基于大数据的大学校园停车系统规划 ——以大连理工大学凌水主校区为例

为解决大学校园停车系统混乱以及用于相关规划的基础数据样本量小、精度不高、时效性 差等问题,应用大学校园停车调查数据、各出入口车辆记录数据以及各院系教职工信息数据进行多源大数据分析,提出了一种基于大数据的大学校园停车系统规划方法。以大连理工大学凌水主 校区收集到的数据为例,首先从静态角度利用各出入口车辆记录数据和校园停车调查数据获取校园整体停车需求,进而利用各院系教职工信息数据分析各部门的停车需求。然后,从动态角度考虑停车位的周转问题,利用各出入口车辆记录数据分析校园出入车辆停车时段分布状况。最后,根据多源大数据分析所得校园停车系统现状,得出相应的校园停车系统规划结果。研究结果表 明：基于大数据的大学校园停车系统规划方法可有效解决传统方法中基础数据样本量小、精度不高、时效性差等问题,提高了规划结果的实用性和科学性。     

基于手机信令数据的居民出行调查分析——以石家庄为例

传统的综合交通调查工作受时间和人工成本的限制,存在着样本量小、精度差、时效性差等问题,随着科技信息化水平的不断提高,利用手机信令数据分析技术辅助居民出行调查工作成为现实。文章阐述了利用手机信令数据进行分析的关键技术方法,并详细介绍了手机信令数据分析技术在石家庄市人口和就业岗位分布、出行率分析、出行总量分析、全日通勤客流空间主通道走廊分析等方面的应用,为今后开展更深入研究与应用奠定了基础。     

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随着教师住宅外迁、教职工拥有汽车的数量上升和高校与社会的交往越来越密切，校园内的停车问题日显突出。本文以北京航空航天大学校园为例，通过对进出校园的车流量、停车能力与车位分布、停车行为等进行调查、统计和分析，揭示校园内停车行为的规律，包括各时段进出校园的车辆总数、平均停车时间、车位周转率等，发现停车系统中存在的问题、并提出若干建议。该研究对其他高校有借鉴意义。     

基于实测数据的高校新校区多功能区车辆停放特性分析

随着机动车保有量的高速增长,停车问题,尤其是校园停车问题日益严峻。针对高校在城市外围的新校区,文章提出了划分多功能区研究停车特性的理念,剖析了各功能区的停车特征及停车设施特征。并以东南大学九龙湖校区的机动车停放实测数据为基础,对比分析高校校园的不同类型功能区车辆停放时变特性。选取单位时间利用率、单位时间周转率、长时停放比例、泊位外停车比例4个指标进行停车场评价,结合问卷调查结果,分析了停车者泊位选择因素。研究结果表明:高校多功能区的停车时变特性因功能区特点而异,又同样因作息时间产生变化,高校校园内停车者泊位选择的首要影响因素是步行距离。在数据分析的基础上,提出了校园停车设施优化策略,包括停车设施位置选择、配建形式、配建指标和共享停车。     

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为了满足城市日益增长的停车需求并缓解市中心交通压力,在轨道交通停车换乘(P&R)条件下,研究区域停车设施的选址方法及规模测算方法.基于随机用户选择原理,构建城市中心区及外围区域的停车需求预测Logit模型.以车辆总出行距离最短为目标函数,构建轨道交通P&R站选址优化模型.提出城市中心区及外围P&R站的停车场规模测算方法.以大连市西安路商业圈为研究对象,开展停车需求调查并分析其特征.依据调查数据,进行轨道交通P&R站选址规划与规模测算案例研究.研究表明,对于具有轨道交通的城市,该方法较传统规划方法更有利于引导停车需求在用地空间上的合理分布.     

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。     

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...     

基于Logitsitc模型的城市CBD地区停车需求影响因素分析

为了研究城市中央商务区(CBD)地区停车需求的影响因素,从出行者停车需求的角度出发,通过CBD地区停车需求的RP和SP调查,获取城市CBD地区停车需求数据,基于二元Logistic回归模型,构建了停车需求影响分析模型.调查数据的模型分析结果表明:在工作日和节假日城市CBD地区的停车需求具有明显的差异性;不同的停车目的对停车需求的敏感性也不同;控制长时间的停车是抑制停车需求总量的有效措施;停车费率对不同的停车费用支付者的影响程度也不同;而越便利的停车场布局,会激发更多的停车需求.     

