智能交通系统与实践作业指导书

智能交通系统与实践作业指导书TOC\o"1-2"\h\u5101第1章引言 3122271.1智能交通系统概述 411231.2智能交通系统的组成与功能 469891.3国内外智能交通系统发展现状 412446第2章智能交通系统的基本理论 5228322.1交通工程学基础 54732.1.1交通工程学的基本概念 5197022.1.2交通工程学的研究方法 5224692.2信息与通信技术基础 51462.2.1信息与通信技术的概念与分类 6167522.2.2交通信息采集与处理技术 6184872.2.3交通信息传输技术 697742.3控制理论及其应用 625772.3.1控制理论的基本概念 699852.3.2交通控制系统 6288222.3.3控制技术在智能交通系统中的应用 61047第3章数据采集与处理技术 7175433.1交通数据采集技术 7284953.1.1地面传感器采集技术 7214703.1.2视频监控采集技术 7153433.1.3遥感卫星采集技术 7136203.1.4车载传感器采集技术 774003.2交通数据处理方法 7295533.2.1数据预处理 7282533.2.2数据分析方法 7193803.2.3机器学习与深度学习方法 7113403.3数据挖掘与知识发觉 8143023.3.1交通流量预测 819243.3.2路段拥堵原因分析 846533.3.3交通事件检测 8213293.3.4驾驶行为分析 8170783.3.5车联网数据分析 86534第4章交通信号控制系统 8117254.1交通信号控制基础 8204224.1.1交通信号控制原理 847644.1.2交通信号控制策略 8164544.1.3交通信号控制技术手段 9172684.2单点信号控制 923914.2.1单点信号控制原理 9116764.2.2单点信号控制策略 9292994.2.3单点信号控制案例分析 952934.3干线协调控制 927364.3.1干线协调控制原理 9178544.3.2干线协调控制策略 9255384.3.3干线协调控制案例分析 926851第5章智能交通监控与管理系统 956065.1智能交通监控系统 930345.1.1系统概述 10236745.1.2系统组成 1058425.2智能交通管理系统 10225465.2.1系统概述 1093895.2.2系统组成 10108065.3案例分析 10169555.3.1案例背景 10635.3.2案例实施 11297415.3.3案例效果 113558第6章智能出行服务系统 1186686.1智能导航系统 11157506.1.1概述 11130826.1.2系统组成 11192246.1.3关键技术 11249916.2公共交通信息服务 12267436.2.1概述 127266.2.2系统组成 12154786.2.3关键技术 12299706.3出行路径规划与优化 12234836.3.1概述 12295586.3.2路径规划方法 1244956.3.3优化策略 1328183第7章智能车辆与车联网技术 13163767.1智能车辆概述 13123137.1.1定义与分类 1366187.1.2发展历程 13112297.1.3关键技术 13202137.1.4我国应用现状 14177847.2车联网技术基础 14166317.2.1基本概念 14302227.2.2体系结构 14209917.2.3关键技术 14140157.2.4我国发展现状 1482497.3智能网联车辆应用案例 15226027.3.1自动驾驶出租车 15244597.3.2智能公交 15216607.3.3无人配送车 15187867.3.4智能网联环卫车 15209497.3.5智能网联救护车 157196第8章交通安全与应急管理 1527098.1交通安全基础 15119498.1.1交通安全概述 15116608.1.2交通安全影响因素 156158.1.3交通安全评价方法 1557908.1.4交通安全管理体系 16194748.2智能交通安全技术 