城市中心区停车设施供应研究

随着城市化进程的加快，我国机动车拥有量及道路交通量急剧增加，停车问题已成为诸多城市的难题。本文在分析了城市中心区停车设施供应的影响因素的基础上，建立了停车设施供应与停车需求关系模型以及停车设施供应与路网容量平衡关系模型，对如何合理确定城市中心区停车泊位供应量进行了探讨，并在浙江省台州市滨海工业城启动区块的停车设施供应规划中得到应用，可为我国城市中心区静态交通设施规划提供借鉴。     

城市中心区停车设施供应研究

随着城市化进程的加快,我国机动车拥有量及道路交通量急剧增加,停车问题已成为诸多城市的难题.本文在分析了城市中心区停车设施供应的影响因素的基础上,建立了停车设施供应与停车需求关系模型以及停车设施供应与路网容量平衡关系模型,对如何合理确定城市中心区停车泊位供应量进行了探讨,并在浙江省台州市滨海工业城启动区块的停车设施供应规划中得到应用,可为我国城市中心区静态交通设施规划提供借鉴.     

我国城市道路路内停车泊位应如何设置

国外的停车理念是尽量少地设置路内停车泊位,在保障区域道路交通安全与交通运行的前提下,综合考虑道路条件、交通运行状况以及交通环境等因素,可适量设置;国外普遍通过不同颜色的停车标线区分泊位使用性质、条件,合理引导停车需求,实现路内停车与路网交通运行的动态协调……国外停车位的设置规定可以为我国提供经验。     

我国路内限时长停车管理可行性研究

正城市中心区长时间路内停车,既造成道路通行能力下降,又增加车辆寻找停车位的交通量,加剧了城市道路拥堵。城市中心区0.5～2小时限时长停车模式已经在发达国家和地区广泛采用,对提高路内停车泊位周转率和缓解城市中心区交通拥堵效果显著。那具体是如何做的呢?我国实行路内限时长停车模式是否可行呢?     

城市中心区停车规划研究

研究城市中心区的停车特性以及停车特征,深入分析其供应和需求关系,正确处理好城市中心区的停车问题,对解决道路交通拥挤,减少交通事故,提高道路通行能力方面有重要的意义。该文根据停车调查数据,以重庆市南岸区南坪核心区的停车规划为例,研究停车配建指标、停车需求与停车供给之间的关系,分析近期、远期城市中心区的停车需求,提出相应的路内、路外停车规划方案,为停车规划实践上提供一套切实可行的方法,解决城市中心区的停车问题。     

我国路内停车问题及管理措施研究

路内停车是缓解城市停车问题的重要手段之一,路内停车泊位的有效管理对城市交通状况乃至城市的发展都有重要影响。为解决我国日益严重的停车问题,在分析我国路内停车的主要问题和成因的基础上,从停车管理机构、停车收费标准、收费手段、停车管理设施、违法停车处罚机制等方面提出了适合我国城市现状的路内停车管理方法。以期为相关工作提供参考。     

城市中心路内停车次优容量研究

为了研究路内停车率的动态决策方法,优化路内停车容量,以实现城市中心路内停车资源的有效配置和高效利用。从路内停车供需关系的角度进行分析,将出行成本函数中引入了油耗成本,并对路内停车容量与路内停车流率进行综合考虑,以社会剩余最大化为优化目标,在短期(容量既定)情况下,给出了停车费作为内生变量时的路内停车次优流率的求解方法;进一步,运用比较静态分析和动态分析,在长期(容量不定)情况下,给出了路内停车次优容量的求解方法,得出了路内停车容量随停车需求及停车时长的变化规律。通过考虑路内停车容量上限,对路内停车次优容量的计算方法进行了改进,数值算例有效地验证了算法的可行性,从而在容量上限较小的情况下对Arnott路内停车容量计算方法进行了优化。研究表明:在停车活动活跃时,综合考虑道路条件及过境车辆的影响,将一定需求下的路内停车容量控制在较佳的水平下,可以有效提高平均停车时长范围内的城市中心路内停车效率,使得城市中心的道路边缘空间所产生的社会效益达到最大化,同时,还可以有效避免城市中心频繁的停车行为对动态交通的影响。研究结果可以为城市中心路内停车管理和决策提供理论支撑,同时,对于车道控制理论和技术也有着一定的借鉴意义。     

