基于满足用户需求的智慧停车建设与管理研究

随着城市化进程的加快和汽车保有量的迅速增长，城市停车难已经成为日益突出的问题。本研究基于满足用户需求，运用科技管理与金融服务等手段，研究智慧停车的建设与管理。针对当前停车难、停车效率低等问题，通过分析用户需求与痛点，本文提出了一种基于智能技术的解决方案。本研究采用了市场调研和数据分析的方法，针对用户对停车场库建设、停放、付费、导航等方面的需求，进行了深入研究。研究结果显示，基于用户需求开展的智慧停车建设与管理，能够显著提高停车效率和用户满意度，缓解停车难问题。本研究对于解决城市停车难的问题具有重要意义，为智慧城市建设和交通管理提供了新思路。     

基于霍尔三维模型的雾霾治理对策研究

运用霍尔三维结构的基本理论,构建雾霾治理对策的三维结构模型。从时间维、逻辑维和知识维对雾霾的治理对策进行划分,构建"三元主体"模型,探讨政府、企业和个人三大主体在雾霾治理各个阶段中的相互作用,对推动雾霾治理研究具有重要的指导作用。     

城市中央商务区停车问题调查及解决方案

以郑东新区中央商务区为例,对城市中央商务区停车难题的现象进行了调查,并分析其原因.提出可以按照停车需求与机动车出行关系为核心的出行吸引模型来对近期和远期的停车需求进行预测,在此基础上,提出短时期内通过加强管理,中期范围内加强停车设施建设,尤其是立体车库的建设,及在相当长的时期内大力发展公共交通和绿色交通等各项措施来解决...     

面向精细化管理的停车需求短时预测

停车诱导系统（PGS）是缓解交通拥堵的有效办法,但停车需求短时精准预测作为空余车位发布的关键技术并没有得到有效解决。利用停车需求时变特征曲线的线型稳定性,以及在周内各工作日间的振幅的显著差异性对数据进行分组,采用不仅具备记忆时间序列数据能力,同时有着更简洁的逻辑门控制结构的GRU（gated recurrent unit）模型对停车需求进行短时精准预测,发现相比于传统神经网络以及ARIMA模型,在考虑停车需求周内日间差异性并对数据进行分组后的GRU模型能提供更高的预测精度。     

基于共享泊位分配模型的新建停车场规模

为缓解城市停车泊位供需不均衡的问题,对城市新建停车场泊位规模问题进行研究.采用共享泊位分配模型对停车需求进行预测,在此基础上引入了灰理想关联熵理论提出停车场规模修正系数概念,实现了对新建停车场泊位数量规模的测算.选取拉萨神力时代商圈范围内的三个新建停车场为研究对象,对其商业区和居住区的停车泊位供给现状、停车需求实际、平均步行距离进行了调研和分析,在此基础上引入粒子群优化算法对共享泊位分配模型进行求解获取新建停车场的停车需求,进而结合修正系数对新建停车场的泊位规模进行确定.研究结果可以有效弥补共享泊位分配模型在实际应用中的不足,为解决城市商圈停车难问题提供一个有效的途径.     

可充电混合立体公交车库结构设计及控制系统

针对现代城市停车难以及新能源车辆充电不便的问题,以巷道堆垛式车库为基础设计了一种具有充电功能的混合立体公交车库,车库包括车辆识别系统、停车系统、控制系统、充电系统以及人机交互系统五部分。首先从整体结构和工作原理介绍本文所设计的车库;然后对车库的二层可升降停车单元进行了设计并对支撑装置进行分析。随后根据存取车流程以及具体工作环节对混合立体车库控制系统所包括的硬件和软件进行了设计;最后搭建了混合立体车库的样机,通过对车辆模型的存取证明了此设计的可行性。结果表明此设计充分利用了空间,提高了装置的停车数量,安装相应充电系统丰富了立体车库的功能。所设计的车库不仅有较高的自动化程度而且车库的各组成结构稳定可靠。投入生产使用后能有效解决城市面临的停车难和充电不便的问题。     

基于认知结构的高速列车对标停车控制算法

高速列车进站停车是列车自动驾驶系统(Automatic Train Operation,ATO)的一个重要功能,该功能需要在保证乘客舒适性的同时实现精确的对标停车.针对高速列车自动驾驶系统的精确进站停车问题,首先分析了人类高速列车司机在停车过程中的认知处理过程;结合认知结构理论对这一过程进行建模,构建了高速列车停车对标任务认知结构模型,基于该模型提出了一种基于认知结构的对标停车控制算法.最后对设计的算法进行了评估与分析.结果表明:该算法与人类高速列车司机具有相似的驾驶特征,与PID控制算法相比在调整次数、冲击率等性能指标上更加优异,对不同的初始条件也有良好的适应性.     

