基于道路流量和服务水平的停车需求预测分析

为使停车需求预测更准确,提出基于道路流量和服务水平停车需求预测模型。分析停车需求预测方法的现状,同时引入道路流量和服务水平这两个重要的影响因素,在多元回归模型的基础上,引入停车泊位增加系数,建立改进的停车预测模型。通过大量的调查数据对该模型进行检验,验证模型的准确性,该方法对解决城市中心区的动态交通拥堵具有一定的指导意义。     

大城市客运中心社会停车场配建指标研究

针对国内大城市有关规范和标准对客运中心社会停车场配建指标的缺点和不足，在分析了国内外停车需求预测模型的基础上，构建了大城市客运中心社会停车场泊位预测模型，经验证模型可以推广使用，并提出了大城市客运中心社会停车生成率指标，弥补了相关规划和标准的缺陷．     

基于区位分析和诱增流量的停车需求预测模型研究

静态交通需求与城市停车供应状况直接决定了城市交通秩序和拥挤程度，以往的各种停车预测模型多以建筑规模来求得静态交通需求，笔者在通过大量的调查数据分析得出静态交通需求与土地利用区位以及周边机动车交通流量密切相关，提出了基于区位分析和诱增流量的停车需求预测模型．     

新城区CBD区域停车需求预测方法

在总结现有停车需求预测模型及新城区CBD区域停车特征的基础上,分析了现有模型对新城区CBD区域停车需求预测的适应性。针对现有模型在停车预测时存在的不足之处,综合考虑新城区CBD区域用地特征及交通特性,根据出行吸引强度及交通方式划分,构建适用于新城区CBD区域的停车需求预测模型,并结合济南西客站片区CBD区域进行实例验证。结果表明了该预测方法的可行性及结果的合理性。     

基于项目诱增吸引产生交通流的停车需求预测方法的研究

停车需求预测是城市停车研究的核心问题,以往的各种停车需求预测模型多以建筑规模来求得停车需求。通过停车需求与项目自身吸引和产生的诱增交通量,以及与土地利用等关系的分析,在总结分析的基础上提出了基于项目诱增吸引产生交通流的停车需求预测模型,并通过实例检验拟合该模型。     

南昌市红谷滩配建停车场需求预测分析

通过实地调查数据和对红谷滩停车现状进行分析,结合南昌市总体规划、红谷滩交通发展战略等研究成果,对现有停车生成率模型进行修正,考虑各种影响因素,建立了合理的建筑物停车需求预测模型,制定了适合红谷滩实际情况的停车配建指标,其次对每个小区、每个地块的2020年所需停车泊位进行了预测和规划.最后,提出了相应的解决方案,政策和建...     

居住区停车泊位需求预测二步骤法

研究居住区停车泊位需求预测模型,采用多元回归与修正系数法相结合的二步骤法,改变传统的多元线性回归和弹性系数法的不足。提出以居住区停车调查为基础,建立停车泊位需求预测模型,将多元回归预测和区位修正系数、建筑类型修正系数相结合,以此预测值作为新建同类居住区停车资源配备的依据。二步骤法既充分考虑了各种影响因素对居住区泊位需求的影响,又对区位和建筑物类型等因子具有一定的弹性控制,实践中有一定的实用性和灵活性。以唐山市为例,选取居住区进行模型方法验证,误差均﹤10%,说明模型预测的有效性。     

基于用地和交通特征的停车需求预测模型

为了解决城市停车难问题,对停车需求进行合理预测,考虑目前日益紧张的土地资源和快速增长的交通流量,分析了用地与交通影响预测模型建立的基本原理,采用用地特征函数描述了土地使用性质与停车生成率之间的关系,采用交通影响函数分析了路网流量增长率和停车率对停车需求的影响,在此基础上建立了停车需求预测模型。利用开发的软件系统,根据典型区域的土地资源规划和道路交通调查数据,进行了城市停车需求预测。预测结果表明:随着时间的变化,在各种因素影响下,停车需求近5 a增长较缓慢,而在随后的5 a中停车需求快速增长,且日停车需求量的增长速度明显高于高峰小时的增长速度。     

中小城市中心区停车需求预测方法研究

在总结中小城市中心区停车需求影响因素的基础上,引入高峰小时修正系数和停车管理政策调整系数,结合现有的交通发生吸引量——停车需求预测模型,建立能够更好适用于中小城市中心区的停车需求预测模型,并结合四川省内江市威远县中心城区进行停车需求预测实例验证。研究结果表明该预测方法是合理的,且计算出的中小城市中心城区停车泊位需求量更加有效。     

情景分析法在停车需求预测中的应用研究

针对传统停车需求预测方法预测情景单一的情况,提出了基于情景分析法的停车需求预测方法。通过分析停车需求状况,设定了未来可能出现的3种情景,并对停车需求影响因素进行了分析。利用SPSS软件对数据进行了处理分析,确定了各个情景的停车需求预测模型以及模型中的参数。最后,以2017年为预测基年,对各情景下停车需求的发展趋势进行预测。