基于多目标的高速公路出入口决策双层规划模型研究

规划和布局高速公路出入口时,应从全局出发,充分考虑整个公路网系统的功能和要求,综合交通条件、自然条件及社会状况.本文在综合考虑城市行政等级、城市规模大小的基础上,建立了上层规划以高速公路出入口的用地和建设成本、改进交通网络的成本和区域内的出行成本最小为目标函数,下层规划以交通网络车辆弹性需求用户均衡配流的双层规划模型,通过优化算法,在备选的若干出入口能较好的实现多目标优化.     

长沙市中心城区停车特性分析

长沙市中心城区共有停车位约23万个,以配建停车泊位为主体.着重论述了停车调查目的、范围、内容及方法.通过对调查获取的数据的分析,详细阐述了长沙市中心城区停车设施使用特征及车辆停放特征.最后,结合长沙市实际情况,提出了长沙市停车规划建设一系列合理建议.     

大数据背景下重庆市综合交通模型维护升级

利用传统交通调查数据开展交通模型维护升级工作存在抽样率低、样本量小、人工成本高、精度低、实施难度大等多种现实问题.在大数据技术不断更新完善的背景下,有必要探索新的模型维护升级技术和方法.首先,阐述重庆市交通大数据的发展历程、数据类型、数据采集与数据格式.其次,在重庆市综合交通模型的框架结构中,分别利用大数据资源探索公共汽车线网的构建、各等级道路流量延误函数标定、常住人口和就业岗位分析、出行分布特征分析和公共交通出行需求分析等相关技术方法.最后,以重庆市综合交通模型的应用实践成果验证模型的可靠性和准确性.     

关于北京市停车问题的思考

随着城市化和机动化的快速发展,城市交通拥堵现象日趋严重。在分析北京市当前城市停车存在问题的基础上,面对未来需求,从规划的角度提出了相应的对策,包括：采用区域差别化的停车策略、合理利用停车设施资源、依托公交枢纽建立停车换乘系统、调整政策、加强管理等。同时,对未来解决新城的停车问题提出了规划建议。     

南京市老城区老旧小区停车发展政策与策略

老城区老旧小区停车位配建水平普遍较低,合理制定老旧小区停车发展政策与策略是缓解其停车矛盾的根本措施。首先指出南京市老城区老旧小区普遍存在停车位缺额大、大量车辆转移停放至小区外围道路的问题。基于数据分析不同年代建设的小区停车供需的差异化特征。通过对老城区老旧小区停车趋势进行判断,提出综合治理、多元化、市场化的停车发展思路与策略。最后,从机制与政策、规划与建设、运行与管理等方面提出停车发展政策建议,具体包括通过制定相关政策,鼓励和引导小区建设和改造停车设施;引入交通影响评价制度,针对不同片区确定停车位扩容上限;强化停车秩序管理,以价格杠杆调节停车需求等。     

基于土地利用的城市卡口缺失数据修复方法

为解决城市道路卡口原始数据大量缺失问题,从道路两侧土地利用的角度出发,提出一种能够描述路段出入口交通量运行状况的出入口交通量估计模型。以该模型为基础,充分利用城市道路交通流运行的时空特性,构建基于土地利用的卡口缺失数据修复方法,并结合济南市经十路两个相邻卡口的交通流数据对该数据修复方法进行实例验证。结果表明,在全天卡口数据修复以及特定时段数据修复中,交通量数据修复的误差大大降低,修复精度能够较好满足工程应用的实际需求。     