城市停车诱导管理信息系统的设计与实现

为了使停车诱导系统的数据处理部分能更好地满足区域内停车场的业务特点和用户动态需求,提出了城市停车诱导管理信息系统的模型.在现有停车诱导理论的基础上,将地理信息系统和管理信息系统融入其中,加快区域内停车资源供求信息的实时交互,并通过连接GSM导航,在进行停车选择后,获取较优的行走路径,从而减少因寻找停车场而产生的附加交通量,缓解交通负担,改善区域交通环境.最后,运用C#语言实现了该系统模型的主要功能.     

基于公理设计理论的汽车停车挡的设计应用

基于某公司生产的汽车停车挡换挡时有过大的冲击和噪声,研究并提出了基于公理设计理论的机械产品创新设计框架模型,并应用于停车挡的再设计中。通过对停车挡设计任务和设计参数的逐层映射和分解,得到了满足客户需求的新产品,解决了原有停车挡的换档不平顺现象。结果表明在公理设计理论指导下进行机械产品创新设计,短时间就能得到一个好的设计结果,能有效地提高工作效率。     

基于"车联网+"的智慧停车模式的研究

在"互联网+"背景下,各行各业都搭载着这趟"列车"走向智慧化的道路.停车问题一直困扰着人们生活,城市道路交通中,"停车难"也成为大家的关注点."智慧停车"的出现使得"停车难"这一问题有了新的解决方向.本文在"互联网+"背景下,进行了"智慧停车"系统的设计,从通信系统、收费系统、用户体验三个方面进行设计,主要涉及NB-I...     

随机动态交通网络中的停车行为

传统的静态确定型停车行为模型忽略了网络的时变性和随机性.基于道路供给和交通需求的不确定性,研究了随机动态交通网络中出行者的停车行为,建立了供需相互作用下的不动点拟动态停车行为模型,设计了基于Monte Carlo模拟方法的算法来求解该模型.算例结果表明,该模型能有效地模拟人们的停车选择行为.这一研究有助于加深对旅行行为的理解和透析交通行为的本质,为正确评价停车政策和合理规划停车系统提供了策略.     

停车场PGIS停车智能诱导系统模型研究

停车难是制约拉萨交通发展的一个重要因素,因此研究开发停车诱导系统刻不容缓。本文针对拉萨市停车难现状,研究了停车场PGIS停车智能诱导系统模型。停车诱导系统通过及时发布停车场及其停车位的信息,引导驾驶员可靠高效地找到合适的停车场。     

一致性特征下综合体停车需求预测方法

基于单一建筑功能停车需求一致性特征的分析,采用停车需求高峰比系数对建筑功能停车需求分布趋势进行分时刻描述,提出了单一建筑功能停车需求预测的影响系数修正模型,并基于共享停车理念建立了综合体停车需求预测三步骤模型,且在实际案例中进行了良好的应用.由于采用了分时刻需求分布预测法,综合体停车需求的预测结果信息较为丰富,也为停车设施后期的精细化管理提供了良好的数据支持.     

城市中心路内停车与停车换乘的动态优化模型

城市中心区停车问题与交通拥堵问题密切相关,也与停车换乘(P+R)问题相关,交通流、路边停车和P+R需要统一模型研究。为此,建立考虑交通流的城市中心路内停车与P+R的动态优化模型。短期最优流率模型考虑到路内停车位会减少正常行驶车辆的道路空间,而且巡航停车会和其它车辆产生拥堵,为此,需要加快路内停车周转率,将路内停车资源与交通流协同管理。短期停车容量模型利用Stackelberg博弈：在政府追求社会总成本最小和私人运营商追求利润最大的基础上,出行者追求用户出行成本最小。研究表明,在需求固定的情况下,随着车辆停放时间的增加,路内停车费与P+R停车费都在不断下降,路内停车容量在不断减少,而P+R停车容量不断增加,说明如果选择短时停车或者临时停车,可以选择路内停车;而如果选择长时间停车,可以选择P+R停车。在需求远大于供给时,路内停车将演化为车道控制。     