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％。     

基于元胞自动机的路内停车对路段通行能力的影响研究

设置路内泊位是解决停车供需不平衡问题的1种重要的措施。然而,不合理的路内泊位设置不仅无法解决停车难的问题,还会降低道路通行能力,导致交通拥堵,从而衍生出一系列交通问题。为进一步从微观层面探究路内停车泊位供求关系以及停车便利性对路段通行能力的影响,构建了1个包括跟驰模型、换道模型和停靠模型的单向双车道元胞自动机模型。在跟驰模型中,通过为停车路段和非停车路段设置不同的慢化概率,探究机动车正常行驶和巡游停靠过程的差异性。在停靠模型中,通过设置停车机动持续时间,解析路内停车便利性对路段通行能力的影响。基于实地调查数据,对模型中正常行驶车辆和巡游停靠车辆的运行规则分别进行了标定,并对模型的可靠性进行了验证。与现有模型的对比分析结果表明,本文模型具有最好的拟合效果,平均绝对误差指标可以降低53.74%～75.71%,能更真实地反应路内停车过程对路段交通流的影响。随着交通流密度的增加,本文模型的平均绝对误差指标可以降低16.39%～52.85%,可以避免过高估计路内泊位对路段通行能力的负面影响,是现有研究的重要补充。在开放边界条件下,分别探究了停车需求、便利性和供给能力变化情景下路段通行能力的变化特...     

B2 C泊位共享管理模式及时间窗调控方法

为解决泊位共享实践中安全性、效率性和时间冲突等主要发展障碍,弥补既有停车需求预测模型不适应短时需求预测且共享匹配算法缺乏时变可共享泊位数量和时间窗数据的不足.从泊位共享市场运营管理机制入手,在B2C商业共享模式下采用流动化泊位管理模式和分时段共享选择模式以满足共享双方高效性和安全性诉求.基于车辆抵离与泊位占用间协整关系,以短时动态需求预测为导向构建向量自回归模型把握泊位供需时变规律,并结合路内停车时长分布特征确定1.5h最小共享时长,在设定动态预留泊位比例和最大共享数量判定原则的前提下,成功获取了各时段可开放泊位数量和时间窗动态分布数据.数值实验表明,该共享模式和时间窗调控策略可优化泊位资源配置结构,挖掘样本区域内既有配建泊位66.4% 的闲置服务能力.      

高铁商务区地下停车交通组织分析——以宿迁市为例

高铁商务区是城市重要的经济活动中心,存在大量的商务交通需求,往往带来大量的停车需求。以宿迁市为例,从停车需求分析发现,现有规范并不能很好地支撑停车泊位数计算,提岀采取估算交通量和泊位周转率的方法重新估算泊位数。在具体交通组织方案中,在考虑岀入口通行能力和交叉口对出入口的限制的情况下,得到了地下停车场的开口方案。设计中使用“一纵四横”联络道实现停车库互联互通,提高停车库使用便捷性。     

基于多智能体深度强化学习的停车系统智能延时匹配方法

“互联网＋”模式下区域停车“用户-资源”优化匹配是解决找车位难问题的有效途径，传统研究主要关注动态匹配机制设计，缺乏对用户匹配时机的考虑。在随机动态环境下，用户到达目的地附近后进行适当的延时等待，往往可以获得更优质的泊位资源，但取决于当前的停车供需模式。据此首次提出智能延时匹配策略，将每个停车用户抽象为智能体，构建多智能体深度Q学习模型(M-DQN)。结合系统的停车供需状态学习，用户自主决策延时等待时间，进入分配池后，系统利用匈牙利算法进行泊位匹配。在智能体总数量可变的环境下，利用集中式训练与分布式执行的框架，实现多智能体协同优化。为对比智能延时策略的效果，设计等待零时长策略(Greedy)和等待最大时长策略(Max Delay)。在算例中，结合同济大学四平路校区实测停车数据，设计3种不同的停车供需模式场景。在工作日早高峰时段，Greedy是最优的匹配策略，M-DQN和Max Delay的平均停车过程总用时会增加，匹配成功率下降；在工作日非高峰时段，M-DQN的平均停车过程总用时相较于Greedy和Max Delay分别减少23.8%和22.4%，效果提升明显；在工作日晚高峰时段，M-DQN的平均停车过程总用时相较于Greedy和Max Delay分别减少了12.8%和14.5%，M-DQN可以结合供需状态学习到最优的匹配策略。研究结果表明：在停车供需相对平衡的环境下，所提出的延时匹配策略和多智能体深度强化学习方法可以有效减少用户停车的平均行驶时间和步行距离，且停车周转率越高效果越好；但延时策略在应用方面仍有一定的局限性，不适用于停车供给紧张，停车周转率较低的场景。     

