《云计算：在智能交通系统中的应用》内容简介

本书首先在分析国内外智能交通系统建设现状的基础上，提出了智慧交通云的概念，并对智慧交通云做了简要介绍，深入讲解了云计算的关键技术、智慧交通云的总体框架、智慧交通云的建设内容；然后就智慧交通云的关键技术，如基于云计算的交通信息采集与处理、基于云计算的交通控制、基于云计算的交通诱导、基于云计算的交通控制与诱导协同等进行了详细的论述，最后探讨了智慧交通云系统设计的相关问题。本书可供道路交通管理部门、建设部门、科研机构和生产厂家等参考，也可作为交通类、计算机类相关专业本科生、研究生的参考资料。
梅朵，渤海大学讲师，博士，2015年毕业于吉林大学，主要从事智能交通系统、云计算的研究。参与、省部级及产业化、专项课题11项，是863计划课题“多源多维城市交通状态感知与交互处理”和国家科技支撑计划课题“公交主导型城市交通智能联网联控关键技术与示范”的主要完成人，研究成果构成了本专著的重要内容。主持辽宁省教育厅科研项目1项，发表10余篇高水平学术论文，其中SCI检索3篇，EI检索6篇。

作品目录

内容简介
前言
第1章：绪论
1.1、国内外交通参数短时预测研究
1.2、国内外道路交通状态判别研究
1.3、国内外交通信号控制研究
1.4、国内外交通诱导研究
1.5、国内外交通控制与诱导协同研究
第2章：智能交通系统云框架构建
2.1、云计算应用于智能交通系统的必要性分析
2.2、云计算和Hadoop
2.3、智能交通云系统的基本框架
2.4、云计算在智能交通系统中的应用实例
第3章：云计算在交通信息处理中的应用
3.1、交通状态判别
3.2、交通参数预测
3.3、动态交通瓶颈预测
第4章：云计算在交通信号控制中的应用
4.1、交通信号控制
4.2、交通控制系统基本理论
4.3、信号交叉口运行效率评价指标
4.4、基于云计算的绿信比优化方法
4.5、基于云计算的区域交通控制方法
第5章：云计算在交通流诱导中的应用
5.1、交通流诱导系统
5.2、基于MR的遗传算法求解城市路网最短路径
第6章：云计算在交通控制与诱导协同中的应用
6.1、交通控制与诱导协同
6.2、交通瓶颈控制与诱导协同模型的建立
6.3、基于MR的并行遗传算法求解协同模型
6.4、协同模型的应用实例
第7章：智能交通云系统的设计
7.1、系统需求分析
7.2、系统总体设计模型
7.3、系统软件架构设计
参考文献