第1篇 基础篇 1
第1章 系统的基本问题 2
系统的概念［1］［2］［3］ 2
系统的分类［2］［3］ 5
自然系统与人造系统 5
实体系统与概念系统 5
静态系统与动态系统 6
封闭系统与开放系统 6
小系统、大系统与巨系统［1］ 7
简单系统与复杂系统 7
开放复杂巨系统［1］ 7
巨系统 7
复杂巨系统 8
开放复杂巨系统 9
系统的分层［2］ 10
几个重要的概念简介 11
线性系统与非线性系统 11
系统动特性（或称为动态特性） 12
时不变系统与时变系统 13
稳定性 14
鲁棒性 15
不确定性 15
本章小结 18
第2章 系统工程的基本问题 19
系统工程的概念［4］［5］［6］ 19
系统工程与相关学科的关系 21
系统工程学的特征 22
系统工程的方法论 24
霍尔的“三维结构”［1］ 24
切克兰德的“调查学习”模式［1］ 26
硬系统方法和软系统方法［2］［10］ 27
从定性到定量的综合集成方法［1］ 31
系统工程的应用概述［1］［4］ 34
本章小结 34
第3章 交通系统的系统观 36
交通系统的基本要素分析［11］ 36
交通系统目标分析 37
交通系统的环境 39
交通系统的特点分析 40
交通系统的层次结构分析 41
按交通方式组成的交通系统结构 42
按覆盖范围划分的交通系统结构 42
按照交通方式服务对象划分的交通系统结构 42
按照功能关系分层的交通系统结构 43
交通系统调控层次结构 45
交通系统调控层次结构的重要性 45
交通系统调控层次结构图 45
对交通系统调控层次结构图的说明 46
应用交通系统调控层次结构的注意事项 50
本章小结 51
第4章 对ITS的认识和分析 53
ITS发展历程的回顾［14］［15］ 53
世界交通面临的共同问题 53
解决交通问题的出路在于“一体化”和“智能化”［16］ 54
关于ITS名称的来历 54
与ITS有关的前期基础工作［17］ 55
ITS初创期（1985～1993）的概况［17］ 56
ITS进入发展期后的主要进展 58
美国、欧洲、日本发展ITS战略的对比分析 61
对ITS内涵的探讨 63
对ITS争论的观点 63
ITS的通俗解释 64
ITS的内涵 64
ITS的主要属性和本质性内容 65
为什么ITS的核心是智能化？［19］［20］ 67
ITS名称明确地表明了智能化是其核心 67
从科技进步来理解ITS的核心是智能化［23］ 68
对智能化的通俗理解 71
交通系统的特点决定了它必须智能化 73
智能化的理论依据 74
ITS与一般交通系统的区别 74
ITS的发展现状分析 76
系统的发展阶段 76
技术成分 77
商品化 77
标准化 77
理论研究 77
关于一体化交通系统 78
从“Integrated”翻译谈起 78
什么是交通系统的一体化［24］ 78
交通系统智能化与一体化的关系 81
发展ITS是一项系统工程［26］［27］ 85
本章小结 85
第2篇 研究篇 87
第5章 系统工程定性分析方法概要 88
集体创造性思考法（头脑风暴法）［30］ 88
5W1H法［30］ 89
Synetics方法［31］ 89
矩阵表示法［31］ 90
水平思考法［30］ 91
K.J.法［1］ 92
NGT法［30］ 93
结构模型法［32］ 93
DEMATEL法［30］ 97
本章小结 103
第6章 系统建模问题 104
系统建模概述 104
为什么要建模 104
系统建模的原则 105
系统建模的过程［33］ 106
模型的分类 108
系统建模方法的分类 111
ITS的系统建模问题 112
物理问题和事理问题［1］ 112
ITS的系统建模问题的特点 113
关于人-机系统［35］［32］ 113
人-机的性能对比 113
人的功能 115
人的因素 117
本章小结 119
第7章 系统预测问题——交通流短时预测方法研究 121
一般预测问题及方法概述 121
预测在系统工程中的地位与作用 121
预测的类型［36］ 122
一般预测方法［37］ 122
预测的基础［36］ 123
预测的局限性［36］ 124
ITS中的预测问题 124
交通流短时预测问题概述 124
交通流短时预测的必要性 124
从控制角度看交通流预测［38］ 125
交通流短时预测的方法分类［39］ 126
数学符号定义 126
4种基本的线性预测模型［40］ 127
对线性预测模型的改进 128
Box-Cox法 128
ARIMA时间序列分析法［41］ 128
自适应权重联合模型［42］ 129
多因素联合模型 129
自适应权重系统的实时应用 129
模型的对比与讨论 130
卡尔曼（Kalman）滤波预测法 131
卡尔曼滤波原理模型［43］ 131
卡尔曼滤波算法 133
性能评价［44］ 134
讨论 134
非参数回归预测法［45］ 135
基本原理 135
算法 135
性能分析及讨论 136
KARIMA模型预测方法［46］ 137
