基于随机过程的服务区停车位数计算方法

基于交通流理论,以随机过程分析为手段,从车辆和道路使用者对各种服务的需求周期性出发,讨论了不同类型服务高峰小时的成因,从机制上解释了服务区高峰小时停留率的形成模式,得出了服务区停车位数与服务区路网布局之间的定量关系,提供了实际路网的服务区停车位数计算方法,并通过算例与日本规范的计算方法进行比较。结果表明:提出的计算方法体现了服务设施间距等因素对服务区停车位数的影响,对服务区高峰小时停留率以及停车位规模计算方法进行了改进;计算结果与日本规范中的计算结果一致。     

基于供需平衡的城市路内停车合理规模分析模型

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。     

北京路侧停车收费政策完善及对“政策失灵”的思考

以停车收费"政策失灵"问题为研究对象,分析收费方式、执法保障对政策效果的影响.从收费分区、收费价格和动态调整机制角度入手,经初步比选后提出了4个停车收费政策新方案,以高峰时段路网交通流量和交通指数为评价指标进行效果测试并提出推荐方案,验证了严管违法停车、实施电子收费对避免停车收费"政策失灵"的重要性.     

基于多智能体深度强化学习的停车系统智能延时匹配方法

“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。     

小汽车交通需求模型研究

利用概率统计方法,结合影响城市小汽车远期高峰小时出行需求预测的各种因素的特点,确定了6种主要影响因素;依据基于误差传导式的可靠性预测模型,建立了城市小汽车远期高峰小时出行需求预测模型,推导出了基于一定可靠性水平的预测结果及其可能取值范围。     

设计小时交通量的USRDHV模型的开发（1）

一、前言设计小时交通量(DHV)是1小时的交通量,并以此作为设计条件。确定设计小时交通量的传统方法是按大小次序绘制一个表明一年中最高小时交通量图,并以第30位高峰小时交通量作为郊区公路的设计小时交通量。因为在该点的小时交通量曲线变化很快,而且“对设计来说是一个最经济的交通量”。如果变化很快的点不是第30位高峰小时,则设计小时交通量就选用曲线拐点处的交通量。过去,公路设计人员已经提出了一些常用的设计小时交通量方法的合理性问题。其中一种意见认为,交通设施的使用很少或没有考虑道路用户。在传统的方法中,“道路”允许在     

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。     

城市综合体项目停车共享研究

城市综合体多位于城市中心区域,由多种建筑业态构成,呈密集开发态势,停车设施供应紧张.停车共享是提高停车位使用效率,解决停车问题的有效手段之一.通过对各建筑业态的停车高峰时间错峰特性,以及固定停车位、临时停车位使用特性进行分析,提出基于临时车位的停车共享配置方法.通过停车周转模型计算共享条件下的停车位需求量,并选取步行距离和停车费用为共享影响因子对模型进行校核,修正实际所需的停车位数量.将这一方法应用于武汉王家墩CBD核心区综合体项目中,在保障固定停车位数量的前提下,实施共享配置后停车位数量可减少12.7%.      

停车诱导系统的规划设计方法初探

本文从停车诱导系统总体规划设计的角度，结合智能交通系统，讨论停车诱导系统结构及各部分的功能，提出停车诱导的策略。就停车诱导系统规划时将遇到的对象区域分区的必要性、分区的基本原则、停车诱导系统服务停车场规模和停车诱导信息的设置标准等基本问题，提出自己的见解。然后，讨论诱导信息分层以及诱导信息板设计的有关问题。结合国内外调查，提出停车诱导系统的评价指标。最后提出了停车诱导系统有待于深入研究的课题。     

城市停车问题对策研究

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。     

路边停车对路段交通流的影响研究

路边停车是城市中常见的一种停车方式，而停车到达和停车出发对路段交通流造成的延误，目前还尚未有明确的数学模型和计算方法。针对双向两车道的道路采用路边垂直式停车方式的情况，本文建立了计算停车到达和出发导致路段交通流延误的模型和公式，就这一问题作出了初步的探索。路段交通流延误的分析计算可用于为评价路段服务水平提供依据；根据具体路段受干扰的程度，为是否允许路边停车提供决策依据；在进行交通分配时，确定更合理的路阻。     

帕萨特(V6)有时启动不着车,易烧保险

故障现象有时停车几个小时后再启动着车，只是启动机空转，不能着车。     

爱丽舍车挂挡不行驶

一辆2005年爱丽舍16V轿车（采用自动变速器），出现在高速公路上连续行车一个多小时停车后立即再挂挡，轿车无法行驶的故障，停车15min～20min后再挂挡，轿车又能正常行驶，再行驶30rain后上述故障会再次出现。     

