基于模糊算法的停车诱导与交通流控制协同优化模型

在停车诱导和交通流控制双重目标函数约束下,建立了停车诱导与交通流控制协同优化模型.首先,以备选停车场泊位饱和度和路段交通流饱和度等作为约束条件,建立分层搜索模型,确定停车场初始解集.然后,采用模糊优选方法进行初始备选方案的排序研究,通过隶属函数对各备选停车场方案的原始数据进行标准化处理,并通过备选方案与基准方案的贴近度数值求得最优解.最后,以安徽省铜陵市中心城区某停车小区作为计算实例,证明了停车诱导与交通流控制协同优化模型能够成功地应用实施.     

不对等信息显示的城市停车预调度方法

以驾驶员出行过程中停车诱导效率最优化为目标,提出了一种停车不对等信息预调度模型。分析了停车调度研究的适用条件,以车辆到达停车场行程时间最小为目标函数,综合考虑交通流量、停车信息显示间隔、停车场选择概率、停车场饱和度等影响因素的量化方法,提出停车场不对等信息显示状态的阈值规定和自由组合寻优表达方法,并进行相应的计算方法研究;最后通过实例对比分析了同信息显示法和不对等信息显示法的停车诱导效果。计算结果表明:自由组合寻优法可减少约28%的驾驶员车辆停放行程时间。     

停车诱导信息集成结构模型设计及实现

面对动态、多变、实时的交通信息以及驾驶员对停车场信息的需求,停车管理需要走向智能化。停车诱导系统能为驾驶员提供实时的停车场信息以及周边道路情况,在基于多Agent系统的基础上进行分析,给出停车诱导信息集成结构模型,并利用面向对象的Agent进行设计,最后指出实现该系统还需进行的后续研究。     

基于中关村西区的地下停车诱导信息系统设计

以北京中关村西区地下停车场为背景，对停车诱导信息系统进行了设计与研究。文章主要介绍了中关村西区地下停车场诱导信息发布方案的设计，基于BP神经网络的停车泊位预测以及基于模糊推理的地下环廊路段优化选择，并给出了Matlab环境下的仿真结果。     

基于双目标模型的CBD停车诱导信息配置优化

为实现城市商业中心区(CBD)全局静态交通分布目标,从考虑停车者的选择行为着手,以区域内信息板显示周期内排队车辆总数和总行程时间最小建立目标函数,采用基于最优组合的信息显示组合方式来发挥停车诱导作用,影响驾车者的停车选择行为,并通过遗传算法获得目标函数优化值;以长沙市"五一商圈"为例,设置诱导后总排队车辆总数减少46%,表明该模型能通过引导停车者不选择"过热"的停车场而选择次选停车场来减少彷徨交通量。     

停车诱导信息板泊位状况显示优化模型

在考虑停车诱导率的基础上,综合考虑停车诱导信息板在路网中所处位置、道路交通状况和停车泊位的变化趋势等影响因素,以进入诱导区域内所有停放车辆到达停车场的车公里数(vehicle kilometers of travel,VKT)最小为目标,建立了停车诱导信息板泊位状况显示优化模型。该模型可以确定某一显示时间间隔内,诱导区域内所有停车诱导信息板泊位状况显示结果的最优组合。算例分析表明,该模型是可行的,且随着停车诱导率的增加,VKT随之下降,诱导效果随之提高。     

停车泊位预定技术研究

停车泊位预定是停车诱导系统的一项特色功能,系统除了提供停车场位置及使用状况、停车路线引导等功能,还需要提供停车场内的泊位引导、停车泊位预定等方便用户的功能。文章就停车泊位预定的相关问题进行了研究。首先,总结了国外在停车预定方面的研究成果,分析了停车预定技术的研究现状;其次,研究了停车泊位预定的类型,论述了两种预定类型的特点,分析了停车预定模型及其求解算法;最后,对停车预定的实现手段进行了比较、分析,提出了基于手机的停车预定技术的实现框架和方案。     

中心商业区停车方式选择行为影响因素研究

为了解中心商业区停车方式选择行为的因素影响,以沈阳市太原街片区为例,通过对停车行为的调查,应用非集计理论中的Logit模型,建立了包括出行者特征和选择方案特征的停车场选择模型,探讨了各种特征变量对停车方式选择行为的影响.分析结果表明:出行者性别、停车费率、停车后步行距离,停车费用支付者,以及停车时间对停车者的选择行为有显著影响.通过模型标定,建立了城市中心商业区地面以及地下停车场的选择概率模型.该模型可通过调节各影响因素取值来控制地面与地下停车场的选择概率.      