1656628.2.1智能交通安全技术概述 16303898.2.2交通安全监测技术 16242998.2.3预防性安全技术 16301498.2.4应急处理技术 16149688.3交通应急管理 16106348.3.1交通应急管理体系 16230438.3.2交通应急预案制定 16286728.3.3交通应急资源保障 1657618.3.4交通应急演练与评估 1634608.3.5交通应急信息化管理 16156388.3.6交通应急宣传教育与培训 1613314第9章智能交通系统评价与优化 16133209.1智能交通系统评价方法 16257339.1.1概述 16257449.1.2评价指标体系 1716249.1.3评价方法 17307149.2智能交通系统优化策略 17102619.2.1概述 17109909.2.2系统优化策略 17169879.2.3技术优化策略 17204419.3智能交通系统发展趋势 17207379.3.1概述 1786569.3.2新技术融合 17325069.3.3智能化与个性化 17213539.3.4绿色出行与环保 17169689.3.5安全性提升 17249129.3.6政策与法规支持 1828857第10章实践作业指导 182335210.1实践作业一：交通数据采集与分析 182497910.2实践作业二：交通信号控制系统设计 181151410.3实践作业三：智能交通监控系统搭建 192664110.4实践作业四：智能出行服务系统开发与应用 19第1章引言1.1智能交通系统概述社会经济的快速发展，交通运输需求不断增长，给城市交通带来了巨大压力。为缓解交通拥堵、提高道路运输效率、降低能耗和减少污染，智能交通系统（IntelligentTransportationSystem,ITS）应运而生。智能交通系统是将先进的信息技术、通信技术、控制技术和计算机技术等应用于交通运输领域，实现人、车、路、环境等要素的有机结合，提高交通系统运行效率和安全性的现代化交通管理系统。1.2智能交通系统的组成与功能智能交通系统主要由以下几个部分组成：（1）感知与检测技术：包括车辆检测器、视频监控、雷达、卫星定位等，用于实时采集交通信息。（2）信息处理与传输技术：对采集到的交通信息进行处理、分析、存储和传输，为交通管理和控制提供依据。（3）控制与决策技术：根据交通信息，制定合理的交通控制策略，实现交通流的有效调控。（4）信息服务技术：通过多种渠道向交通参与者提供实时、准确的交通信息，辅助出行决策。（5）交通设施：包括道路、桥梁、隧道、交通信号灯等，为智能交通系统提供基础设施支持。智能交通系统的功能主要包括：（1）交通监控：实时监测道路交通状况，为交通管理和控制提供数据支持。（2）交通控制：通过信号控制、匝道控制等手段，优化交通流，提高道路通行能力。（3）交通诱导：向驾驶员提供实时交通信息，引导合理出行路线，缓解交通拥堵。（4）应急处理：对交通、交通堵塞等突发事件进行及时处理，保障道路畅通。（5）环保节能：通过智能交通系统，降低车辆能耗和排放，改善环境质量。1.3国内外智能交通系统发展现状国内外智能交通系统发展迅速，取得了显著成果。在国际上，美国、欧洲、日本等发达国家在智能交通领域的研究和应用较早，取得了许多成功的经验。例如，美国实施了智能交通系统发展战略，建立了完善的智能交通系统标准和法规体系；欧洲通过“eCoMove”等项目，推动了智能交通系统的研究与应用；日本则致力于发展先进的车辆控制系统和交通信息服务系统。我国智能交通系统研究始于20世纪90年代，经过近30年的发展，取得了显著成果。目前我国已在城市交通信号控制、高速公路监控系统、公交优先系统等方面取得了较大突破。国家层面也出台了一系列政策支持智能交通系统的发展，如《中国制造2025》、《“十三五”现代综合交通运输体系发展规划》等。但是与发达国家相比，我国智能交通系统在关键技术、标准化、产业链等方面仍存在一定差距，亟待进一步发展和完善。第2章智能交通系统的基本理论2.1交通工程学基础交通工程学是研究交通系统规划、设计、运营、管理及维护的学科。