基于区位分析和诱增流量的停车需求预测模型研究

静态交通需求与城市停车供应状况直接决定了城市交通秩序和拥挤程度，以往的各种停车预测模型多以建筑规模来求得静态交通需求，笔者在通过大量的调查数据分析得出静态交通需求与土地利用区位以及周边机动车交通流量密切相关，提出了基于区位分析和诱增流量的停车需求预测模型．     

基于路网容量的商圈停车需求预测研究

分析商圈停车、交通拥堵与商圈持续繁荣的关系,商圈停车需求预测对商圈的可持续发展起着重要作用。为合理预见与科学估算商圈停车需求,结合路网容量、区位关系提出基于路网容量的停车需求预测模型。该模型一方面能平衡区域停车供需,缓解静态设施供需矛盾;另一方面能保证停车需求与路网容量相匹配,对动态交通起到必要的控制作用,缓解商圈周边路网的交通拥堵。最后,通过实例分析证明该模型的可行性。     

停车需求预测与管理

停车需求预测与管理是城市静态交通研究的重点和难点.利用建立的基于G-Logit的 停车需求预测模型,计算并分析了广州市停车需求状况.在此基础上,提出了广州市停车需求 管理的根本任务、原则和阶段性策略.上述研究成果和研究思路,可为其他城市开展停车需求 预测和管理提供借鉴.     

基于用地区位的城市生态新区静态交通需求预测模型研究

在城市生态新区规划建设过程中,进行动态交通规划的同时,需要在把握未来趋势的基础上,对静态交通需求进行正确的预测.结合城市生态新区静态交通需求影响因素分析,对比研究典型的传统静态交通需求预测模型,引入静态交通区位理论,从地理、社会、环境、交通及公交等5个方面量化生态新区的静态交通区位优势,建立了基于用地区位的城市生态新区...     

基于用地和交通特征的停车需求预测模型

为了解决城市停车难问题,对停车需求进行合理预测,考虑目前日益紧张的土地资源和快速增长的交通流量,分析了用地与交通影响预测模型建立的基本原理,采用用地特征函数描述了土地使用性质与停车生成率之间的关系,采用交通影响函数分析了路网流量增长率和停车率对停车需求的影响,在此基础上建立了停车需求预测模型。利用开发的软件系统,根据典型区域的土地资源规划和道路交通调查数据,进行了城市停车需求预测。预测结果表明:随着时间的变化,在各种因素影响下,停车需求近5 a增长较缓慢,而在随后的5 a中停车需求快速增长,且日停车需求量的增长速度明显高于高峰小时的增长速度。     

基于Multi-Agent的城市停车需求预测系统研究

近年来,停车问题随着现代化进程的发展而日益受到人们的关注,因此,急需解决停车问题。鉴于一般的停车需求预测模型得不到很好的结果,所以,尝试结合土地与交通影响分析的停车需求预测模型以及Agent技术,建立基于Multi-Agent的城市停车需求预测系统。     

居住区停车泊位需求预测二步骤法

研究居住区停车泊位需求预测模型,采用多元回归与修正系数法相结合的二步骤法,改变传统的多元线性回归和弹性系数法的不足。提出以居住区停车调查为基础,建立停车泊位需求预测模型,将多元回归预测和区位修正系数、建筑类型修正系数相结合,以此预测值作为新建同类居住区停车资源配备的依据。二步骤法既充分考虑了各种影响因素对居住区泊位需求的影响,又对区位和建筑物类型等因子具有一定的弹性控制,实践中有一定的实用性和灵活性。以唐山市为例,选取居住区进行模型方法验证,误差均﹤10%,说明模型预测的有效性。     

新城区CBD区域停车需求预测方法

在总结现有停车需求预测模型及新城区CBD区域停车特征的基础上,分析了现有模型对新城区CBD区域停车需求预测的适应性。针对现有模型在停车预测时存在的不足之处,综合考虑新城区CBD区域用地特征及交通特性,根据出行吸引强度及交通方式划分,构建适用于新城区CBD区域的停车需求预测模型,并结合济南西客站片区CBD区域进行实例验证。结果表明了该预测方法的可行性及结果的合理性。     

大型活动的静态交通组织方法研究与应用

在准确分析大型活动交通特征的基础上,提出了交通需求预测一设施供应能力分析一停车需求管理一静态交通组织与管理方案优化的静态交通组织四步骤方法.深入剖析了停车需求管理及静态交通组织优化方法,结合"六城会"开幕式实例进行了印证与评价,结果证明研究提出的方法是可行的、有效的.     