基本原理 137
Kohonen神经网络 137
六角形Kohonen图与ARIMA模型的结合 139
讨论 139
状态空间重构预测方法［47］［48］ 140
基本原理 140
算法 140
应用结果 140
讨论 141
基于小波分析的预测方法 142
WDR原理［51］ 142
预测过程 142
对参数选取的讨论 144
示例 147
本章小结 148
第8章 系统优化方法 150
优化理论概述［54］［55］［56］ 150
基本概念 151
优化问题及其分类 152
优化算法及其分类 155
计算复杂性［58］ 157
问题复杂性分类［58］ 157
ITS中涉及的优化问题及其特点 158
遗传算法［59］［60］ 159
遗传算法的基本步骤［61］ 159
遗传算法的技术细节 160
遗传算法评述 164
遗传算法的改进［62］ 164
免疫遗传算法［63］［64］［58］ 165
免疫遗传算法流程 165
免疫算子 166
禁忌搜索算法［58］［65］［66］ 168
概述 168
禁忌搜索算法流程 172
禁忌搜索算法的参数 172
禁忌搜索算法评述 175
禁忌搜索算法的改进 175
模拟退火算法［67］［68］［58］ 176
模拟退火算法的基本思路 176
模拟退火算法的流程图 177
模拟退火算法主要参数的确定原则 178
模拟退火算法的评述 180
蚁群算法［69］ 181
蚁群算法的基本思路 181
蚁群算法的基本步骤［70］［71］ 181
蚁群算法的评述 184
混合型算法示例—GASA算法［58］［66］［74］ 184
GASA算法的出发点 184
GASA算法的结构特点 185
其他混合型算法综述［75］ 187
城市交通控制中的优化问题 187
城市交通控制问题概述［76］［77］［82］ 188
城市交通控制系统的被控对象 190
城市交通控制系统最优控制问题的提法［78］ 192
城市交通控制系统最优控制的目标函数 192
城市交通控制系统最优控制中的预测问题［79］ 193
城市交通控制系统最优控制的决策问题［80］ 194
城市交通控制系统最优控制问题的几何空间描述 194
解决城市交通控制系统中最优控制问题的途径［81］ 196
本章小结 197
第3篇 管理篇 199
第9章 系统开发问题 200
系统的生命周期［83］ 200
系统的工程设计方法论［83］ 201
“自下而上”（Bottom-Up）和“自上而下”（Top-Down）的方法 201
设计综合、分析与评价等的相互关系 201
系统方案设计［83］［84］ 202
方案设计阶段的工作内容 202
可行性分析 203
制定系统开发计划 203
系统功能分析 206
时间基线分析［84］ 209
系统功能分配［3］ 210
系统初步设计的要求 216
系统设计的评价［83］ 216
系统详细设计［83］ 216
详细设计的要求 216
子系统、部件和零件的设计 218
样机研制、试验和鉴定 218
本章小结 219
第10章 系统开发的风险分析 220
概述［30］［83］ 220
有关概念 221
风险与风险因子 221
风险的分类 222
等风险曲线 222
风险的辨识［84］ 223
风险的估计 224
技术风险的估计 224
进度风险的估计 226
费用风险的估计 229
风险的管理 231
控制和降低风险的技术 231
减小风险的途径 232
本章小结 238
第11章 系统可靠性设计与分析 239
概述 239
可靠性的度量［32］［83］ 239
故障率 239
可靠性函数 242
零部件的可靠性与系统可靠性的关系 243
有关的参数 245
系统生命周期中的可靠性［83］ 250
可靠性分析方法［30］［83］ 251
故障模式、影响和关键分析（FMECA） 251
故障树分析（FTA）［30］ 253
可靠性预测［30］ 256
人-机系统的可靠性［30］ 258
单个因素对人的可靠性影响 258
影响人的可靠性的因素分析 258
人的信息处理过程模型［83］ 259
人的出错率预测法 260
两个作业的可靠性模型 261
系统安全性 262
危险评价 262
危险的控制 264
本章小结 265
第12章 系统开发进度管理 267
概述 267
进度计划的制定［83］ 267
工作分解结构 268
利用工作分解结构编制计划进度的方法［84］ 270
利用工作分解结构编制计划进度的步骤 272
计划网络分析基础 272
网络图概念［56］ 273
绘制网络图的规则 274
关键路线法（CPM）［83］ 276
路线与关键路线 276
时间参数 277
时间参数的计算方法［85］ 281
网络计划的优化 283
计划评审技术（PERT）［30］ 287
图解评审法（GERT）［85］ 289
GERT网络的特征与符号 289
GERT的一般步骤 291
GERT的基本方法 292
本章小结 296
参考文献 297