基于演化博弈论的城市道路违章停车行为模型

为减少城市道路违章停车,提升城市交通运行效率,运用演化博弈理论对城市道路违章停车行为进行研究。基于交通参与者有限理性原则,将违章停车问题中的机动车驾驶员与执法人员视为竞争者构建演化博弈模型,对参与人行为进行演化分析并对影响中心点的参数进行敏感性分析。研究结果表明：该演化博弈模型无稳定点,机动车驾驶员不违章停车的概率随执法人员执法概率的变化而变化。但各影响参数的影响速率不同,改变执法人员执法成本比改变执法人员执法获得的奖励对机动车驾驶员的不违章停车概率影响更大;改变机动车驾驶员不违章停车净损失比改变其违章停车受到的处罚对执法人员执法概率影响更大。因此,为改善违章停车现状,可优先从减少执法人员的执法成本、降低驾驶员不违章停车净损失方面着手。     

物联网在智慧路边停车的应用探析

为研究物联网在城市智慧路边停车系统中的应用,通过分析物联网与智慧路边停车的关系,智慧路边停车系统需利用物联网技术进行升级,采用窄带物联网技术成为智慧路边停车管理的解决方案.进一步研究基于窄带物联网技术的智慧路边停车系统架构,分析系统的基本工作原理.同时,对物联网在智慧路边停车中的应用实例进行探析,并对智慧路边停车推广过程中的其他效益进行展望,为相关企业、政府管理部门的研究提供一定的借鉴,促进智慧路边停车的科学发展.     

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鉴于目前我国许多城市中心区制定的路边停车收费费率不尽合理,路边停车泊位周转率低,路边乱停车现象十分严重的实际情况,结合对城市中心区交通运行状况和路边停车实况调查及问卷调查数据的统计分析,在确定城市路边停车收费目的的基础上,考虑停车者对路边停车收费的容忍度函数,建立了以调节道路交通量、调节停车位供求关系及规范停车行为为目的的城市中心区路边停车收费定价模型,设计了用于求解模型的遗传算法,并以苏州市观前地区和无锡市商业区路边停车收费实况为例进行模拟分析,其模拟结果与实际情况相吻合,说明本模型能够有效地计算我国城市中心区路边停车收费的最佳费率。     

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.     

基于博弈论的城市道路违章停车治理

为改善违章停车问题、提高城市管理水平,运用博弈论理论对城市道路违章停车进行分析 与研究。将停车问题涉及的监督部门、执法人员、驾驶人视为互相竞争者,考虑博弈各方的支付函数和效用最大化,建立监管部门与驾驶人、驾驶人与驾驶人之间的混合博弈模型,得出监管部 门执法成本和驾驶员违章成本的纳什均衡值,获得了违章停车行为中各方的最优效用。研究结果表明：在一定的执法成本下,交通执法者会采取相应的执法力度,驾驶人违章停车的概率会降 低。同时,驾驶人违章收益期望值越高,其违章停车的可能性会越大。不同驾驶人违章停车亦存在博弈现象,是否同时选择违章停车取决于共同的违章成本。当违章成本处于一定水平之下时,驾驶员之间的违章行为会发生传播效应。     

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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。     

路边停车的设置形式与延误分析

路边停车是城市支路上一种常见的停车方式.文章首先介绍了路边停车的设置条件及其形式,然后基于到达交通流为离散流,根据到达次数、离开次数建立了不允许超车情况下的延误计算模型,并用软件Vissim进行仿真评价.将两者结果进行对比分析,可以为路边停车在实际规划设计中提供参考.     

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。     

基于多因素影响的停车选择行为时间价值研究

为提高停车者停车效用,对多因素影响的停车选择行为时间价值进行研究。首先,分析停车选择行为时间价值确定过程中的影响因素,其次,针对选择不同停车方式的停车者,应用效用最大化原理和随机效用模型确立停车效用与影响因素之间的函数关系,建立停车选择行为时间价值模型,并利用最大似然估计法对模型参数进行标定。最后,以重庆市中心区停车行为特征调查结果为例进行实证分析,与传统时间价值模型相比,计算结果更可靠,可为路内停车和路外停车场停车收费费率的制定提供参考。     

城市停车选择行为研究综述

回顾近20 年停车选择行为的既有研究成果,从研究方法、影响因素两方面总结了国内外的 研究现状及存在的问题。指出既有研究方法多采用非集计模型建模,忽视了该模型“完全理性 人”假设的缺陷和不足;影响因素主要关注停车收费、停车便利性对停车选择行为的影响,针对 违章停车的惩罚因素缺乏深入的量化分析;在智能交通飞速发展的背景下,基于停车诱导信息系 统的停车选择影响因素研究依然停留在排队车辆总数、总行程时间等宏观因素,较少关注融入停 车者主观偏好的微观因素;研究区域多集中在中心商业区,而对于具有刚性停车需求且停车资源 匮乏的居住区的停车选择行为研究不足。最后提出了停车选择行为的研究趋势和方向,旨在为城 市静态交通的规划及管理提供新的思路和方法。     

