云-邊-端協(xié)同交通大數(shù)據(jù)智能計(jì)算及控制技術(shù)

第1章 “云—邊—端”協(xié)同交通大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)及關(guān)鍵技術(shù)
1.1 交通大數(shù)據(jù)智能計(jì)算平臺(tái)架構(gòu)
1.2 端邊協(xié)同采集及計(jì)算技術(shù)
1.3 多源異構(gòu)數(shù)據(jù)接入及存儲(chǔ)技術(shù)
1.3.1 離線(xiàn)數(shù)據(jù)接入
1.3.2 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接入
1.3.3 數(shù)據(jù)治理技術(shù)
1.3.4 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)
1.4 高性能圖數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)及檢索技術(shù)
1.4.1 多源異構(gòu)交通數(shù)據(jù)知識(shí)圖譜構(gòu)建方法
1.4.2 交通知識(shí)圖譜的存儲(chǔ)、檢索及推理技術(shù)
1.4.3 高性能圖數(shù)據(jù)庫(kù)引擎優(yōu)化技術(shù)
1.4.4 知識(shí)圖譜應(yīng)用構(gòu)建
1.5 高可靠異構(gòu)計(jì)算技術(shù)
1.5.1 異構(gòu)大數(shù)據(jù)處理套件
1。5.2 異構(gòu)計(jì)算技術(shù)特點(diǎn)
1.5.3 異構(gòu)計(jì)算技術(shù)功能
第2章 基于知識(shí)圖譜的城市交通出行研究
2.1 城市交通出行知識(shí)圖譜的構(gòu)建
2.1.1 城市軌道交通知識(shí)圖譜
2.1.2 城市道路交通知識(shí)圖譜
2.2 基于知識(shí)推理的交通實(shí)體問(wèn)隱含關(guān)系挖掘
2.2.1 基于表示學(xué)習(xí)的知識(shí)推理模型
2.2.2 模型的推理結(jié)果分析
2.3 基于城市交通知識(shí)圖譜的智能問(wèn)答系統(tǒng)
2.3.1 問(wèn)答系統(tǒng)的整體框架及實(shí)現(xiàn)流程
2.3.2 問(wèn)答系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)算法
2.3.3 算法實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
2.3.4 智能問(wèn)答系統(tǒng)的結(jié)果展示
第3章 基于“云—邊—端”協(xié)同的網(wǎng)聯(lián)車(chē)輛調(diào)度算法研究
3.1 智能網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下城市路網(wǎng)群智感知節(jié)點(diǎn)優(yōu)化研究
3.1.1 服務(wù)節(jié)點(diǎn)選擇問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型
3.1.2 基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論計(jì)算路段連通重要性
3.1.3 基于路段連通重要性的服務(wù)節(jié)點(diǎn)選擇方法
3.1.4 基于群智感知的交通評(píng)估模型
3.1.5 仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證及結(jié)果分析
3.2 智能網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下城市路網(wǎng)群智感知激勵(lì)機(jī)制
3.2.1 感知任務(wù)分配
3.2.2 報(bào)酬支付
3.2.3 用戶(hù)參與行為建模
3.2.4 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果
第4章 基于“云—邊—端”協(xié)同的快速路控制策略研究
4.1 端—快速路匝道入口自適應(yīng)控制策略
4.1.1 城市快速路出入口建模
4.1.2 仿真場(chǎng)景劃分
4.1.3 城市快速路匝道入口的自適應(yīng)控制策略
4.2 邊緣—快速路出入口與出口下游交叉口協(xié)同控制策略
4.2.1 快速路出入口的協(xié)調(diào)控制建模與控制策略研究
4.2.2 快速路出入口與出口下游交叉口協(xié)調(diào)控制
4.3 云管控中心
4.3.1 云—邊—端協(xié)同控制策略
4.3.2 云管控平臺(tái)實(shí)施方案