它是智能交通系统发展的基础，为智能交通系统的理论研究和实践应用提供了重要的支撑。2.1.1交通工程学的基本概念（1）交通系统的组成与分类（2）交通流理论（3）道路与交通设施（4）交通安全2.1.2交通工程学的研究方法（1）实证研究（2）模型研究（3）实验研究（4）仿真研究2.2信息与通信技术基础信息与通信技术（ICT）是智能交通系统的重要组成部分，为交通信息的采集、传输、处理和利用提供了技术手段。2.2.1信息与通信技术的概念与分类（1）信息技术的概念与分类（2）通信技术的概念与分类（3）信息与通信技术在智能交通系统中的应用2.2.2交通信息采集与处理技术（1）交通信息采集技术（2）交通信息处理技术（3）大数据技术在智能交通系统中的应用2.2.3交通信息传输技术（1）有线通信技术（2）无线通信技术（3）卫星通信技术2.3控制理论及其应用控制理论是智能交通系统中的关键技术之一，通过对交通系统的实时监控和动态调控，实现交通系统的高效、安全运行。2.3.1控制理论的基本概念（1）自动控制理论（2）现代控制理论（3）智能控制理论2.3.2交通控制系统（1）交通信号控制系统（2）交通诱导系统（3）公共交通管理系统2.3.3控制技术在智能交通系统中的应用（1）自适应控制技术在智能交通系统中的应用（2）模糊控制技术在智能交通系统中的应用（3）神经网络控制技术在智能交通系统中的应用（4）车联网技术在智能交通系统中的应用本章主要介绍了智能交通系统的基础理论，包括交通工程学基础、信息与通信技术基础和控制理论及其应用。这些理论为智能交通系统的研发和实践提供了理论依据和技术支持。第3章数据采集与处理技术3.1交通数据采集技术交通数据采集是智能交通系统的基础，为交通管理、控制和规划提供重要依据。本节主要介绍目前常用的交通数据采集技术。3.1.1地面传感器采集技术地面传感器主要包括地磁车辆检测器、压力传感器、红外传感器等，通过铺设在道路表面，实时检测车辆通过信息。3.1.2视频监控采集技术视频监控技术通过摄像头捕捉道路画面，对交通流量、车辆速度、车辆类型等信息进行实时监控。3.1.3遥感卫星采集技术遥感卫星技术可以从高空获取大范围、实时的交通信息，对交通状况进行宏观监控。3.1.4车载传感器采集技术车载传感器通过安装在车辆上，实时收集车辆运行状态、驾驶行为等信息，为智能交通系统提供丰富的数据支持。3.2交通数据处理方法采集到的交通数据需要进行处理与分析，以提取有用信息。本节主要介绍交通数据处理方法。3.2.1数据预处理数据预处理主要包括数据清洗、数据集成、数据变换等步骤，目的是消除数据中的噪声和异常值，提高数据质量。3.2.2数据分析方法交通数据分析方法主要包括统计分析、关联分析、聚类分析等，通过这些方法挖掘数据中的潜在规律和关联性。3.2.3机器学习与深度学习方法机器学习与深度学习技术在交通数据处理中具有重要作用，如支持向量机、神经网络、卷积神经网络等，可以用于交通预测、车辆识别等任务。3.3数据挖掘与知识发觉数据挖掘与知识发觉是从大量数据中提取有价值信息的过程，本节主要介绍其在交通领域的应用。3.3.1交通流量预测通过数据挖掘技术，对历史交通数据进行建模，预测未来一段时间内的交通流量，为交通管理提供依据。3.3.2路段拥堵原因分析利用关联规则挖掘技术，分析交通拥堵与各种因素之间的关系，为制定治堵措施提供参考。3.3.3交通事件检测通过对交通数据进行分析，实时检测交通、拥堵等异常事件，及时报警并采取相应措施。3.3.4驾驶行为分析通过对车载传感器采集的数据进行挖掘，分析驾驶行为特征，为驾驶员安全教育提供数据支持。3.3.5车联网数据分析车联网技术为交通数据采集提供了新的途径，通过对车联网数据进行分析，可以实现智能导航、车辆故障预警等功能。第4章交通信号控制系统4.1交通信号控制基础交通信号控制是智能交通系统的重要组成部分，其核心目的是优化交通流，提高道路运输效率，减少交通拥堵，降低环境污染。本节将介绍交通信号控制的基本原理、控制策略及常见的技术手段。4.1.1交通信号控制原理交通信号控制原理主要包括信号灯周期、绿信比、相位差和时差等基本概念。通过调整这些参数，实现对交通流的优化。