基于演化博弈的违章停车动态罚金策略效用仿真评价

为研究改进后的动态罚金策略对违章停车现象的抑制作用及策略最优解，本文以驾驶员和执法者两类群体作为博弈主体，在改进的复制动态方程基础上，以社会总成本最小为目标建立动态罚金最优控制模型。讨论了该模型的均衡点及其稳定性，并通过庞特里亚金极小值原理求解该模型的最优解。并对改进前、后动态罚金策略的违章抑制作用和策略成本进行数据仿真检验，仿真结果显示：改进后的动态罚金模型能够找到违章停车问题的合理演化方向，在不断降低违章概率的同时还能减少执法力度；在临界状态下，即动态罚金系数趋于稳定值、执法者保持短时间的持续执法状态，改进的动态罚金策略通过改变常用的罚款方式，即降低罚款金额实现对违章停车问题的治理(在治理违章停车的效率上，临界状态与敏感度最高状态相比，即连续执法与动态执法相比治理速度提高了1倍)；改进后的动态罚金策略较改进前的违章抑制性更强、策略成本更低、执法效力更持久、所需执法力度更低，且短时间内不会出现违章停车周期复现的情景。     

利用传染病模型研究空中交通拥挤传播规律

为避免以往研究中主要集中在拥挤传播网络分布和现实数据观察等表象环节,发掘空中交通拥挤传播演变的科学规律,以空中交通拥挤传播与传染病传播过程的相似性分析为切入点,参考传染病SIR 模型,建立空中交通拥挤传播模型,并利用相轨线分析和参数分析等方法,得到拥挤传播趋势及阈值,解释了拥挤传播影响因子和消散因子对拥挤传播过程的影响.结合亚特兰大和白云机场实际延误数据,发现所建模型能够恰当地表述基本拥挤过程,但各类因子需根据运行实际调整而无法形成固定值,且对较复杂的拥挤过程需要引入新的参数.     

考虑时间价值的路内停车巡航行为建模

停车者在到达目的地后可能以低速寻找路内停车位,这种巡航行为不仅造成交通拥堵,还增加了能源消耗和环境负担.基于停车者停车选择行为,综合分析停车持续时间、停车后到达目的地的步行时间及停车费用等因素的关系,并且考虑时间价值的影响,建立了路内巡航停车行为模型.模型以停车选择过程的时间价值为基础,定量化描述停车价格对路内停车巡航行为的影响.结果显示,停车价格对调节巡航时间具有杠杆作用,非工作出行的巡航时间要长于工作出行.模型有助于解析影响巡航停车行为的关键决策变量,利用变量间的相关关系实现停车价格的优化调整,从而引导停车选择行为实现路内停车与路外停车的平衡.     

位置识别率影响下基于博弈的共享单车停车奖惩策略研究

为解决共享单车停放问题,部分共享单车企业对用户停车行为进行奖惩,引导用户文明停车.本文研究了共享单车停车过程中,企业和用户的博弈过程.首先建立用户寻找规范停车点的时间成本函数,基于获得效用理论建立优惠券奖励效用函数,基于展望理论建立用户惩罚效用函数;其次,建立奖励和惩罚两种机制下的停车选择的混合策略博弈模型,得到均衡状态下位置识别率、奖惩额度、停车点平均间距等影响因素的函数关系.最后,对两种机制的用户效用进行灵敏度分析,对不同出行时间和出行目的的停车行为引导效果的差异性进行分析.研究结果表明：两种机制均存在博弈均衡解,但惩罚机制的条件更严格;当位置识别率低于临界值时,不能使用惩罚机制.企业可综合考虑投入与效益,选择合适的奖惩方案,在不同的市场运营时期采取不同的策略.     

手机支付停车费技术和方法的研究

本文分析停车行业的现状，讨论了路边停车收费的必要性和意义，简单分析了传统的咪表系统，重点介绍了一种不使用咪表进行路边停车自动收费的方法。本技术是对路边停车管理技术的重大变革。     

停车需求控制与收费定价研究

随着城市化进程的加快,城市交通越来越拥挤,停车需求控制可以有效地解决拥挤问题,它采取的是以"静"制"动"的策略,停车需求控制最重要的内容是停车收费,分为路外停车收费和路边停车收费.通过研究证明,应加紧研究停车收费定价模型,这是解决交通问题很好的出路.     

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以无机、非分隔带城市次要道路为研究对象，通过交通调查与分析，分别建立设置路边停车带前后，机动车与非机动车车速与车流饱和度间的关系模型，分析了路边平均停放车带的车速饱和度指标，论文最后分析了路边停车在驶入驶出停泊点是对车流状态的影响。     

基于停车行为的定价策略研究

通过对停车需求管理措施中停车收费费率政策重要性的分析,指出统一的停车收费标准对于城市的不适用性.一个合理的收费费率应该根据其对静态和动态交通综合优化程度来确定,而停车行为特征的隐含因素正说明了动、静态交通之间的一种关系,因此具体区域的停车收费费率如果基于其停车行为特征来进行调整更具有合理性.以上海市闸北区的停车研究为例,对基于停车行为分析的停车定价策略进行了研究并取得了相应的成果.     

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...     

路内停车对非机动车交通行为影响研究

针对路内停车影响下的非机动车越线占用机动车道的行为,采用寿命分析法对越线行为和非机动车流量数据进行建模. 提出有效流量概念描述越线行为发生概率同非机动车流量间的关系,并以此衡量路内停车对非机动车交通行为的影响. 根据越线行为发生情况将流量数据定义为删失数据与完全数据,并分别采用非参数法和参数法进行模型估计. 结果显示,路内停车对非机动车越线行为具有显著影响,会降低非机动车道的有效流量,增大越线行为的发生概率,有效流量分布同非机动车道宽度具有正相关性. 研究结果有助于评价路内停车对非机动车的影响,并为路内停车规划提供依据.