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| 編輯推薦： |
紧扣智能交通系统和城市可持续发展趋势，聚焦交通网络确信可靠性这一关键技术领域，总结前沿研究成果向同行分享。
由可靠性理论与工程领域内专 家主编，汇集了多学科背景的专 家团队，确保了书籍内容的专业性和学术性。
书中提出的模型和方法紧密结合我国城市交通的实际情况，具有很高的应用价值。
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| 內容簡介： |
本书从确信可靠性理论的角度出发，紧密结合我国城市交通的实际情况，提出一系列新的理论模型和评估方法，构建出交通网络确信可靠性的理论框架和方法体系，可为交通网络的规划、建设及管理提供理论指导和实践参考，具有较高的应用价值。本书介绍交通网络与确信可靠性理论的基础知识、交通网络的不确定性分析及相关方法（如基于信息熵的不确定性量化等），然后介绍多种确信可靠性理论及其在交通网络中的应用，如连通确信可靠性、行程时间确信可靠性、道路容量确信可靠性。
本书既可供交通工程、城市规划、智能交通系统设计等领域的研究人员、工程师参考，也适合相关专业的高年级本科生与研究生阅读。
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| 關於作者： |
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杨懿工学博士，北京航空航天大学研究员、博士生导师，国 家 级领军人才，浙江荷湖科技有限公司董事长。长期从事复杂网络系统、智能控制及多源数据融合算法研究。主持国家自然科学基金等国 家 级项目9项，在IEEE汇刊等SCI索引的高水平国际期刊发表SCI论文70余篇，出版英文专著Fluctuation Mechanism and Control on System Instantaneous Availability，参编专著3部；获国家发明专利授权35项，拥有软件著 作权4项，并获军队科技进步奖二等奖一项。现任CAAI Artificial Intelligence Research副主编。文美林北京航空航天大学可靠性与系统工程学院副教授，北京航空航天大学青年拔尖人才。博士毕业于清华大学数学系，曾先后访问香港大学、香港中文大学以及加拿大不列颠哥伦比亚大学，研究方向包括确信可靠性理论、不确定理论、维修保障、可靠性设计优化等，先后主持多项国家自然科学基金项目及其他纵向课题，出版英文专著一部，发表SCI论文百余篇，SCI他引800余次。
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| 目錄：
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第１ 章 绪论 . １
１.１ 城市交通系统基础 １
１.１.１ 概述 １
１.１.２ “城市病” 问题与产生的原因 . ２
１.２ 城市交通系统建模基础 ４
１.２.１ 图、 图论及其方法 ４
１.２.２ 经典网络模型与基本指标 . １２
１.２.３ 基于图论的交通网络 . １４
１.３ 交通网络可靠性 １４
１.３.１ 交通网络可靠性的研究意义 １４
１.３.２ 交通网络可靠性的评价指标 １６
１.４ 城市网络确信可靠性研究的必要性 . ２２
１.４.１ 经典交通网络可靠性理论的局限 ２２
１.４.２ 基于确信可靠性理论的交通网络可靠性 . ２４
１.５ 本书的基本内容与结构 . ２５
参考文献 ２６
第２ 章 确信可靠性理论基础 ２９
２.１ 确信可靠度的定义与内涵 ２９
２.１.１ 确信可靠度的定义 . ２９
２.１.２ 确信可靠度的内涵 . ３１
２.２ 确信可靠性的指标体系 . ３２
２.２.１ 确信可靠分布 . ３２
２.２.２ 确信可靠寿命 . ３２
２.２.３ 平均失效前时间 ３３
２.２.４ 失效时间方差 . ３４
２.２.５ 各指标的转化关系 . ３５
２.３ 基于模型的确信可靠性分析方法 ３６
２.３.１ 性能裕量 . ３６
２.３.２ 性能裕量模型的不确定性 . ３７
２.３.３ 基本分析流程 . ３７
参考文献 ３９
第３ 章 交通网络的不确定性分析 ４０
３.１ 交通网络的不确定性 ４０
３.１.１ 参数不确定性 . ４０
３.１.２ 模型不确定性 . ４４
３.２ 不确定性分类与度量方法 ４５
３.２.１ 概率论 ４５
３.２.２ 不确定理论 ４６
３.２.３ 机会理论 . ５０
３.３ 交通网络不确定性类别判断 . ５１
３.３.１ 路段交通参数 . ５１
３.３.２ 路段交通量参数 ５２
参考文献 ５５
第４ 章 基于信息熵的不确定性量化 . ５６
４.１ 最大熵模型 ５６