考虑个体停车需求的医院泊位分配优化

为缓解医院停车供需不平衡的现状,依托智能停车系统归类分析停车区块泊位,按需求分区处理医院停车场,建立基于个体需求特性的泊位分配双层规划模型.上层模型以社会效益最大为目标函数,考虑分区停车管理难度、停车管理成本和系统中个体逗留时间,引入停车管理指数判别停车泊位优化方案的可行价值;下层模型以泊位时变状态为基础,基于同类需求个体的停车紧迫程度和时空需求相似,引入停车方式、停车缴费方式、停车位数量、是否与周边共享的停车场外部特征变量对SEM-Logit结构方程模型进行改进,实现各类需求下个体效用最大化的停车泊位配置.设计模拟退火算法求解算例模型,对模型关键参数进行灵敏度分析,运用Matlab软件模拟仿真.结果表明,医院全天停车需求稳定不变的前提下,削弱早晚高峰峰值,进入医院车辆数分别下降9.8%和10.3%,全天最大排队长度减少38.5%.案例分区密集程度指标为2时,泊位分配模型实现停车场使用效率最佳(0.66),社会效益最优(0.96).考虑个体停车需求的泊位分配方式,按需求条理化的停车需求管理显著改善车辆停放秩序,提高医院停车利用效率,为有效缓解医院停车问题提供策略.      

与路外停车场协调的城市路内停车设施选址优化模型

为了使路内外停车设施合理分布,减小停车成本,满足城市停车需求,保证城市动、静态交通的整体效率,从路内外停车设施的关系出发,比较路内外停车设施的车辆停放特性及泊车者的停车行为特性,得出路内停车行为发生的特点;并且通过分析路内停车设施对动态交通的影响,建立了离散和连续的延误评价分析模型。假设停车需求与路外停车场已知,在综合考虑路内停车设施对动态交通的影响、绕行距离、步行距离及泊位供应量的基础上,提出一种多层次、多目标优化模型。用遗传算法求解,算例计算结果表明,与路外停车场协调设置路内停车带,不仅能满足停车需求,而且能使平均绕行距离和平均步行距离分别减少80％和65．5％。     

基于物联网地下停车场诱导系统的思考

文章针对当前智能停车领域普遍关注的的地下停车场交通诱导问题,论文基于物联网技术给出了地下停车场诱导系统的总体设计框架,并重点在停车前的停车场选择和进入停车场后车位选择和路径诱导两方面进行了模型设计。通过该模型及原理,用户可以提前获取最优停车场推荐决策,并在进入停车场后实现车位的科学分配和停车最佳路径诱导。     

面向停车诱导系统的都市商务区停车行为调查及分析

徐家汇地区是上海市中心城4个市级副中心之一,是上海重要的CBD商务区。自2004年初第一批停车诱导显示屏投入使用以来,该区域停车诱导系统已包含停车场(库)21个,诱导泊位近5000个。从使用情况来看,该系统在诱导显示屏的设置、设计和诱导信息的提供上,没有充分考虑使用者的行为、心理特性,群众满意度不高。为配合该系统的改造升级,2006年4月进行了大规模的停车行为及意向调查,分析了目前停车诱导系统存在的问题,提出了改进措施,取得的成果对其他地区停车诱导系统的实施具有重要借鉴作用。     