老城区新建路外公共停车场设计规模研究

新建路外公共停车场目前相关研究大多集中在停车场选址、停车场管理、出入口设计、车位诱导、停车选择行为等方面,而公共停车场规模计算模型的研究相对较少。现有模型的参数获得和计算过程比较复杂。研究避开现有模型中参数标定难、部分调查数据误差较大和计算过程复杂等问题,首先,利用增长率法获得满足未来停车需求自然增长的公共停车场期望供给规模;其次,采用圈层外推法快速获得公共停车场影响范围内周边道路的最小路网容量,反推公共停车场最大可接受规模。综合考虑停车需求增长和路网容量限制两个因素,获得规划公共停车场最适宜的建设规模。研究最后对计算方法给出实际算例,交通调查及计算过程均较为简便,具有较强的操作性。     

关于手机定位技术应用于广州市交通行业数据采集的可行性探析

传统居民入户调查、交通流量调查等数据采集技术的人力、物力消耗大,数据样本量、时效性难以得到保证。但随着智能手机用户增多,以及手机定位技术发展,利用手机定位数据挖掘居民出行特征,为交通行业数据采集提供了新的途径。该采集技术具有覆盖范围广、实施周期短、人力需求小等优势,尤其对于特大城市交通调查具有广阔的应用前景。在分析各类手机定位技术特征的基础上,重点对手机基站定位技术国内外应用案例、适应范围、局限性等进行探讨,最后,对广州市利用手机定位技术开展交通数据采集提出工作建议。     

商业区短时停车需求与周边路网阻抗关系

针对商业区停车需求预测精度较差、适用率低等问题,分析商业区内部短时停车需求与周边路网交通阻抗之间的相互作用关系,总结传统的停车需求预测的不足,根据实地选址调查的数据,用最小二乘法拟合曲线建立基于路网阻抗的短时停车需求预测模型,对预测结果有明显改进.     

建成环境对城市停车需求影响的非线性模型

为精细化把握城市建设项目在微观空间尺度下的停车需求规律，从空间视角探究停车需 求与建成环境之间的关系。通过高峰小时建筑物单位面积的停车生成数表征停车需求，以土地 利用混合度、路网密度、公交服务水平等9个因子描述建成环境，分别构建建成环境对停车需求影 响的普通最小二乘(Ordinary Least Squares，OLS)模型与梯度提升迭代决策树(Gradient Boosting Decision Tree，GBDT)模型。以保定市主城区停车调查数据中的商业类配建停车场为对象，基于 停车调查数据、兴趣点数据(Point of Interst，POI)、道路网络数据等多源异构数据进行模型实证分 析。结果表明，考虑非线性效应的GBDT模型比OLS模型具有更好的拟合度。从影响贡献度来 看，配建指标(18.92%)与区位(15.23%)是影响停车需求的最重要建成环境因素，交叉口密度 (5.19%)贡献度最小；在非线性关系方面，建成环境因子与停车需求均具有非线性关系与阈值效 应，除交叉口密度及人口密度与停车需求呈现U型关系，其余因素与停车需求的关系整体上保持 正相关或负相关。     

多源数据融合在上海市综合交通模型中的应用

随着个体出行行为的多源数据日益丰富,既有的综合交通模型技术也需要持续升级。结合上海市第六次综合交通调查等数据,探讨多源数据融合在赋能综合交通模型改进中的应用。首先将多源数据划分为抽样数据和信息化大数据两大类21小类,提出基于多源数据融合的出行特征分析方法。结合居民出行调查数据及各类大数据,分析多源数据融合在上海市域人员出行需求模型、对外人员出行需求模型、道路系统运行模型、公共交通系统运行模型、货运交通模型升级中的具体应用,给出了不同交通模型参数的估计、标定及验证方法。最后,总结多源数据融合在分析精度、模型广度、研究细度和研究维度方面对上海综合交通模型的提升作用。     

模拟弹簧车辆跟驰模型参数的标定

针对模拟弹簧车辆跟驰模型进行深入研究,根据实地的交通调查数据,利用回归分析方法和拟牛顿法对模拟弹簧车辆停车和起动跟驰模型参数进行了标定,得出几种一般状态的模拟弹簧车辆停车和起动跟驰模型,最后得出结论：起动过程车辆初速度主要分布在2~6.5 m/s之间,并选取速度中间值得出起动过程模型;停车过程车辆初速度主要分布呈现三个区间,就每个区间选取其中间值得出了模拟弹簧车辆跟驰模型停车过程的方程.