动态管理模式下路侧停车泊位占有率预测方法

城市停车已逐步实现信息化和动态化管理,本文对动态管理模式下大范围路侧泊位占有率预测方法进行研究.在收集美国旧金山492万条停车交易数据的基础上,利用可同时提取数据空间关联和时序趋势特征的卷积长短时记忆神经网络(Convolutional LSTM Network,ConvLSTM),分别构建考虑停车费率和时限动态变化的有政策模型,和没有动态管理信息输入的无政策模型.结果显示,有政策模型的训练效率和预测精度会显著提升.在政策平稳阶段,两种模型均能够有效预测泊位占有率;在政策发生变化时段,无政策模型的预测误差出现激增,但有政策模型的预测误差依然保持平稳,表明本文提出的方法能够很好地应对动态管理模式下停车需求的变化.     

基于深度学习的有效停车泊位预测模型

针对传统有效停车泊位预测方法无法刻画泊位前后时刻关联关系的问题,采用基于深度学习的LSTM(long short-term memcry)神经网络对其进行改进,提出了LSTM有效停车泊位预测模型,并基于此模型对不同类型的停车区域进行分析与预测.在构建模型的基础上,综合考虑了有效停车泊位预测的时空特性,选取目标区域内多个邻近停车场的历史停车数据组成数据集,并构建有效停车泊位预测的对比模型,以此检验模型的预测精度.研究结果表明:在不同类型停车区域的有效停车泊位预测中,LSTM模型预测结果与真实值一致性较好,预测精度均高于BP预测模型和ARIMA预测模型;LSTM模型在有效停车泊位预测方面可靠且有效.     

智能化停车诱导系统有效 停车泊位数据的预测技术研究

随着城市停车需求的迅速增加,长期以来隐匿的深层次的城市停车问题日益显现出来.作为智能交通系统的重要组成部分,智能化的停车诱导系统已成为现代城市交通管理中不可或缺的关键内容,而该系统重要参数之一的有效停车泊位数据的准确预测是系统能够成功运转的前提条件.由于目前尚无成熟的技术可以借鉴,如何预侧有效停车泊位数据问题成为摆在研究人员面前的一个技术难点.本文作者经过长期研究,给出了预测有效停车泊位数据的方法,为成功解决这一技术难题提供了思路.     

弹性激励下多停车场共享泊位竞价有效权分配算法

为保障弹性停车激励机制运营效益，引入排队论中的多级库存管理模式，将多个停车场的停车泊位共享过程转化为竞价有效权在不同停车场间的周转传递过程，本文提出基于Jackson网络的泊位共享竞价有效权分配算法，通过将竞价有效权在各区域停车场的路由选择决策表征为初步判定与二次调整两个阶段，推导其分配过程中有效泊位数稳态分布解及其约束条件，并以美国加州大学伯克利分校为例，探究外部停车需求演化下各子区域停车场的最优分配结果。研究表明：基于Jackson网络的竞价有效权分配算法能使不同子区域停车场在联动运营共享停车政策时，根据外部停车需求与自有共享泊位计算最优的竞价有效权分配数。若各子区域共享泊位配置充足，竞价有效权将按照需求优先级分配予中心区域的停车场，使整体泊位占有率维持在[0.65, 0.80]区间；随着泊位不断消耗，当各子区域停车场有效泊位数低于设定阈值时，竞价有效权在路由选择决策下将得到应急补充，使停车场的泊位占有率维持在[0.90, 1.00]的高位区间，实现在避免共享泊位出现过饱和状态的同时，减少停车场因空置多余泊位所支付的额外成本。     