４.１.１ ｋ 阶原点矩模型 . ５７
４.１.２ ｋ 阶中心矩模型 . ５９
４.１.３ 模型验证 . ６２
４.１.４ 灵敏度分析 ６３
４.２ 基于稀疏数据的确信可靠分布参数估计方法 . ６５
４.２.１ 修匀公式 . ６５
４.２.２ 修匀公式的近似求解算法 . ６６
４.３ 案例分析 . ６７
参考文献 ７０
第５ 章 基于 ＵＤＥＡ 的多源观测数据融合方法 . ７１
５.１ ＤＥＡ 方法 . ７１
５.１.１ ＣＣＲ 模型 . ７２
５.１.２ ＢＣＣ 模型 . ７３
５.１.３ ＤＥＡ￣Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ 指数模型 . ７４
５.２ ＵＤＥＡ 方法 ７５
５.２.１ ＵＤＥＡ 模型 . ７５
５.２.２ 灵敏度分析 ７８
５.２.３ 完全排序 . ７９
５.３ 多源观测数据融合方法 . ８２
５.３.１ 多源观测数据的定义 . ８２
５.３.２ 多源观测数据来源评价 ８２
５.４ 案例分析 . ８５
５.４.１ 基于多种加速退化试验数据的产品确信可靠性度量 ８５
５.４.２ 基于 ＤＥＡ 方法的交通网络确信可靠性度量 ９４
参考文献 ９６
第６ 章 基于渗流理论的连通确信可靠性 . ９７
６.１ 基本概念 . ９７
６.１.１ 渗流理论 . ９７
６.１.２ 级联失效模型 . ９９
６.１.３ 最大连通子图 . １０２
６.２ 基于 Ｍｏｔｔｅｒ￣Ｌａｉ 模型的失效传播分析 . １０４
６.２.１ 路网连通状态评估模型 . １０４
６.２.２ 节点负载计算模型 . １０６
６.２.３ 交通网络负载重分配模型 １０８
６.３ 路网连通确信可靠度的定义 . １１０
６.４ 基于双层不确定循环的仿真计算方法 . １１１
６.５ 案例分析 . １１３
参考文献 . １１８
第７ 章 考虑交通信号灯故障的连通确信可靠性 １２０
７.１ 基本概念 . １２０
７.１.１ 马尔可夫过程 . １２０
７.１.２ 半马尔可夫过程 １２１
７.２ 交通信号灯半马尔可夫模型 . １２３
７.３ 连通确信可靠性仿真计算 １２４
７.４ 案例分析 . １２５
参考文献 . １３３
第８ 章 基于不确定线性回归的行程时间确信可靠性 １３４
８.１ 道路行程时间确信可靠度定义 １３４
８.２ 道路行程时间的不确定性量化 １３５
８.２.１ 基于似然比的拟合检验方法 . １３６
８.２.２ 基于拟合优度检验的行程时间量化 １３７
８.３ 道路行程时间阈值的不确定性量化 １３９
８.３.１ 不确定线性回归分析 １３９
８.３.２ 行程时间阈值主观评价因素 . １４０
８.３.３ 基于不确定线性回归的行程时间阈值量化 . １４１
８.４ 案例分析 . １４２
参考文献 . １４４
第９ 章 基于 Ｋ 条最短路径的 Ｏ￣Ｄ 对行程时间确信可靠性 １４５
９.１ Ｏ￣Ｄ 对行程时间确信可靠性建模与分析 １４５
９.２ 基于改进 Ｄｉｊｋｓｔｒａ 算法的时变随机图的 ＫＳＰ 算法 １４７
９.２.１ Ｄｉｊｋｓｔｒａ 算法 １４７
９.２.２ 改进 Ｄｉｊｋｓｔｒａ 算法 . １４８
９.２.３ 时变随机图的 ＫＳＰ 算法 . １４８
９.３ 案例分析 . １４９
参考文献 . １５１
第１０ 章 基于严酷度分类的道路容量确信可靠性 . １５２
１０.１ 基于严酷度分类的道路容量确信可靠度定义 １５２
１０.２ 道路容量的不确定性量化 . １５３
１０.３ 道路容量阈值的不确定性量化 . １５５
１０.３.１ 认知不确定性因素指标 . １５５
１０.３.２ 基于严酷度的不确定影响因素分类 １５６
１０.３.３ 基于层次分析法的认知不确定性影响因素权重 . １５８
１０.４ 案例分析 １６１
参考文献 . １６４
第１１ 章 基于级联失效模型的道路容量确信可靠性 １６５
１１.１ 基于级联失效模型的道路容量确信可靠度定义 . １６５
１１.２ 节点容量阈值的不确定性量化 . １６７
１１.２.１ 节点容量的不确定性量化 １６７
１１.２.２ 路网节点负载分配模型 . １７０
１１.２.３ 模型参数优化 １７１
１１.３ 基于不确定随机仿真的故障传播建模 . １７５
１１.４ 案例分析 １７７
参考文献 . １８３
第１２ 章 基于不确定层次分析法的道路容量确信可靠性 . １８４
１２.１ 基于模糊理论的层次分析法 １８４
１２.２ 基于云理论的层次分析法 . １８６
１２.３ 不确定层次分析法 １８８
１２.３.１ 专家经验数据收集与处理 １８８
１２.３.２ 不确定层次分析法的基本步骤 １８９
１２.３.３ 无量化数据的确信可靠性评估 １９３
１２.４ 案例分析 １９４
参考文献 . １９８
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