平顶山市中心区停车需求预测研究

本文针对平顶山市中心区停车难问题,通过停车现状调查,结合停车小区划分状况,采用以交通量—停车需求模型为主静态交通发生率模型检验相结合的方法,进行规划年平顶山市停车需求预测。两种预测结果吻合程度较好,实现了中心区停车需求的准确预测。     

移动机器人智能车场停车资源调度分配

商业、民航业、汽车制造业停车场的“效率低、管理难”问题日渐严峻,通过引入AGV构建自动化智能停车场迫在眉睫。与柔性制造系统、自动化码头等领域不同,AGV智能停车场可以自由选择终点,而传统的停车资源分配方法：随机分配或就近分配对AGV运行情况的预测不足,造成等待时间与停车资源的大量浪费。本文提出了一种停车资源分配方案的代价评价模型,通过计算分配方案的路径干涉概率对分配方案进行评价,并在传统分配方法的基础上提出了两种新的停车资源分配方法。通过Plant Simulation对模型进行仿真验证,仿真结果显示：在44个停车位,4辆AGV投入运输的情况下,降低路径干涉概率,将仿真总时长降低了30.4%,提高了停车场的运输效率。     

考虑用户偏好的奖励机制下共享单车分流停车引导策略研究

为缓解共享单车停车空间不足导致的乱停乱放问题,提出共享单车停车分流引导策略,并根据用户行为选择设置相应的奖励措施。设计叙述性偏好问卷调查,获取用户行为选择偏好数据,运用Logit模型进行分析并构建激励共享单车用户分流停车的奖励机制;构建以企业成本最小和转移停车需求最大为目标的多目标优化模型,提出引导用户分流停车的策略。以西三旗永泰庄地铁站为例检验了该策略的实际可操作性,结果表明策略用户接受度达60%,预计成功转移58.33%的过量停车需求。该策略能够在一定程度上缓解由于停车空间不足导致的共享单车停车问题,可以为共享单车停车管理提供有效指导。     

考虑航班计划的机场短时停车需求预测

为克服现有短时停车需求模型无法直接利用于机场停车需求预测这一问题,利用停车数据、航班计划和气象信息,建立了面向机场停车场的短时停车需求预测模型。首先使用机场停车数据分析了停车场短时车辆到达与离去特性,然后考虑到航班计划对机场停车场短时停车需求的影响,将其与气象状况同时引入到短时停车需求影响因素中,建立了基于Conv1D-LSTM神经网络结构的机场短时停车需求模型。以上海虹桥机场停车场为实例,Conv1D-LSTM模型实验结果的平均绝对误差和均方根误差分别为12.057 辆和14.237 辆;对比多个其他模型实验结果,本文构建的Conv1D-LSTM模型预测效果更优,能有效应用于机场停车场短时停车需求预测。     

城市停车诱导系统分析

城市停车诱导系统的基础理论研究是分析和解决其规划设计中关键问题的基石。以系统论的思想从停车诱导系统的概念和内涵分析出发,详细分析了系统的要素、功能、特征、组成和分类以及系统的结构与技术支撑。系统分析的结果可以进一步加深对停车诱导本质的理解,并且可以为后续的相关理论与实践研究提供借鉴作用。     

考虑路侧停车需求的城市办公区单行交通组织优化

为提高道路网通行能力、缓解停车供需矛盾,从道路负荷度、车辆绕行及路侧停车需求三方面出发,构建针对城市办公区路网单行交通组织的双层规划模型。上层模型以最小干道路段平均饱和度、车辆最小绕行系数及最大停车泊位增长率为目标,力图优化单行方案以使目标函数最小;下层模型假定出行者遵循用户平衡分配原则选择路径,在此基础上设计遗传算法处理多目标问题。最后对北京市某办公区进行算例分析。研究结果表明:相较组织单行交通之前,干道饱和度明显降低,支路利用率显著提高;同时在保证较低的车均绕行距离的前提下,路侧可设置泊位数增大,支路可增设的路侧停车泊位为实施单行交通组织前的2.9倍。由此可见,研究提出的优化模型可为办公区等停车供需矛盾突出的城市中心区域组织单行交通提供理论支持。