中小城市中心区停车需求预测方法研究

在总结中小城市中心区停车需求影响因素的基础上,引入高峰小时修正系数和停车管理政策调整系数,结合现有的交通发生吸引量——停车需求预测模型,建立能够更好适用于中小城市中心区的停车需求预测模型,并结合四川省内江市威远县中心城区进行停车需求预测实例验证。研究结果表明该预测方法是合理的,且计算出的中小城市中心城区停车泊位需求量更加有效。     

基于道路服务水平的停车需求预测

结合哈尔滨市中心区交通对策研究项目,为了更好的解决城市中心区内部交通运行状态问题,建立了反推"四阶段法"的停车需求预测方法,立足城市规划角度,从用地性质、容积率和建筑密度等因素对中心城区进行特征片区的划分,在确保动态交通顺畅的前提下,针对不同性质用地确定不同道路的合理的服务水平,按照容量控制法进行了停车需求量的预测.最后,对停车需求预测结果进行评价,指出基于服务水平下的停车需求预测方法能够反映了实际的道路交通资源满足情况.     

基于道路流量和服务水平的停车需求预测分析

为使停车需求预测更准确,提出基于道路流量和服务水平停车需求预测模型。分析停车需求预测方法的现状,同时引入道路流量和服务水平这两个重要的影响因素,在多元回归模型的基础上,引入停车泊位增加系数,建立改进的停车预测模型。通过大量的调查数据对该模型进行检验,验证模型的准确性,该方法对解决城市中心区的动态交通拥堵具有一定的指导意义。     

自动驾驶对交通运输系统规划的影响综述

车辆是交通运输系统的重要组成部分,伴随着自动驾驶技术的发展与应用,交通运输系统 将发生深刻变革。本文聚焦于自动驾驶技术对交通运输系统规划的影响,综述自动驾驶特点下 交通数据采集与管理手段、土地利用、停车需求、交通供需、交通需求预测、交通网络布局等方面 发生的新变化。在此基础上,从规划的角度出发,实现对自动驾驶环境下交通运输系统的再认 知,总结自动驾驶环境下交通需求预测、城市交通网络布局等新的交通规划方法与技术。通过对 交通运输系统的再认知发现：在自动驾驶环境下,交通数据具有细粒度、高鲜度的新特点;土地利 用模式将发生改变,城市将呈扩张和去工业化趋势,停车需求减小;交通系统供给能力和可靠性 提高,出行需求的时空分布将更为分散。交通系统规划方法的变化体现在交通需求预测和交通 网络布局两个层面：交通需求预测框架从“四步”框架转变为模型组合化和出行行为一体化的预 测框架,同时,需求预测的各阶段需引入对自动驾驶特征及其系统性影响的分析;交通网络布局 设计采用连续时域上的布局设计框架,有望解决传统交通网络布局设计的时滞性问题,可适应并 服务于动态变化的土地利用及交通需求。本研究认为,未来需重点研究自动驾驶对交通安全、交 通拥堵、公共交通规划、慢行交通规划等方面的影响。此外,解决自动驾驶实测数据缺乏的困境、 解析异构交通阶段交通系统的运作机理、应对交通需求反弹引起的供不应求、评估难以衡量的外 部成本等问题将是未来研究的难点。     

基于泊位共享的新城区停车需求预测

基于泊位共享的停车需求预测可以降低新城区开发建设成本,提高泊位利用效率,可实现土地、空间资源的节约利用。以停车生成率法为基础,探讨了基于泊位共享的停车需求预测方法,并考虑共享泊位效用的折减量。同时,提出采用类比法对现有停车配建指标按照规划目标进行调整的方法。结合长沙市洋湖垸片区规划案例进行分析,应用泊位共享的停车需求预测模型,得到总部经济区共享停车模式的泊位需求为31064泊位,比常规停车需求预测方法得到的泊位需求降低了11.5%,减少建筑面积约12.5万m2。     

基于项目诱增吸引产生交通流的停车需求预测方法的研究

停车需求预测是城市停车研究的核心问题,以往的各种停车需求预测模型多以建筑规模来求得停车需求。通过停车需求与项目自身吸引和产生的诱增交通量,以及与土地利用等关系的分析,在总结分析的基础上提出了基于项目诱增吸引产生交通流的停车需求预测模型,并通过实例检验拟合该模型。     

新城（镇）路内停车规划研究

为缓解停车难问题、处理好动态交通和静态交通的关系,在新城（镇）土地利用规划阶段做好停车规划,特别是路内停车规划,尤为重要。首先分析了路内停车带设置位置及车辆停放方式。然后从供给和需求两方面进行分析,建立路内停车总量规划模型,并给出了路内停车规划的一般原则。最后以藤桥镇总体规划（镇区范围）相关数据为例,对模型进行验证。结果表明,设置路内停车泊位后,藤桥镇道路饱和度均在0.7以下,处于可接受水平。     

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。