基于生存分析的夜间驻留停车需求预测

为了在微观层面对夜间停车需求进行准确预测,采用生存分析的方法建立夜间停车需求预测模型.首先将夜间停放的车辆定义为日间驶入车辆的驻留部分,对应的夜间停车需求预测转换为日间驶入车辆驻留的概率预测;进一步从日间驶入车辆的停车时长分布入手,用生存分析方法估计车辆停放不同时长的概率,从而预测夜间驻留的停车需求.最后用上海某科技园实际停车数据进行分析验证,构建Cox比例风险模型,获得不同影响因素下的生存时间曲线以及过夜驻留停车概率.结果表明,车辆夜间驻留的概率与工作日、驶入天气、用户类型以及驶入时刻等变量有关,全天夜间驻留预测精度达92.1%.利用生存分析方法预测夜间停车需求是有效的,能够为停车场的夜间需求管理提供决策依据.     

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短时停车需求影响因素中,建立了基于Conv1D-长短期记忆(long short-term memory, 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,所构建的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。     

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.     

停车需求特征指标的潜在特性

在连续数据条件下,对停车需求特征指标的稳定性和代表性进行考察.基于连续数据分析的停车需求特征指标的稳定性和代表性与传统应用过程中的假设有很大出入,表明了以往基于经验的随机抽样和处理方法存在一定缺陷.然而,对停车需求特征指标进行高峰比转换后,组别差异被有效地抑制.基于同步统计推断法,发现各停车需求特征指标的不同分组间均无显著性差异,说明了在各自的波动范围内,停车需求特征指标具有稳定性和代表性.     

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.     

基于霍尔三维模型的智能停车系统设计

建立基于霍尔三维结构的智能停车系统模型,为智能停车系统的建设实施提供系统化、整体性的理论引导。借鉴霍尔三维结构理论构建智能停车系统的时间维、逻辑维、技术维和体验维结构,运用问卷法、访谈法在此基础上对设计流程和大型商场停车体验进行系统分析,挖掘用户需求并转化为设计需求,用层次分析法对设计模型进行评价和检验。在进行智能停车系统建设时把设计过程相关的因素联系起来,不仅能及时发现和高效解决设计流程中出现的问题,而且能够从宏观上调控整个设计流程,确保人们拥有全面和优质的停车体验,这对智能停车系统的完善和优化具有方法论层面的指导意义,以此,对其他的智能系统,也带来一些新的思考。     

关于城市路边停车及其收费若干问题的思考

目前,路边停车在满足城市停车需求方面,仍然占着非常重要的地位。合理地制定路边停车收费政策,有效发挥路边停车的优势,缓解交通拥挤的压力,已成为城市管理部门的重要工作任务。文章分析了路边停车及其收费的现状和问题,并对城市道路拥挤区域的路边停车收费对策进行了初步的探讨。     

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。     

城市综合体建筑停车规划及其管理措施探讨

文章通过对国内外现有综合体建筑停车交通分析,对停车场规模及管理措施进行探讨,结合综合体建筑对周边交通影响分析,提出有效的交通管理措施,以期实现停车场规模适当、停车场高效利用和节约停车场建设成本,同时满足停车需求。     

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。     

Optimization of Time-Varying Parking Charges and Parking Supply in Networks with Multiple User Classes and Multiple Parking Facilities

The optimization of parking charges and parking supply over the time of a day is an important problem in the design of transportation networks. This paper presents a bilevel model to determine the opti-mal time-varying parking charges and parking supply in road networks with multiple user classes and different types of parking facilities. The upper level of the model aims to maximize the network net benefit in response to the parking charges and parking supply, whereas the lower level is a time-dependent network equilibrium problem with elastic demand. A descent-gradient-based solution algorithm is adapted to solve the model. The numerical results show that the implementation of time-varying parking charges and parking supply is useful to effectively cater to the time-varying demand with different parking needs. The model provides a powerful tool for strategically designing parking locations and evaluating various parking policies.     