江苏省大城市停车系统发展对策研究

分析了江苏省大城市停车特征，总结了停车系统存在的问题，在此基础上，分别从规划、建设、管理等方面提出停车设施发展的对策。     

以安全为导向的地铁过饱和线路跳站停车策略优化模型

为缓解高峰时段地铁过饱和线路的客流极端拥挤情况，从安全角度出发，以降低线路客流聚集风险和乘客总等待时间为目的，研究了地铁跳站停车策略优化问题。考虑随时间变化的动态客流需求，通过构建列车跳停、追踪运行、乘客动态加载等约束，推算出跳站停车策略下各车站乘客的动态聚集人数，并设计了独特的客流聚集风险评估函数。在传统只考虑乘客等待时间的列车跳停策略优化模型的基础上，将客流聚集风险纳入到模型的目标函数中，构建了以安全为导向的地铁跳站停车策略优化模型。考虑到模型的非线性特性，设计了适用于问题的可变邻域搜索算法(VNS)，提出了3类邻域新解的产生方式，并设置违反约束的惩罚函数，以提高求解效率。以北京地铁八通线为例，对其早高峰和部分平峰时段(07:00—10:40)下行方向42趟开行列车的停站策略进行了优化实验。结果表明:所提出的模型可在5 min内求解出高质量的列车跳停方案，能有效缓解极端拥堵，提升客运服务质量。对比发现，相对于传统站站停策略，列车跳停策略下，车站最大等待人数由5 299人减少到2 495人，客流聚集风险降低了98.7%。在客运服务水平方面，乘客的平均等待时间由9.49 min降低到9.15 min，降低了3.6%。      

保时捷卡宴 发动机不能启动

故障现象：保时捷卡宴V63．6LDFI发动机。车主描述在行驶后停车两小时左右，无法启动发动机。     

基于互联网出行数据的停车设施选址规划方法

为解决不确定需求下的停车设施选址问题,提出了基于互联网出行数据的停车设施选址规划方法。该方法基于居民通勤数据估计停车需求、识别备选停车设施点,并以停车设施的建设维护成本、停车设施到停车需求点的步行距离最小化为目标,构建不确定需求下的停车设施选址优化模型。为验证模型的可行性,基于北京市2021年9月—11月的居民通勤数据,针对海淀区中关村附近区域,构建并求解模型,并对建设维护总成本变化与停车需求不确定性之间的关系进行研究。研究结果表明：停车设施点的最优配置数量及其车位规模会随着停车需求被满足的置信水平（即实际停车需求小于或等于停车设施容量的概率）的提高而增加,且当置信水平达到0.9时,建设维护总成本变化显著提高,此时停车设施点的数量为30个,停车位总数为28 862个。此外,建设维护总成本对停车需求不确定性水平较敏感,会随着停车需求不确定性的提升而增大,在停车需求不确定性水平分别为0.4,0.5,0.6时,停车设施建设和维护的相对总成本变化率分别为1.25,1.75,2.25,而在同一置信水平下,停车需求不确定性越高,相对总成本变化率越大,相对总成本对需求不确定性也较敏感。本研究对停车设...     

城市道路交叉口高峰小时流量的灰色预测

本文利用原有的交叉口高峰小时流量的统计数据，吸取灰色理论中的累加生成及等维灰递补的方法，采用曲线多项式拟合法代替灰色预测中ＧＭ（１．１）模型的指数曲线拟合法，使交叉口高峰小时流量的预测值具有较高的可信度。     

基于粒子群和LSTM模型的变区间短时停车需求预测方法

停车信息是智能停车诱导系统得以成功实施的关键与基础, 被广泛认为能够有效解决当前停车难问题。鉴于停车信息在解决停车问题中的重要性, 研究了基于粒子群和LSTM模型的变区间短时停车需求预测方法。为充分发挥数据在提高模型预测精度的作用, 提出了以马尔可夫生灭过程为基础概率转移模型, 将停车到达率、离开率量化车随时间变化的停车需求, 通过标定实际的停车到达率和离开率, 确定预测模型的动态预测间隔与时段; 采用LSTM网络作为基础预测模型, 并利用粒子群优化算法优化网络参数。以吉林大学南岭校区停车场为研究对象, 按工作日与非工作日分别对停车数据进行预测并与其他预测模型进行对比分析。结果表明: 提出的停车需求预测模型在工作日的预测平均绝对误差为2.53辆, 均方误差为11.89辆; 非工作日的预测平均绝对误差为2.32辆, 均方误差为10.89辆。      

基于BP神经网络的中小城市停车需求预测

针对中小城市停车需求与供给匹配度不高、停车难等问题,结合中小城市交通特性和停车需求,确定适合中小城市停车特性的影响因素,提出基于主成分分析的BP神经网络停车需求预测模型;通过模型建立、参数标定及网络训练参数调试,依附贵州省习水县停车调查项目进行实例分析,结果表明样本训练网络稳定性良好,仿真拟合度较高,停车需求预测结果相对误差在9.8%以内,BP神经网络能用于中小城市停车需求预测。