CBD停车诱导标志设置的研究

停车诱导系统作为智能交通系统的1个重要组成部分,对于缓解城市＂停车难＂问题,尤其是解决城市中心商业区＂停车难＂起着至关重要的作用。国内外许多城市都运用停车诱导系统很好地缓解了＂停车难＂的问题。结合国内外城市中心商业区的停车经验,通过分析了城市中心商业区停车现状,探讨关于城市中心商业区停车标志的设置,将城市中心商业区停车诱导标志划分为外围诱导和内部停车场诱导2个部分。并以淮安市城市中心商业区为例,对其停车诱导标志设置进行了规划,实验结果表明该区域内的泊位利用率由原来的50.19%提高至69.23%。     

基于粒子群和LSTM模型的变区间短时停车需求预测方法

停车信息是智能停车诱导系统得以成功实施的关键与基础, 被广泛认为能够有效解决当前停车难问题。鉴于停车信息在解决停车问题中的重要性, 研究了基于粒子群和LSTM模型的变区间短时停车需求预测方法。为充分发挥数据在提高模型预测精度的作用, 提出了以马尔可夫生灭过程为基础概率转移模型, 将停车到达率、离开率量化车随时间变化的停车需求, 通过标定实际的停车到达率和离开率, 确定预测模型的动态预测间隔与时段; 采用LSTM网络作为基础预测模型, 并利用粒子群优化算法优化网络参数。以吉林大学南岭校区停车场为研究对象, 按工作日与非工作日分别对停车数据进行预测并与其他预测模型进行对比分析。结果表明: 提出的停车需求预测模型在工作日的预测平均绝对误差为2.53辆, 均方误差为11.89辆; 非工作日的预测平均绝对误差为2.32辆, 均方误差为10.89辆。      

停车诱导系统对行程时间的影响分析

行程时间是衡量出行者出行效率的直接标准,也是停车诱导系统给出行者带来的重要效益之一。文中分析了停车诱导系统对行程时间的影响,根据出行效用最大化原则,建立了基于Logit模型的停车选择函数,以出行者总的行程时间T 为决策变量建立停车诱导模型及目标函数;以大理古城部分区域停车诱导系统调查数据为基础,利用 MATLAB软件对模型参数进行标定,并对参数进行有效性检验,最后将停车选择函数的计算值与实际调查值进行对比,结果表明,设置停车诱导系统后,出行者总行程时间减少32.75%。     

非集聚模型在停车需求预测中的应用研究

城市停车需求预测是城市停车场规划的一项重要内容。针对国内传统的停车需求预测模型的不足,提出了一种简便、实用的停车需求预测非集聚模型,该模型可以为我国城市停车需求预测提供借鉴。     

城市停车场规划调查方法探讨

为城市停车场规划进行的停车场调查是一项庞大复杂的系统性工作。该文分别从现状停车泊位数、现状停车场内的停车特征和与停车有关的社会经济指标三个方面探讨停车场的调查方法。     

停车场内部诱导信息重要度评价及布局方法研究

为提高大型地下停车场内部诱导信息布局的科学性与合理性,利用SMI眼动仪检测驾驶员在停车场内部的眼动数据,在实车试验的基础上研究驾驶员对不同诱导信息的注视数据和注视点在视域的分布情况,分析驾驶员在停车场内部的视认特性;结合Nemenyi检验结果和驾驶员停车问卷调查,选取注视总频次、总注视时间、巡游时间和心理影响指数作为诱...     

城市中心区路内停车调查分析——以南京为例

在路内停车调查的基础上,对比路外停车相关研究成果,分析了路内停车特征和停放行为特性,得到路内停车时间短、对步行距离要求高、路内停车场利用率较高且与周边用地属性有很大关系;简单分析了当前城市路内停车存在的问题以及利用停车收费调整停车需求的有效性。最后,指出路内停车场的设置除了考虑其对道路交通流的影响,还要考虑区域路外停车的供应量、服务的土地利用类型以及停车者对步行距离的要求。     

城市商圈停车诱导系统研究

随着我国现代化城市聚集性发展,城市居民越来越多,由于出行需要,容易集中聚集到中心城区的商业圈内,极易出现交通拥堵和停车困难的问题.本文针对现在城市商圈普遍存在的车位紧张,停车困难的问题,希望通过引入停车诱导系统,通过对停车车辆和车位信息进行收集整理,并反馈引导车辆驾驶员,在商圈内进行更高效的停车.从而改善商圈停车环境,...