4.1.2交通信号控制策略介绍常见的交通信号控制策略，包括固定周期控制、动态绿波控制、自适应控制和协调控制等。4.1.3交通信号控制技术手段介绍目前交通信号控制领域的主要技术手段，包括感应式信号控制、实时自适应信号控制、模型预测控制等。4.2单点信号控制单点信号控制是指仅对一个交叉口进行信号控制，其目的是优化交叉口的交通流，提高通行效率。4.2.1单点信号控制原理介绍单点信号控制的基本原理，包括信号灯周期、绿信比、相位差等参数的设置。4.2.2单点信号控制策略分析常见的单点信号控制策略，如固定周期控制、感应式控制、实时自适应控制等。4.2.3单点信号控制案例分析选取实际的单点信号控制案例，分析其控制效果及优缺点。4.3干线协调控制干线协调控制是对一条或多条交通干道上相邻交叉口的信号进行协同控制，以实现交通流的绿波通行。4.3.1干线协调控制原理介绍干线协调控制的基本原理，包括控制策略、协调参数设置等。4.3.2干线协调控制策略分析常见的干线协调控制策略，如动态绿波控制、自适应协调控制等。4.3.3干线协调控制案例分析选取实际的干线协调控制案例，分析其控制效果及在实际应用中的优缺点。通过本章的学习，读者将对交通信号控制系统有更深入的了解，掌握不同类型的交通信号控制方法及其在实际应用中的效果。第5章智能交通监控与管理系统5.1智能交通监控系统5.1.1系统概述智能交通监控系统是运用现代信息技术、通信技术、控制技术及计算机网络技术，实现对交通运行状态的实时监控、信息处理与传输的一套系统。它主要包括交通信息采集、信息处理、信息传输与显示等功能模块。5.1.2系统组成（1）交通信息采集子系统：包括视频监控、地磁车辆检测、雷达测速等设备，实现对交通流、交通状况、交通等信息的实时采集。（2）信息处理与分析子系统：对采集到的交通信息进行实时处理与分析，为交通管理提供决策依据。（3）信息传输子系统：通过有线或无线网络将交通信息传输至交通管理部门和相关单位。（4）信息显示与查询子系统：为交通管理者提供实时、直观的交通信息展示，便于及时掌握交通状况。5.2智能交通管理系统5.2.1系统概述智能交通管理系统是基于智能交通监控系统，运用现代管理理念、方法和技术，对交通资源进行优化配置，实现交通运行的高效、安全、环保的目标。5.2.2系统组成（1）交通信号控制系统：通过实时采集交通流信息，优化调整信号配时，提高路口通行能力。（2）交通诱导系统：为出行者提供实时、准确的交通信息，引导出行者选择最优路径，实现交通流量的合理分配。（3）公共交通管理系统：对公共交通运行进行实时监控，优化线路、班次和车辆调度，提高公共交通运行效率。（4）智能停车系统：实现停车场的实时信息采集、车位预约、停车导航等功能，提高停车设施的利用率。5.3案例分析5.3.1案例背景以某城市智能交通监控系统为研究对象，分析其系统组成、功能及运行效果。5.3.2案例实施（1）交通信息采集：采用视频监控、地磁车辆检测、雷达测速等技术，实时采集交通流、交通状况等信息。（2）信息处理与分析：对采集到的信息进行实时处理与分析，为交通管理提供数据支持。（3）信息传输：通过有线和无线网络，将交通信息传输至交通管理部门和出行者。（4）交通管理措施：运用交通信号控制、交通诱导、公共交通管理、智能停车等系统，实现交通运行的优化管理。5.3.3案例效果通过智能交通监控与管理系统建设，该城市交通运行效率得到明显提升，交通率降低，出行者的出行体验得到改善。同时系统运行过程中积累了大量交通数据，为城市交通规划与政策制定提供了有力支持。第6章智能出行服务系统6.1智能导航系统6.1.1概述智能导航系统是基于全球卫星定位系统（GPS）、地理信息系统（GIS）和无线通信技术，为出行者提供实时、准确的路线导航服务。本章主要介绍智能导航系统的基本原理、功能及其在智能交通系统中的应用。6.1.2系统组成（1）GPS定位模块：实现用户位置的实时获取；（2）GIS地图模块：提供地图数据，实现地图显示、缩放、旋转等功能；（3）路径规划模块：根据用户需求和交通状况，最佳行驶路线；（4）语音导航模块：通过语音提示，指导用户行驶；（5）交互界面：提供用户与导航系统交互的界面，包括输入目的地、选择路线偏好等。