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同学们好,上课时间到了。在上一节课我们介绍了路边停车的一些技巧,不知道同学们是否已经掌握,这节课我们讲讲停车场停车,重点是地库停车。 相似文献
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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。 相似文献
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很多刚刚上路的车主都会发现,在停车入位时操作方法不是很合理.其实,停车和开车一样,都是熟练活儿,只要掌握一些技巧,再加上经常练习,停车入位将不再困难.
停车入位一般有两种情形,一种是路边停车入位,一种是停车场停车入位.相对来说,停车场停车入位较为简单一些,停车场场地相对较大,只要掌握好转弯的角度,无论是正向驶入车位或者倒入,一般新手还是比较容易将车停入车位的.而路边停车则不同,一般这种车位都没在辅路或者非机动车道上,相对来说路面较窄,而且有很多的机动车、非机动车以及行人经过,路面状况比较复杂.这种情况下车主容易紧张,很难掌握停车的要领. 相似文献
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基于供需平衡的城市路内停车合理规模分析模型 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了影响路内停车需求和限制路内停车泊位供应的主要因素,提出了一种确定城市中心区路内停车泊位总体规模的方法:利用城市规模、经济水平等城市宏观指标对路内停车需求进行预测;同时,考虑路网容量,在路网饱和度允许的约束条件下以出行者的广义综合成本最小为目标,从而来确定与路外停车相匹配的路内停车泊位供应规模;然后,比较路内停车需求与路内泊位的供应能力,在尽量满足供需平衡的前提下再考虑管理、周转率等因素。给出建议的路内停车总体规模,为城市中心区的路内停车规划提供依据。文章最后给出实例估算,验证模型的有效性和实用性。 相似文献
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<正>真正检验一名驾驶员技术是否娴熟的最好方法是看其倒车的水平,有些人在路上把车开得很好,一到停车的时候就"原形毕露"了,反反复复怎么倒也倒不入位,旁边的车不停按喇叭,心里越发慌乱,场面非常尴尬。面对各种各样的停车位,到底该如何停车入位?停车时又有哪些技巧?看完本文,必定会对那些"恐停族"大有裨益。 相似文献
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起步停车,这是驾车上路的一个必经过程,不过并非每个人都是停车高手,有时候停车不当不仅损人不利己,严重的还会惹来罚单之祸。以前我们讲过关于如何停车的技术性话题,这次我们继续延伸,挖掘出一些特殊情况使大家警醒。起步停车,你可得小心了! 相似文献
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起步停车,这是驾车上路的一个必经过程,不过并非每个人都是停车高手,有时候停车不当不仅损人不利己,严重的还会惹来罚单之祸。以前我们讲过关于如何停车的技术性话题,这次我们继续延伸,挖掘出一些特殊情况使大家警醒。起步停车,你可得小心了! 相似文献
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公路收费有两种基本的收费模式即“停车收费和不停车收费”停车收费的基本问题是“收费能力与交通量”之间的关系。本文在分析收费能力和交通量的基础上,利用“平均分配”和“车型特征”系数作纽带,建立了简捷明确的计算公式和相应的计算用表。 相似文献
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城市停车问题对策研究 总被引:6,自引:0,他引:6
针对我国各大城市“停车难、乱停车”的现状,本文详细阐述了城市停车现状及产生停车问题的原因,总结了其他国家的停车经验,在此基础上,对停车设施的规划、建设、管理、投资等方面提出具体解决对策。 相似文献
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“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。 相似文献