自动代客泊车接受度及停车选择行为影响因素分析

自动代客泊车是无人驾驶系统的重要组成部分,对于缓解城市交通拥堵具有重要作用。为了探讨自动代客泊车接受度及选择行为影响因素,首先基于技术接受模型,选取感知易用性、感知有用性、行为态度、行为意向、感知风险、信任六个心理潜变量构建自动代客泊车结构方程模型。随后基于线上调查问卷数据,采用随机森林算法构建考虑心理潜变量模型与不考虑心理潜变量模型,研究发现考虑心理潜变量的随机森林模型拟合优度更高,更适合用于分析自动代客泊车选择行为的影响因素。通过袋外估算误差率对考虑心理潜变量的随机森林模型进行变量筛选,结果表明当变量个数为9时,该模型的袋外估算误差率最小,筛选后的变量分别为停车费用、受教育程度、感知风险、出行总成本、行为意向、信任、月收入水平、感知易用性、年龄。最后将筛选后的9个变量纳入逻辑回归中进一步分析各变量对选择行为的影响程度,参数标定结果表明停车费用、受教育程度、感知风险、出行总成本、行为意向、信任、月收入水平、年龄变量均对选择行为具有显著影响。     

基于样条理论的自动垂直泊车轨迹规划

分析泊车轨迹曲线设计要求并综合B样条曲线特点,提出基于B样条曲线理论通过对轨迹控制点优化进行自动垂直泊车轨迹规划的方法.分析泊车过程中存在的可能性碰撞点,并建立相应的避撞约束函数.考虑泊车环境障碍约束、车辆自身参数约束、泊车初始点方位约束、泊车终点位置约束,以泊车轨迹的最大曲率值最小化为目标,以轨迹曲线控制点为变量,根据Ackerman转向原理建立车辆运动轨迹多约束方程.分别对一般泊车环境和狭小空间泊车环境进行泊车轨迹规划,利用Matlab软件非线性约束优化函数求得轨迹控制点,得出轨迹曲线.仿真结果表明:对于一般泊车环境该方法能使车辆无碰撞地进入车位,且满足泊车轨迹曲率连续性;对于相对狭小泊车环境,也能求得一组轨迹控制点,通过不断调节前轮转角实现车辆无碰撞地泊车入位并保证了轨迹曲率的连续性.仿真结果表明了基于样条理论的泊车轨迹规划方法可实现车辆无碰撞地泊车入位,并满足轨迹曲率连续性要求,有效地解决了泊车过程中停车转向问题.     

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.     

考虑车位占用率的机场停车场收费定价模型

由于航空旅客小汽车出行需求的持续增长,机场停车需求不断增加,进而导致机场停车场出现了供需不平衡的状况,本文基于收益管理思想,以期望车位占用率和停车场收益最大化为决策目标,建立了机场停车场收费定价的双层规划模型,基于随机用户均衡原则,建立了航空旅客出行方式选择模型作为双层规划模型的下层模型,并根据所建立的模型设计了相应的求解算法,而后通过算例验证了所提出的模型和算法的可行性。结果表明,在定价时,考虑停车场的容量和车位占用率,能够使停车资源得到更好的利用。     

基于生成率的城市中心区域停车需求预测研究

在生成率模型的基础上,引入区位因子,建立一种适合城市中心区域的停车需求预测模型。通过在上海市江湾五角场城市副中心停车规划中的实际运用,该模型在预测变化较大的城市中心区域的停车需求时,可以较好地避免传统方法中的一些不足。     

停车场泊位占有率预测方法评价

采用上海市五角场地区的停车泊位检测数据,分析了商业、办公和体育场3种不同类型停车场泊位占有率(parking occupancy rate,POR)的时变特征,并评价了ARIMA(autoregressive integrated moving average)、卡尔曼滤波和BP(back propagation)神经网络等3种常用方法在POR预测中的适用性.结果表明,ARIMA和BP神经网络的预测精度总体优于卡尔曼滤波,BP神经网络在商业和办公停车场的短时预测中有较好的精度;3种方法的预测精度均随预测时间步长的增加而逐渐降低;不同类型停车场的POR预测精度存在较大差异,工作日的预测精度一般高于非工作日,且模型具有较好的自适应性.     

基于嵌入式的智能泊车辅助系统设计

为使泊车更加安全可靠,设计了一种基于嵌入式的智能泊车辅助系统。系统利用红外传感器和超声波传感器检测车位,通过 LPC1114处理器分析其反馈结果,并用来控制电机和舵机实现智能泊车的仿真模拟。测试结果证明了系统的安全性和稳定性。     

先进的停车信息系统研究

随着我国汽车数量的迅速增加，解决停车问题已成当务之急。为此我们需要一个先进的停车信息系统(APIS)，帮助解决我国交通问题和停车问题。文章结合智能运输系统(ITS)，讨论先进停车信息系统的设计原则、结构、子系统功能及算法设计等，根据国内外发展的情况，提出了基于Internet的先进的停车信息服务网。最后指出一些有待进一步研究的问题。