6.1.3关键技术（1）定位技术：包括卫星定位、基站定位、WiFi定位等；（2）地图匹配技术：将GPS定位点与电子地图上的道路进行匹配；（3）路径规划算法：如Dijkstra算法、A算法、遗传算法等；（4）语音合成技术：将导航信息转化为自然流畅的语音输出。6.2公共交通信息服务6.2.1概述公共交通信息服务旨在为乘客提供实时、准确的公共交通运行信息，提高公共交通出行满意度。本章主要介绍公共交通信息服务的相关技术及其在智能交通系统中的应用。6.2.2系统组成（1）公共交通数据采集与处理：包括车辆位置、到站时间、线路信息等数据的采集和处理；（2）实时信息服务：通过手机APP、电子站牌等方式，向乘客提供实时公共交通运行信息；（3）查询服务：提供线路查询、换乘查询、票价查询等功能；（4）出行推荐：根据用户需求和实时交通状况，为乘客提供最优出行方案。6.2.3关键技术（1）数据采集技术：包括GPS定位、车载传感器、视频监控等；（2）数据处理与传输技术：采用大数据技术对采集到的数据进行处理和传输；（3）出行推荐算法：如最短路径算法、多目标规划算法等；（4）用户界面设计：提供友好、易用的用户界面，提升用户体验。6.3出行路径规划与优化6.3.1概述出行路径规划与优化是智能交通系统中的重要组成部分，旨在为用户提供高效、便捷的出行方案。本章主要介绍出行路径规划与优化的方法及其在实际应用中的效果。6.3.2路径规划方法（1）静态路径规划：基于历史数据和预设规则，为用户提供固定的出行路线；（2）动态路径规划：结合实时交通数据和用户需求，动态最佳出行路线；（3）多模式路径规划：考虑不同交通方式（如公交、地铁、私家车等），为用户制定多模式出行方案。6.3.3优化策略（1）拥堵规避：通过实时交通数据，规避拥堵区域，提高出行效率；（2）绿色出行：鼓励使用公共交通和非机动车出行，减少碳排放；（3）个性化推荐：根据用户出行习惯和偏好，为用户提供定制化的出行方案；（4）智能调度：通过优化公共交通资源配置，提高公共交通运行效率。第7章智能车辆与车联网技术7.1智能车辆概述智能车辆作为智能交通系统的重要组成部分，融合了多种高新技术，如环境感知、信息处理、自动控制等。本节主要介绍智能车辆的定义、发展历程、关键技术及其在我国的应用现状。7.1.1定义与分类智能车辆指的是采用先进的车载传感器、控制器、执行器等技术，实现对车辆的智能控制，提高车辆行驶安全性、舒适性和经济性。根据智能化程度，智能车辆可分为辅助驾驶、部分自动驾驶、高度自动驾驶和完全自动驾驶四个级别。7.1.2发展历程智能车辆的发展始于20世纪末，经历了从辅助驾驶到自动驾驶的演变。大数据、云计算、人工智能等技术的发展，智能车辆正逐渐成为现实。7.1.3关键技术智能车辆的关键技术包括环境感知、信息处理、决策控制、执行器技术等。（1）环境感知：通过车载传感器获取车辆周围环境信息，如道路、车辆、行人等。（2）信息处理：对感知到的环境信息进行预处理、特征提取和融合，为决策控制提供依据。（3）决策控制：根据信息处理结果，制定相应的驾驶策略，实现对车辆的控制。（4）执行器技术：将决策控制结果转化为车辆的具体操作，如转向、加速、制动等。7.1.4我国应用现状我国智能车辆研究起步较晚，但发展迅速。目前国内外多家企业已开展智能车辆相关技术研发和产业化进程，部分辅助驾驶系统已实现商业化应用。7.2车联网技术基础车联网作为智能交通系统的重要组成部分，通过将车辆与车辆、车辆与基础设施、车辆与行人等连接起来，实现信息交互和共享，提高交通安全性、效率和舒适性。本节主要介绍车联网的基本概念、体系结构、关键技术及其在我国的发展现状。7.2.1基本概念车联网是指利用信息通信技术，实现车辆与车辆、车辆与基础设施、车辆与行人等互联互通的网络。车联网主要包括车载终端、通信网络、云平台和应用服务等组成部分。7.2.2体系结构车联网体系结构分为四层：感知层、传输层、平台层和应用层。（1）感知层：负责收集车辆、道路和交通环境等信息。（2）传输层：通过有线或无线通信技术，实现车与车、车与基础设施之间的信息传输。