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向量自回归预测的泊位共享优化算法研究
引用本文:张雷,陈浩,王强,刘虹蔚. 向量自回归预测的泊位共享优化算法研究[J]. 科学技术与工程, 2017, 17(5)
作者姓名:张雷  陈浩  王强  刘虹蔚
作者单位:重庆交通大学数学与统计学院,重庆交通大学,重庆交通大学,重庆交通大学
基金项目:国家自然科学基金项目(11501065、A011501) 资助;重庆市基础与前沿研究计划项目(cstc2015jcyjA00033)资助
摘    要: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。

关 键 词:向量自回归预测模型  泊位共享 停车需求预测  共享分配双层模型
收稿时间:2016-08-20
修稿时间:2016-09-23

Shared berth optimization algorithm based on vector autoregressive prediction research
Zhang Lei,and. Shared berth optimization algorithm based on vector autoregressive prediction research[J]. Science Technology and Engineering, 2017, 17(5)
Authors:Zhang Lei  and
Abstract:In this paper, the parking problem in the city as the main research object, summarizes the parking characteristics of the city. Analyzes the research status at home and abroad, on the basis of the characteristics of urban central area parking, parking demand forecasting is analyzed, the berth sharing theory, Shared berth allocation strategy, build the Shared berth optimization algorithm based on vector autoregressive prediction. Finally, chongqing"s jiangbei district administrative service center area as experimental object, the area is data collection, analysis and summary, for theoretical research paper examples, demonstrate the feasibility and effectiveness of this method.
Keywords:vector  autoregressive prediction  model shared  berth parking  demand forecasting  double model
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