考虑临时和预约需求的共享泊位动态分配方法

为解决多居住区共享停车场同时存在临时共享停车需求和提前预约共享停车需求的动态泊位分配问题，本文提出将未来几个时段的共享停车供需同时考虑到当前时段泊位分配中的单时段泊位分配方法，并将本时段泊位匹配结果延伸到后续时段，从而提出共享泊位动态分配流程。对临时停车需求，以用户成本最小为目标确立优先泊位匹配的原则；对预约停车需求，以系统收益最大为目标确立在当前时段结束时统一分配泊位的原则。定义4个指标评价模型效果。 选择来源于成都市某共享停车APP的3个居住小区一天的数据，对模型进行实证研究以及灵敏度分析。研究结果表明：临时共享停车需求和提前预约共享停车需求所占比例在0.4~0.6时，泊位分配后总目标表现最好；将未来几个时段的供需同时考虑到当前时段中，泊位分配效果更好，且考虑的未来时段越多，泊位分配后总目标越好；在泊位分配时，为了较好地保证临时停车需求能够优先分配到泊位，往往会造成总目标变差。     

居住区泊位对外共享能力评估模型

从停车资源共享理念出发,研究居住区泊位对外共享服务能力评估模型.首先分析了实施停车泊位共享的基本条件,然后分析了居住区的泊位空闲特性,在此基础上构建了停车泊位共享服务能力评估模型,并应用统计学方法对模型参数的取值、分布规律进行了拟合分析.统计结果表明,相邻两车进出泊位平均用时为62.6 s.数据拟合结果表明,居住区泊位空闲时间服从负指数分布,共享车辆停放时间服从Gamma分布.为保证模型实用性,给出了泊位状态参数.Gamma分布形状参数、标度参数的参考数据.算例估算结果表明：居住区停车泊位共享能够为毗邻建筑提供相当于居住区泊位55%左右的停车泊位资源.     

中心城区机动车停车泊位需求预测框架

在回顾已有停车需求预测方法的基础上,对泊位供给和需求重新进行分类,明确了中心城区停车泊位需求预测的重点。着重探讨了交通政策、泊位共享策略两个因素对停车需求的影响,明确了二者在停车需求预测流程中的作用。结合综合交通规划预测数据,最终形成中心城区停车泊位需求预测框架。以南京市中心城区公共停车场为例,运用这一思路对其泊位需求进行预测,得到不同分区的公共停车场和配建停车场泊位需求数量。     

考虑潜在需求的区域共享泊位滚动时域分配研究

为研究城市道路网络交通状况和停车潜在需求对区域共享泊位选择的影响，本文通过分析历史停车数据得到当日潜在停车需求，以区域共享停车场和道路网络为研究对象，构建考虑潜在需求的区域多停车场泊位动态预约与分配整数线性规划模型。模型以平台收益和用户成本两者综合收益最高为目标，在分配开始前，处理提前预约停车用户数据时考虑潜在停车需求，提前拒绝一部分周转率较差和车位利用率较低的停车预约用户，在开始分配阶段，同时考虑提前预约用户和临时预约用户，根据实时路网交通流状况进行车位滚动时域分配。通过模型评价和算例分析发现，当停车需求较大时，在实时分配预约停车用户过程中考虑潜在需求能够提高后续泊位分配收益。相比单一停车场的共享泊位分配研究，考虑潜在需求并根据路网交通状况和停车用户信息进行区域共享泊位滚动时域动态分配会使停车场收益平均提高10%，停车位利用率和拒绝率分别提高20%和降低8.5%。在考虑潜在需求的情况下，拒绝的停车用户数量和停车时长均显著影响系统收益。模型可为共享停车平台在局部存在多共享停车场和多目的地时的停车分配与管理决策提供理论参考。     

路上停车场规划及设计方法探讨

我国城市中心区高停车需求与有限的停车泊位供给是一对矛盾,而充分利用道路时空资源设置路边和路内停车泊位是一种比较有效的解决方法.本文首先从城市总体规划与停车需求预测的层面上系统地提出了路上停车路段的规划与确定流程的框架;而后,针对路上停车对动态交通的影响并结合国外研究成果论述了路上停车泊位的设置条件;最后,从城市路上停车设计实践出发,提出了几种比较典型的路上停车泊位设计型式.尽管合理设置泊位能够缓解停车供需矛盾,但本文同时也认为,规范交通管理对于提高停车效率是至关重要的.在城市还处于高速发展期的时候,一方面要挖掘现有道路资源的潜力,另一方面,适度实行停车需求管理措施仍然是必不可少的.     