基于元胞自动机模型的路侧停车行为对交通流的影响研究

针对路侧停车带来的进出停车位排队延误、低速巡游降低通行效率、过量停车加剧交通负荷等问题,研究了路侧停车对路段动态交通流的影响分析方法。基于视频识别算法,提取路侧停车车辆在驶入车位过程中的运行轨迹和速度波动数据,解析路侧停车过程中的驶入行为特性,并按照行为差异将停车车辆停车全过程细分为进入路段、寻找车位、找到车位、驶入车位、静止停放、驶离车位、汇入路段和错失车位8类状态;分别依据停车车辆和通行车辆的实际驾驶行为,从跟驰特征、速度矫正、换道规则和位置更新等方面对路侧停车元胞自动机模型进行了改进;在选择目标车位时综合考虑了步行至目的地时间和驶入车位耗时2个要素。与常规通行车辆相比,深入分析了停车车辆提前换道和停车完后汇入路段行为对后车的影响。基于实际交通流数据对仿真模型进行参数标定,经验证,模型拟合度为77.6%;仿真分析了在差异化的停车需求强度下,巡游速度对道路通行能力和延误时间的影响规律。结果表明:固定的巡游速度和停车需求强度下,道路延误时间随道路交通量先增加后减少;在低停车需求强度下,巡游速度对道路通行能力影响微弱,在高停车需求强度下,当巡游速度从30 km/h降低至20 km/h,外侧车道饱和流量降低500 veh/h,最高延误时间增加105 s。      

停车场运行评价指标体系研究

随着城市“停车难”的问题日益突出,城市交通管理者迫切需要一套系统的评价指标体系以全面分析停车场运行情况,进一步辅助停车管理决策。基于停车场上传的属性数据及车辆停车行为数据,从停车效率、交通影响、经营收入及其他指标等4个方面建立了停车场运行评价指标体系,其中以利用率、周转率、停车时长等指标反映停车效率,以出入口流率说明停车场对周边道路的影响,以收费价格及车位平均收入说明经营情况,以月保及临保比例反映停车结构等,同时对各个指标的定义及计算方法进行了说明。以实际的停车场数据为例,说明了各个指标的计算结果及实际意义,从而验证了运行指标体系在实际运用中的有效性与正确性。      

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。     

基于神经网络的停车需求预测模型及应用

结合停车需求特点分析了停车需求影响因素,提出了基于主成分分析的BP神经网络停车需求预测模型,该模型主要是通过对城市中心区停车需求的经济、土地、交通的特征分析,利用主成分分析法,明确了影响停车需求的主成分,简化了神经网络的输入样本,消除了网络输入之间的相关性,提高了网络的性能,实现了公共停车需求的准确预测。     

关于Ⅱ型大城市轨道线网合理规模的研究

基于多个Ⅱ型大城市样本,结合传统轨道线网规模预测分析方法,总结归纳线网规模预测中可供参考的参数系统;并选取规模预测主要影响变量,基于主成分分析方法,形成一个能综合反应出行需求、线网覆盖及建设能力等多方面影响因素的复合指标,进而通过回归分析,建立适用于Ⅱ型大城市的多维度轨道线网规模预测模型。     

小城市停车发展研究——以扬中市为例

随着城市经济社会不断发展,小城市小汽车保有量持续增加,交通需求呈现快速增长趋势,而城市停车设施供应总量增加速度远低于交通需求增长速度,导致停车难问题在小城市范围内也日益凸显。本研究对扬中市城市“停车难、停车乱”进行问题研判分析,结合城市发展目标与城市停车发展趋势与需求,提出“调需、精供、优效”的城市停车发展策略,并提出相应措施,缓解近期城市停车难题,促进远期停车系统健康发展,为小城市停车发展提供一定参考。