车联网环境下的城市交通信号控制理论与方法

近年来，大批智能交通数据采集设施加快部署，人工智能、深度学习等技术不断发展，对于车联网的研究提升至新的高度，本书将传统的交通流理论与大数据技术和深度强化学习技术结合起来，构建了车联网环境下的城市交通信号控制理论与方法。全书共８ 章，包括：绪论、城市交通信号控制基础、交通状态估计、单交叉口信号控制优化模型、干道信号协调控制优化模型、基于强化学习的区域信号智能控制模型和案例分析。本书可作为智能交通领域从业者的参考用书和高等学校智能交通相关专业的学习资料。