現更高級彆的協同。 多目標優化： 考慮將更多的優化目標納入信號控製，如行人過街安全、公交優先、緊急車輛優先等。 邊緣計算與聯邦學習： 探討在邊緣設備上部署預測與控製模型，以及利用聯邦學習保護數據隱私並進行模型訓練。 人工智能技術的深入融閤： 探索更先進的人工智能技術，如生成對抗網絡（GAN）用於模擬交通場景，或者遷移學習用於跨區域模型的適應性。 政策與法規的配閤： 強調技術發展需要與政策製定、交通管理法規的更新相輔相成。 結論： 提齣對智能交通係統未來發展的重要觀點，並重申本書研究的價值與意義。 本書內容詳實，理論與實踐相結閤，旨在為交通工程、計算機科學、人工智能等領域的科研人員、工程師以及相關決策者提供一份有價值的參考，共同推動智能交通係統的發展，構建更加高效、綠色、安全的未來城市交通環境。

評分☆☆☆☆☆

如果要用一個詞來形容這本書帶給我的感受，那就是“厚重”。它不是那種市麵上流行的輕薄速成讀物，而是需要沉下心來，一字一句去消化的知識結晶。作者在引用參考文獻時，錶現齣極大的尊重和審慎，每一項引述背後似乎都有著深思熟慮的考量。在係統可靠性分析的尾聲部分，作者大膽地提齣瞭幾個前瞻性的研究方嚮，這些預測既立足於當前的技術瓶頸，又充滿瞭對未來通信技術演進的樂觀展望。這本書的價值不僅在於它提供瞭現階段可實施的解決方案，更在於它為後來者指明瞭後續探索的路徑。讀完之後，我仿佛完成瞭一次高強度的思維訓練，對復雜係統工程有瞭更深層次的理解和敬畏。這是一部值得反復研讀、並將其作為案頭工具書的力作。

評分☆☆☆☆☆

坦率地說，這本書的閱讀門檻不低，它要求讀者對基礎的網絡協議和信號處理有紮實的背景知識。但一旦你跨過瞭最初的幾章，隨之而來的收獲將是巨大的。作者在構建多域協同框架時，展現瞭驚人的係統設計能力。我個人對書中關於“資源動態調度”的章節印象深刻，它巧妙地平衡瞭實時性和覆蓋率這兩個看似矛盾的需求。作者通過一係列數學建模，清晰地展示瞭如何在資源極度受限的情況下，依然能保證關鍵信息的優先傳輸。那種將復雜問題拆解、簡化，最終找到最優解的思維過程，對提升讀者的工程直覺非常有幫助。這本書讀完後，你會感覺自己的“技術視野”被極大地拓寬瞭，不再局限於單一的通信子係統，而是開始從全局的角度審視整個應急指揮體係的有效性。

評分☆☆☆☆☆

這本書的文字風格非常沉穩，透著一股老派工程師的嚴謹與務實。尤其是在探討係統性能評估指標的那幾個章節，作者簡直像一個外科醫生般精準地剖析瞭每一個參數背後的深層含義。我特彆欣賞作者對“異常檢測”模塊的闡述，它沒有采用當下流行的浮誇算法堆砌，而是基於對通信鏈路特性的深刻理解，提齣瞭幾個非常貼閤實際的閾值設定與修正模型。讀到這些內容時，我甚至能想象齣作者在實際測試場地上，一遍遍調試設備、記錄波動的場景。對於那些在實際工作中深受係統間歇性故障睏擾的讀者來說，這本書簡直是雪中送炭。它教給我們的不隻是“怎麼做”，更重要的是“為什麼這樣做”，這種探究本源的治學精神，在當前快餐式的技術文檔中實屬難得。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計得非常引人注目，深邃的藍色背景搭配著錯落有緻的銀色綫條，給人一種既專業又充滿未來感的印象。當我翻開第一頁時，就被作者嚴謹的學術態度所摺服。從緒論開始，作者就為我們構建瞭一個宏大的技術圖景，清晰地勾勒齣瞭當前應急通信領域所麵臨的挑戰與機遇。特彆是對現有係統在復雜環境下的魯棒性分析，著實讓我眼前一亮。作者沒有停留在理論層麵，而是深入探討瞭不同層次網絡間的協同機製，那種層層遞進的邏輯推演，讓人在閱讀過程中仿佛置身於一個龐大的信息流中心，密切關注著每一個關鍵節點的動態變化。書中對數據采集和初步處理的描述尤為細緻，仿佛能看到那些傳感器和節點是如何實時捕捉環境信息的。整體閱讀體驗是充實且富有啓發性的，它不僅僅是一本技術手冊，更像是一次對未來通信架構的深刻預演。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構設計非常巧妙，它采用瞭一種螺鏇上升的方式展開內容。開篇鋪墊的是理論基礎和背景需求，中間部分則如同搭建一座精密的機器，將各個功能模塊——從感知層到控製層——逐一精細化地安裝到位。最讓我感到驚喜的是其對“人機交互界麵”的關注。在應急通信這種高壓場景下，操作的直觀性至關重要。作者花瞭好大力氣描述瞭如何將復雜的係統狀態用最直觀的方式呈現給現場指揮官，這體現瞭作者深知技術最終要為人服務的理念。閱讀過程中，我時常會停下來，思考如果換作是我來設計這個界麵，我會如何取捨。這種強烈的代入感和批判性思考，是評價一本優秀技術著作的關鍵標準。這本書確實做到瞭這一點，它促使你不僅學習技術，更要思考技術的應用場景與人文關懷。