（3）平台层：对传输层获取的信息进行整合、处理和分析，为应用层提供支持。（4）应用层：根据实际需求，开发各类车联网应用服务。7.2.3关键技术车联网的关键技术包括车载终端技术、通信技术、网络技术、数据处理技术等。（1）车载终端技术：主要包括传感器技术、定位技术、车载操作系统等。（2）通信技术：包括专用短程通信（DSRC）、蜂窝车联网（CV2X）等。（3）网络技术：包括车联网组网技术、网络切片技术等。（4）数据处理技术：包括大数据处理、云计算、边缘计算等。7.2.4我国发展现状我国车联网产业发展迅速，已初步形成涵盖技术研发、标准制定、产业应用等环节的产业链。目前我国车联网市场规模持续扩大，多项关键技术取得突破，部分应用场景已实现商业化运营。7.3智能网联车辆应用案例智能网联车辆应用案例主要包括以下几个方面：7.3.1自动驾驶出租车自动驾驶出租车通过搭载先进的感知、决策和控制技术，实现无人驾驶。目前国内外多家企业已开展自动驾驶出租车试点运营。7.3.2智能公交智能公交系统通过车联网技术，实现车辆与基础设施、车辆与车辆之间的信息交互，提高公交运营效率，降低能耗。7.3.3无人配送车无人配送车应用于物流、外卖等领域，通过智能导航、路径规划等技术，实现无人驾驶配送。7.3.4智能网联环卫车智能网联环卫车通过搭载传感器、控制器等设备，实现对环卫作业的自动化、智能化。7.3.5智能网联救护车智能网联救护车利用车联网技术，实现实时路况信息传递，提高救护车通行效率，为救治患者赢得宝贵时间。通过以上应用案例，可以看出智能网联车辆在提高交通安全性、效率和舒适性方面具有广泛的应用前景。第8章交通安全与应急管理8.1交通安全基础8.1.1交通安全概述介绍交通安全的定义、重要性以及国内外交通安全现状。8.1.2交通安全影响因素分析影响交通安全的因素，包括人、车、路、环境等方面。8.1.3交通安全评价方法介绍交通安全评价的常用指标和方法，如交通率、安全指数等。8.1.4交通安全管理体系阐述交通安全管理体系的建设，包括政策法规、组织机构、管理措施等。8.2智能交通安全技术8.2.1智能交通安全技术概述介绍智能交通安全技术的定义、发展历程和分类。8.2.2交通安全监测技术阐述车辆监测、驾驶员监测、路面监测等技术的原理与应用。8.2.3预防性安全技术介绍主动安全技术，如自适应巡航控制、车道保持辅助等。8.2.4应急处理技术分析应急处理技术，如自动紧急制动、预警系统等。8.3交通应急管理8.3.1交通应急管理体系介绍交通应急管理的组织架构、应急预案和运行机制。8.3.2交通应急预案制定阐述交通应急预案的编制原则、内容和流程。8.3.3交通应急资源保障分析交通应急资源的需求、配置和调度，如救援队伍、设备、物资等。8.3.4交通应急演练与评估介绍交通应急演练的目的、内容和方法，以及应急演练评估的重要性。8.3.5交通应急信息化管理阐述交通应急信息化建设的意义、架构和关键技术，如大数据、云计算等。8.3.6交通应急宣传教育与培训强调交通应急宣传教育与培训的重要性，介绍相关措施和方法。第9章智能交通系统评价与优化9.1智能交通系统评价方法9.1.1概述智能交通系统评价是衡量系统功能、效果和可靠性的重要手段。本章首先介绍智能交通系统评价的基本概念、评价原则和评价指标。9.1.2评价指标体系从交通效率、安全性、环保性、经济性等方面构建智能交通系统评价指标体系，并对各指标进行详细阐述。9.1.3评价方法针对不同类型的智能交通系统，介绍常用的评价方法，包括定量评价和定性评价，以及综合评价方法。9.2智能交通系统优化策略9.2.1概述本节简要介绍智能交通系统优化的目的、原则和基本方法。9.2.2系统优化策略分析智能交通系统在信号控制、路径规划、拥堵缓解等方面的优化策略，并提出相应的改进措施。9.2.3技术优化策略探讨大数据、云计算、人工智能等技术在智能交通系统中的应用，以及如何通过技术创新实现系统优化。9.3智能交通系统发展趋势9.3.1概述本节简要介绍智能交通系统的发展历程，以及未来发展趋势。9.3.2新技术融合分析大数据、物联网、人工智能等新技术在智能交通系统中的应用，探讨多技术融合的发展趋势。9.3.3