停车诱导系统的诱导效果分析

介绍了诱导后即有完整停车信息下的多项logit停车选择模型,其中共有4个停车场属性的影响因素;构建了诱导前即无停车信息下的停车选择模型,包括停车寻泊路径选择的logit概率模型和把不确定信息下转化为不完美信息的停车场选择方法。在此基础上对一个算例进行了模拟分析,得到了诱导前和诱导后各路段上的车辆数、各停车场的车位利用率以及排队等待入库的车辆数。     

停车诱导系统的诱导效果分析

介绍了诱导后即有完整停车信息下的多项logit停车选择模型,其中共有4个停车场属性的影响因素;构建了诱导前即无停车信息下的停车选择模型,包括停车寻泊路径选择的logit概率模型和把不确定信息下转化为不完美信息的停车场选择方法。在此基础上对一个算例进行了模拟分析,得到了诱导前和诱导后各路段上的车辆数、各停车场的车位利用率以及排队等待入库的车辆数。     

城市中心区停车场短时车辆到达与离去特性研究

缓解城市中心区的停车供需矛盾首先要把握中心区停车的供应与需求之间的特征关系。通过对南京市新街口商业区停车场短时车辆到达率与离去率的调查和分析,用BP神经网络算法对其进行短时预测,得出小区所有停车场车辆总到达率特性比单个停车场更为稳定和显著,而车辆离去率特性在两者之间的差异则不明显。本研究为中心区停车场的管理和停车诱导提供了理论依据。     

考虑动态交通流的停车场车辆最优疏散模型

为有效地制定停车场车辆疏散方案,缩短车辆疏散时间,研究了考虑道路网动态交通流特征的停车场车辆最优疏散模型.首先,根据排队论将停车场每个出口车道的车辆排队抽象成一个M/M/1/1排队系统,分析出口道路交通流车头时距对车辆离开率的影响,从而估算车辆在停车场内的排队时间.其次,构建道路网节点交通流均衡模型和路段交通流均衡模型...     

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为解决目前大部分停车诱导系统所存在的提供信息有限，无法考虑不同驾驶者个性化需求，无法实现系统与使用者之间互通的缺憾，本论文主要从车载停车路径诱导的角度，提出基于停车场选择的停车诱导路径优化技术，研究了基于停车场诱导路径优化技术的理论思想、模型的标定与检验以及算法步骤。最后结合长春市国联停车场的实际数据进行了验证，效果良好。本文研究的基于停车场选择的停车诱导路径优化方法能很好地弥补上述停车诱导系统存在的不足，从而能为驾驶员提供最优停车场和到达该停车场的最优路径。     

基于轨迹数据的过饱和信号路口排队长度分析

针对交通过饱和情况，利用网联车轨迹数据提供的车辆到达和停车位置等信息，提出一种基于交通冲击波的周期初始队列长度和最大排队长度的估计方法。基于网联车车辆轨迹确定车辆到达时刻、排队时刻、启动时刻及驶离时刻4个临界点的时空数据，并根据时空信息建立到达率估计模型，运用冲击波理论对每个周期初始队列长度及最大排队长度进行估计，应用微观交通仿真软件SUMO对模型进行仿真验证。实验结果表明：在网联车渗透率不低于20%的情况下，当v/c=1.0(v为实际交通流量，c为道路通行能力)时，初始队列长度MAE值小于6.5 m,MAPE值小于10%，最大排队长度的MAE值小于16.0 m,MAPE值小于11%，说明基于车辆轨迹的交叉口排队长度估计模型能够较为有效地估计过饱和交叉口的最大排队长度和初始队列长度。     

建筑物配建停车场的停车时间可靠度研究

为了衡量建筑物配建停车场停车需求与供给之间的不确定性,引入停车时间可靠度的概念。配建停车场停车时间可靠度的影响因素主要包括建筑类型、区位因素及停车场规模。通过对影响因素的分析认为,停车排队时间、停车搜索时间和用户忍受时间是计算停车时间可靠度的决定性指标,据此建构停车时间可靠度模型。其中,停车排队时间按照非满位排队时间和满位排队时间进行讨论;停车搜索时间是在已有丈献基础上进行的细化;用户忍受时间通过排队等待率来反映,通过模糊数学理论进行计算。最后,利用该模型对某市区综合商业大楼配建停车场的停车时间可靠度进行计算,并评估了停车场当前状态下被用户接受的概率。     

多源数据融合的城市区域时变停车需求识别方法

城市时变停车需求的准确感知是制定停车管理政策的前提条件之一,然而由于难以获取城市所有停车场进出车辆数据,且部分老旧停车场尚未实现信息化管理,以及违章停车的存在,导致城市区域时变停车需求识别困难。本研究利用城市已有交通信息采集设备,以卡口车牌识别数据、停车场进出车辆数据和出租车GPS数据为基础,通过训练模型区分停车与行车在前后两次卡口数据中的特征差异来识别车辆停车行为,从而实现城市区域时变停车需求识别。首先,结合493个停车场的进出车辆数据和3 649辆出租车的GPS数据确定车辆行停状态,得到846 204个停车样本和81 654个行车样本,并基于合成少数类过采样技术（Synthetic Minority Oversampling Technique,SMOTE）+最近邻（Edited Nearest Neighbor,ENN）算法对不均衡行停数据集进行组合采样;其次,利用梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree,GBDT）来识别车辆的停车行为,结果表明本文建立的停车行为识别模型准确率为93.1%,精确率为99.6%,召回率为86.5%,识别效果优于...     