基于路网容量的城市中心商业区停车设施供给研究

本文利用双层规划模型从城市动态变通和静态交通的相互约束关系出发,以城市道路网动态交通容量及服务水平为约束条件,预测城市中心商业区可以容纳的最大停车泊位数量,在双层模型中,上层模型以城市中心商业区的停车泊位数量最大为目标,约束条件是城市道路网路段上动态变通流量不超过相应的容量;下层模型是普通的用户平衡分配问题,用来优化用户出行的路线选择行为。文章的最后,应用该双层模型具体研究了大连市的中心商业区的停车泊位数量。     

基于马尔科夫链的停车寻位模型与仿真

本文在经典的环形城市模型上,基于马尔科夫链建立解析的路边停车寻位模型.分别从系统和驾驶者两个角度,对寻位竞争队列进行描述,依据其马尔科夫特性,推导出停车寻位距离概率密度函数,发现传统的二项分布假设不能反映寻位车辆间的竞争车位行为,揭示了寻位车辆间的竞争是已有理论低估了停车难的原因之一.在数理分析基础上,提出环形城市路边停车仿真模型及算法,仿真结果验证了理论模型的结论,并发现车位被连续占用也是低估停车难问题的另一个主要原因.研究结果有助于加深对路边停车行为的认识,为制定相关车辆停车政策提供依据.     

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本文在经典的环形城市模型上,基于马尔科夫链建立解析的路边停车寻位模型。分别从系统和驾驶者两个角度,对寻位竞争队列进行描述,依据其马尔科夫特性,推导出停车寻位距离概率密度函数,发现传统的二项分布假设不能反映寻位车辆间的竞争车位行为,揭示了寻位车辆间的竞争是已有理论低估了停车难的原因之一。在数理分析基础上,提出环形城市路边停车仿真模型及算法,仿真结果验证了理论模型的结论,并发现车位被连续占用也是低估停车难问题的另一个主要原因。研究结果有助于加深对路边停车行为的认识,为制定相关车辆停车政策提供依据。     

交通枢纽车道边动态容量分析

采用理论分析,基于已有的单车道车道边模型,建立双车道车道边模型,根据该模型找出影响车道边容量的关键因素,除有效停车位数以外,还有3个时间因素:停车时间、前方车辆影响时间和汇入时间。然后,依托对现有典型交通枢纽车道边的调查数据、交通流波动理论以及可接受间隙理论等分析关键因素,并提出车道边停车优化方案,可以为车道边的规划设计提供借鉴和理论支持。     

路内停车对非机动车道通行能力的影响

为给非机动车道路内停车泊位的优化设置提供理论依据,运用交通冲突分析技术,研究了有机非隔离带的路内停车对非机动车通行的影响,构建了路内停车影响下的基本通行能力模型;在此基础上,考虑影响通行能力的因素非机动车道有效宽度、交通构成和时间障碍率,计算出相应的基本通行能力修正系数,得到路内停车影响下的实际通行能力模型.实例应用结果表明:路内停车使非机动车道实际通行能力降低了14.04%;通行能力计算结果与实际值的误差为4.56%;距离隔离带开口近的泊位比较远泊位对非机动车的影响小.      

