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...