公共自行车使用时空特性挖掘及租还需求预测

基于宁波市公共自行车刷卡数据、POI(Point of Interest)数据、气象和空气质量等数据，从数据驱动视角，深入挖掘公共自行车使用的时空特征及站点租还车需求预测。在时间上，采用KMeans算法，将站点聚为5类，探讨各类站点的时变需求规律及影响因素；在空间上，提出基于POI 数据的站点用地类型识别方法，将站点分为居住类、交通设施类、办公类和商业休闲类。构建以 15，30，60 min 为间隔，以租还车需求为目标变量的随机森林预测模型，并与常用的 BP (Back Propagation)神经网络、K最近邻方法进行比较。结果表明，随机森林模型的精度更高，适用性更强。以30 min为间隔的站点租还车需求预测精度最高，考虑站点土地利用类型后能有效提高模型的预测精度。本文结果可作为未来站点平衡调度的依据并推广应用于共享单车系统，为改善服务水平提供技术和理论支撑。     

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。     

北京:明天到哪里停车

相信有车一族都曾有过开着车在繁华地段转悠个把小时却找不到停车位的无奈；或者是下班驾车回家却发现小区里已经塞满了汽车，不得不把爱车停在路边，让它独自过夜；更有为了停车泊位的一纸证明而引出的无尽烦恼……尤其是像北京这样的大城市，“停车难”等问题不仅困扰着有车人，也让政府有关部门头疼。在城市机动车保有量不断攀升的情况下，人们或许会生出这样的疑问：明天在哪里停车？带着这个问题，记者来到北京市市政管理委员会，对停车设施管理处的庄建华副处长进行了专访，以期了解停车场的行业主管部门对北京市停车供求关系、解决方…     

编组站综合集成自动化系统实施过程中几个问题的探讨

本文介绍了成都北站综合自动化实施过程中遇到的道岔过电流保护设计、微机监测传输、尾部停车器逻辑设计和站场维修电话解决方案的实施经验和建议。     

我国城市机动车停车需求预测方法及其应用

本文天空并提出了我国城市机动车停车需求预测模型以及停车需求地区特征函数ｆ（ｘｉ）和交通影响函数ｆ（γＱ）的计算方法。作为应用实例，文中预测了苏州古城区停车需求，并给出了具体预测结果。     

台湾停车设备行业发展概况

台湾机械停车设备的产品概念与技术主要来自日本，台湾主要的停车设备厂商都和日商技术合作。德国的品牌间或在台湾出现，但都因为价位太高、互动较差而难以推展。