路边停车对交通流延误的影响分析

重点探讨路边停车对路段交通流的延误影响,并利用延误时间作为路段服务水平的评价依据。针对双向4车道道路进行分析,利用车流波动理论建立路边停车对交通流延误的影响模型,提供路段受干扰的程度,为是否允许路边停车提供决策依据。最后,通过实际案例验证模型的有效性。     

基于离散分布的智能停车诱导系统中空余泊位数的预测研究

本文根据城市公共停车场泊位占有率在时间上表现出的周期性及其随时间的变化趋势,不考虑其由于受各种随机因素影响所表现出的不确定性,将车辆进出停车场的行为看成可描述事件。利用离散分布模型描述行为进行,建立数学模型,表达经过某段时间后停车场的空余停泊位数。最后通过算例计算验证模型的可行性,可用于停车诱导屏的泊位预测。     

全寿命视角下的公共停车场PPP项目成本效益分析

为了保障政府和社会资本合作（Public-Private Partnership, PPP）的公共停车场项目合理的成本效益,应用全寿命周期理论,系统梳理了其成本效益组成结构及影响因素,建立了不同PPP模式下不同建筑形式的停车场（地下停车场、停车楼和机械式停车场）固定成本模型、年运营收入与费用模型和基于动态投资回收期的成本效益分析模型;探讨用地、停车收费及金融政策对不同PPP模式、不同建筑形式公共停车场动态投资回收期的影响,并以居住类公共停车场为例开展案例分析。结果表明：当内部收益率和收费价格一定时,对于机械式停车场和地下停车场,TBT（Transfer-Build-Transfer）模式动态投资回收期最短,其次为BOT（Build-Operate-Transfer）模式和BOO （Build-Own-Operate）模式;对于停车楼,BOT模式动态投资回收期最短,其次为TBT模式和BOO模式;当附属商业面积比例为20%时,不同建筑形式的居住类公共停车场动态投资回收期均小于15年,满足社会资本目标;土地价格一定时,增加附属商业面积比例可以使动态投资回收期缩短0.4~10年;转让停车场规模为小型或中型时,转让车位价格小于21.21万元,社会资本均可在15年内收回成本。     

北京市共享单车出行的时空规律与需求预测研究

基于北京市摩拜单车的工作日骑行数据,利用非负矩阵分解算法(NMF)从时间和空间两个维度深入探究共享单车的出行规律,并构建逆序群体稳定性指标(RPSI)改善k值选择过程。利用得到的出行规律,运用MATLAB构建基于非负矩阵分解算法的BP神经网络预测模型,对共享单车的出行需求进行预测,并分别与BP神经网络预测模型和长短期记忆(LSTM)神经网络预测模型的结果进行对比。研究结果表明,共享单车可分为5种基本的出行模式,每个区域的出行都可以由这5种出行模式的线性组合来表达,其中的系数代表了每一种出行模式的强度和随时间变动情况。依据这5种出行模式的时间特征和空间特征,分别确定其出行含义：通勤出行中居住地到地铁站的出行;通勤出行中地铁站到工作地点的最后一公里连接;居民其他的非通勤出行行为,如休闲娱乐活动等;回程通勤出行中从工作地点到地铁站;回程通勤出行中从地铁站到居住区的最后一公里连接。最后,模型预测结果的对比分析显示,本文构建的基于非负矩阵分解算法的BP神经网络预测模型不管是在预测精度还是实际操作便捷性上都优于其他两种预测模型。     

居住区共享停车泊位分配模型

为了提高停车泊位利用率,减少停车后步行距离,根据商业区和居住区停车需求时段的错峰特征,建立共享停车泊位利用率最大化和步行距离最小化的双目标泊位分配模型.模型考虑了停车泊位供需空间和时间冲突特征,界定了模型的边界约束条件,采用粒子群多目标搜索算法求解.以聊城市金鼎商圈为例,调研了商业区和居住区的停车泊位数量、高峰时段停车需求和平均步行距离等模型参数.通过算法仿真,实验结果验证了模型的可行性.研究结果表明,建立的停车共享分配模型可用于居住区共享停车泊位分配,有效地提高了泊位利用率,降低了停车后的平均步行距离.