停车泊位有限供给条件下最佳停车泊位规模

为了确定城市中心区的合理停车泊位数量,使之既能满足基本出行需要,又能抑制过量出行造成路网拥堵,首先对停车泊位有限供给条件下驾驶员出行行为进行了分析,划分了不同驾驶员属性以反映不同驾驶员的出行意愿与决策特征,并在此基础上构建了最佳泊位规模优化模型,以使得在道路网络最大容量允许范围内可满足的停车总需求最大并做到泊位利用最大化.介绍了模型求解算法,数值算例表明,通过该模型的优化可确定城市中心区的最佳停车泊位数量,为停车需求管理提供科学依据.     

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.     

向量自回归预测的泊位共享优化算法研究

以城市中心区的停车问题为主要研究对象,总结了城市中心区的停车特性。分析了国内外研究现状、在城市中心区停车特点的基础上,分析了停车需求预测、泊位共享理论、泊位共享分配策略等问题,构建了基于向量自回归预测的泊位共享优化算法。最后以重庆市江北区行政服务中心区域为实验对象,对该区域进行数据收集、分析和总结,为理论研究提供实例,验证了方法的可行性和有效性。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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.     

基于HPM理论的中心区配建停车库利用率模型

建筑物配建停车库是城市停车设施的主体,提高现有配建停车库利用率与均衡性对缓解中心区停车难具有重要意义。将特征价格模型(HPM)引入静态交通领域,在探讨该模型拓展性与可移植性基础上,首先以建筑物区域位置、建筑物服务用途、车库规模、出入口所在道路等级、停车收费标准、车库周边路内泊位数量为自变量,以单位时段停车库平均利用率为因变量,分别建立线性、半对数、双对数停车库利用率模型。然后应用重庆市解放碑中心区配建停车库数据,分别建立上午、下午、晚间时段中心区配建停车库半对数利用率模型。研究结果表明:影响中心区配建停车库利用率的因素具有一定的动态性,建筑物区域位置、服务用途、停车库周边路内泊位数量为最主要因素,且停车库周边每10个路内泊位会对停车库利用率产生1%~7%的竞争性影响。最后结合模型回归数据,从规划、管理、停车行为等方面提出提高中心区配建停车库利用率与均衡性的措施与建议。     

基于土地利用的城市停车需求预测问题研究

为了解决目前不同停车预测模型在使用时的限制问题,本文在交通量-停车需求模型的基础上,根据各小区出行吸引的交通方式构成对小区进行分组,并结合交通小区土地利用状况对分组进行修正,分组预测规划期内出行吸引的交通方式构成,继而对各小区的停车需求进行预测. 通过实例计算证明了此方法的准确性.     

基于生态足迹法的资源型城市人口容量研究

借助生态足迹法模型,选取资源型城市的典型代表—平顶山市为研究区域,对其人口容量进行分析预测,结果显示:平顶山市2010年人口容量约为486万人,实际约为490万人;预测平顶山市2020年人口容量约为506万人.     

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...     

基于时间序列模型的停车场泊位特性预测研究

基于某行政服务中心的停车场进出车辆数据,讨论了传统停车需求预测方法特征,分析其适用范围,判断预测实时停车需求的可行性.在此基础上,引入经济学中常用的时间序列模型,明确构建模型的关键步骤和检验方法,在Eviews 9.0工作平台上进行模型检验与预测.并举例对模型进行了仿真实验,验证了模型的有效性,取得了理想的效果.     

城市中心区路内停车累进计费定价模型

以上海中心区路内外停车场(库)停车者为研究对象,在分析影响停车选择行为的停车方式属性和停车者特征的基础上建立多项Logit模型和混合Logit模型以研究合理的路内停车累进计费结构,结果表明停车费率和步行时间等因素对路内外停车选择起到了关键作用,停车者对费率具有很强的异质性,并且首小时停车费率富有弹性,而自第2小时开始缺乏弹性.最后根据85%的路内车位占用率,并结合上海市路内停车累进计费政策提出新的路内外停车收费结构,以期达到降低路内车位占用率和减少路内长时停车数量的目的.     

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.     

平顶山市“十二五”规划期间人口发展预测

根据最新人口统计资料,分别建立长、中、短不同维度的GM（11,）模型、增量GM（11,）模型和灰色Verhulst模型,对2005-2009年平顶山市人口总量进行检验性预测,通过对比分析,发现短维度GM（1,1）模型的预测效果要好于其他模型.最后,在充分采纳新信息的基础上建立5维GM（1,1）模型,对十二五期间平顶山市...     

基于GM(1,1)模型的平顶山市劳动力人口供给预测

现阶段中国人口存在总量增长、老龄化加速与劳动力下降以及地域不平衡性的特点.以平顶山市劳动力人口变化趋势为研究对象,运用短维灰色GM(1,1)模型进行平顶山市劳动年龄人口预测,运用线性回归进行平顶山市劳动参与率分析,并建立平顶山市劳动力人口预测模型,最终预测2010—2019年平顶山市劳动力人口供给情况.结果表明:以15~64岁为统计口径的平顶山市劳动力人口在2010—2019年间将保持平稳缓慢增长状态,年均增长速度约为0.4%,尚未出现劳动力短缺拐点.     

基于相空间重构及Elman网络的停车泊位数据预测

针对停车诱导系统（PGIS）中短时空余停车泊位时间序列数据预测问题，提出应用相空间重构与Elman神经网络相结合的方法来进行预测．首先分析了相空间重构的技术原理，在此基础上导出时间序列预测模型，并以Elman神经网络训练模拟该模型．介绍了相空间重构与Elman神经网络相结合的预测方法的具体实现过程与步骤，提出了短时空余停车泊位数据的预测效果评价指标．通过预测实例表明，该方法用于停车诱导系统中短时空余停车泊位数据的预测具有较好的预测准确性和有效性．     

停车换乘站位置选择及换乘需求预测

城市中心区外相邻轨道站处的停车换乘站位置选择是城市停车换乘规划中经常遇到的问题，但目前尚没有简单、操作性较强的解决方法。对此，首先给出换乘站位置选择时应遵循的原则，然后在分析这些原则的基础上，给出停车换乘站位置选择的方法及程序，并且对这一方法进行了一般性推广。探讨了停车换乘站换乘需求预测的方法，给出了预测时所需资料的调查内容、调查方法，以及换乘需求量计算的主要参数和自变量的确定方法。实例表明，该方法具有很强的可操作性。     

城市停车设施需求预测研究

从分析影响城市内停车设施需求量的因素入手,全面总结了多种停车需求预测模型,并在此基础上提出静态交通发生率的模型及求解算法．模型应用在上海市停车需求预测中并取得了良好效果．