考虑实时停车场信息的出行方式选择仿真模型

停车App在交通出行中的广泛应用,使实时获取各类停车场信息更加便捷.然而,实时停车场信息在优化交通系统方面的作用机理尚无理论基础,其应用效果也缺乏量化分析. 本文将实时剩余停车位信息和停车诱导信息作为研究对象,基于点队列模型、学习理论和Logit选择模型,建立了实时停车场信息提供下的出行方式选择行为的仿真模型.然后,设计3种出行情景并结合仿真实验结果,对实时停车场信息提供影响出行者出行行为的机理进行分析,从而评估其对交通系统的优化效果.最后,基于对2类主要参数(学习因子和扩容因子)的敏感性分析,进一步讨论了提升实时停车场信息提供对交通系统优化作用的可行方式.     

出行途中城市停车诱导信息系统调查——以南京市为例

以城市停车诱导信息系统为研究对象,提出包括地点选择、时段选择和内容设计的出行途中停车诱导信息系统调查方案设计原则,并以南京市为例进行了驾驶人个体属性、出行特征、停车场选择因素以及停车信息诱导效果的评价分析。研究结果表明,驾驶人性别、停车目的、停放时间和是否首选停车场对停车诱导信息系统设置和效果具有显著影响,而现状系统设置的典型问题在于信息显示的准确性和可见性两方面。     

定点停靠公交的服务效率与停靠能力研究

在多线路公交站,为规范乘车秩序,实现乘客排队候乘车,需要公交车在公交站内各指定位置进行停靠,即定点停靠。但是现实中定点停靠措施使公交车出现排队拥堵的频率大为增加。鉴于此,首先根据排队论建立了定点停靠公交站排队模型（c_M／M／1型）与自由停靠公交站排队模型（M／M／c型）,通过服务指标的比较探讨出现此现象的理论原因;其次,运用排队概率方法建立公交站合理停车位数量的计算模型,并在综合考虑公交车到达频率、平均停靠时间以及可忍受排队概率等因素的基础上．计算两种类型公交车站的合理停车位数量。研究得出,在公交车平均到达率与平均停靠时间不变的情况下,实施定点停靠措施后．公交车站的服务效率会降低,对停车泊位的需求会增加。     

基于神经网络的公交车辆行程时间预测模型研究

城市公交丰辆行程时间预测是公共交通信息服务和运营调度的重要内容,要求较高的实时性和准确性。本文以智能交通运输系统为背景,通过分析公交车辆的行驶特性,基于改进的神经网络模型,建立了公交车辆动态行程时间预测模型,并对比了三种不同输入变量方案的神经网络预测模型,表明该模型具有良好的适用性。此外,将该方法与卡尔曼滤波法的行程时间预测模型进行比较,结果表明,基于神经网络的动态行程时间预测模型精确度较高。     

基于G/G/c/FCFS排队模型的城市停车流量分配模型

为探索城市路网中交通均衡与停车选择之间的相互关系,本文根据出行者实际停车搜索过程,运用G/G/c/FCFS 停车排队模型,研究了路径流量、行程时间、停车场可用概率三者的关系,进而计算停车场在车辆到达时的可用概率,并将此概率纳入停车搜索路径的广义费用函数,最后根据交通网络中出行者路径选择和停车选择理论,提出基于停车排队理论下的随机用户均衡模型,并设计了模型求解算法. 算例结果表明,本文模型能准确合理地分配城市路网中的停车流量. 研究结论有助于从城市整体角度为停车需求规划提供依据.     

基于G/G/c/FCFS 排队模型的城市停车流量分配模型

为探索城市路网中交通均衡与停车选择之间的相互关系,本文根据出行者实际停车搜索过程,运用G/G/c/FCFS 停车排队模型,研究了路径流量、行程时间、停车场可用概率三者的关系,进而计算停车场在车辆到达时的可用概率,并将此概率纳入停车搜索路径的广义费用函数,最后根据交通网络中出行者路径选择和停车选择理论,提出基于停车排队理论下的随机用户均衡模型,并设计了模型求解算法. 算例结果表明,本文模型能准确合理地分配城市路网中的停车流量. 研究结论有助于从城市整体角度为停车需求规划提供依据.     

精确停车引导系统设计方法研究

探讨了精确智能停车引导系统的基本框架、网络层次结构以及各部分的设计方法;对停车引导逻辑设计方法进行了原理性的研究,总结出停车引导逻辑的基本实施程序．就智能停车引导系统的实现进行了网络、硬件和软件开等方面的开发研究,总结出系统实现的方法．在北京翠微大厦地下停车场进行了精确停车引导系统的实验,验证系统的效果．     

基于多级排队模型的锚地规模仿真研究

通过分析锚地所在"航道-锚地-泊位"系统的作业流程,构建M/M/l/N～M/M/n/K两级排队模型,运用离散事件系统仿真软件Simevent对该模型进行建模仿真,以此来进行锚地规模的研究,并通过实例对该模型进行验证同时分析船舶到达率、泊位数以及锚位数的变化对平均等待时间和平均等待队长的影响.     

基于卡尔曼滤波的交叉口排队长度实时估计模型

为解决现有排队长度估计方法不能对排队长度进行实时秒级估计的问题,本文采用车联网实时数据,构建基于卡尔曼滤波的实时排队长度估计模型.首先,以当前时刻加入和离开排队队列的车辆数为输入变量构建状态转移方程,以当前排队网联车的数量和渗透率构建观测方程;其次,采用回归模型估计状态转移方程和观测方程的噪声协方差矩阵;然后,提出基于...