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編輯推薦： 本书的研究成果具有重要的理论意义和应用价值。理论上，深化了对车联网和自动驾驶环境下交通流运行规律的认识，为交通建模、监视与控制理论的发展提供了新的思路。应用上，研究成果可用于开发车联网和自动驾驶环境下的交通管理系统，提高交通系统的效率、安全性和环保性，缓解城市交通拥堵和环境污染问题。可供城市交通管理者、智能交通系统开发者、交通运输领域的科研人员参考和借鉴。 內容簡介： 本书稿主要探讨了车联网和自动驾驶环境下的交通建模、监视和控制问题， 系统地研究了车联网和自动驾驶条件下的交通建模、监视和控制等关键技术问题，包括理论方法和算法创新，为智能交通领域提供了重要参考。该研究工作对推进车路协同和智能出行具有重要意义。其主要内容包括: 交通建模部分探讨了自动车换道行为的优化建模、协同自适应巡航控制对交通流宏观性态的影响、面向协同自适应巡航控制的高阶宏观交通流建模等问题。 交通监视部分探讨了欧拉交通流模型和移动检测数据的融合与适配，以及使用混合检测数据的欧拉交通状态估计算法。 交通控制部分探讨了基于协同自适应巡航控制的交通瓶颈通行效率优化、基于虚拟信号的交叉口控制、面向生态驾驶的自动车轨迹优化、高速公路入口匝道协同汇流控制等问题。 關於作者： 郑彭军，博士、教授、博士生导师，高等教育教学指导委员会委员、中国航海学会理事。从事智能交通系统、交通安全与环境等研究。主持国家重点研发项目、欧盟项目、国家自然基金、863子课题等国家级项目6项，国家海事局、浙江自然基金等政府和横向课题100余项。在国际重要学术刊物和学术会议发表研究论文180多篇，大多被SCI、EI、ISTP收录。出版专著2部。获中国智能交通协会科学技术奖1项，浙江航海科技奖2项。

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