城市停车状况的模糊聚类分析

停车场的布局及属性可以静态的反映出每个交通小区的停车供应状况.本文通过对昆明市分交通小区全样本停车场调查数据进行分析,建立了停车状况的指标评价体系,运用系统工程方法——模糊聚类法,并结合SPSS软件来实现.得到了不同停车特征的停车类型分区.最后结合土地利用,交通发展趋势等综合对结果进行分析提出停车供应策略,为进一步停车规划提供依据.     

基于系统均衡理论的浮动式停车计费模型

为了使停车费率策略更加有效地实现停车资源与道路资源的均衡利用,根据效用理论与非集计模型,建立停车选择行为模型,确定停车费率等变量与选择概率及停车流量的函数关系.在此基础上,建立以出行者总停车选择效用最大化为目标的浮动式停车计费模型,将停车场利用率均衡与道路饱和度均衡作为约束,采用序列二次规划方法进行求解,并通过算例验证了模型的可行性与有效性.研究结果表明:浮动式停车费率可实现路网流量分配均衡和停车场利用率均衡,相比于固定费率可提高138%的停车社会效益,且浮动式停车费率对停车系统的调控作用优于道路系统.     

福州市东街口中心商业区停车行为初步研究

福州市的停车问题特别是商业中心的停车问题日益突出。通过对福州东街口中心商业区停车目的、停车时间分布、停车场选择等问题的调查分析,表明目前福州东街口中心商业区存在着停车时间、空间利用的不均衡现象,现行的停车费率没有发挥经济杠杆的作用,费率标准存在着较大的改进空间,立式停车楼将是未来停车场的发展方向,停车诱导系统有待进一步完善。     

北京市停车场影响范围研究

为了解决北京市的停车位紧缺、停车拥堵问题,对停车场的影响范围进行了定量研究.首先,基于驾驶员停车行为的调查,通过非参数检验,分析驾驶员性别、出行目的、停车引导类型、停车收费因素与步行距离的关系,确定停车场影响范围的影响因素及实际影响范围;然后,运用停车场分布密度和泰森多边形,确定了停车场的最小影响范围;最后,综合考虑实际影响范围和最小影响范围,结合北京市棋盘形路网的特性,进行影响范围的修正,得出停车场的合理影响范围.     

停车场空余泊位数时段变化规律及停车预报方法

为了解停车场空余泊位数时间变化的规律并对停车信息进行预报以帮助驾驶员进行出行前的停车决策,在对某个实际停车场空余泊位数时间变化数据统计分析的基础上,得到了一些有用的结论与规律,包括连续一周内各工作日的空余停车泊位数变化规律、短时期内各工作日的空余停车泊位数变化规律及较长时间内工作日的空余停车泊位数变化规律等;并在此基础上确定了停车预报的基本方法和依据,且通过模糊c-均值聚类方法对各时段停车特征进行了归类预测,归类结果有助于驾驶员的出行决策.     

基于吸引关系的停车场网络连接方法

为研究停车场网络拓扑结构,提出了基于吸引关系的停车场网络连接方法.通过改进现有停车需求预测模型,充分考虑停车利用率、停车周转率、城市中心指数等因素影响,建立了新的停车场需求算法.通过绘制常规Voronoi图,利用断裂点理论的关键性质和常规Voronoi图的物理参数,划分各停车场的影响范围.引入吸引度概念,并对吸引度计算公式中的参数进行了修改和标定.计算停车场网络中每个节点的吸引度和节点间连线的边权,确定了停车场之间的连接情况.对哈尔滨市部分停车场进行吸引关系下的停车场网络模型构建.采用复杂网络参数分析方法对停车场网络进行分析,分别分析了规模赋值计算方法下和进一步通过吸引关系计算下的停车场宏观及微观节点参数.结果表明吸引关系下,停车场网络度分布符合幂律分布,无标度网络特征明显.与全局耦合网络和单边耦合网络对比,吸引关系下停车场网络具有较高聚类系数和全局有效性和较小的平均路径长度,在现有参数评价体系中表现均衡,是一种实用的停车场连接方式.     

苏州市观前地区路边停车收费费率分析

鉴于目前苏州市观前地区路边停车收费费率不尽合理,路边停车饱和度高,路边停车泊位周转率低的实际情况,在观前地区路边停车实况调查及问卷调查数据统计分析的基础上,确定了该地区路边停车收费的目的、定价依据及停车者对路边停车收费的容忍度函数,根据容忍度函数对观前地区路边停车收费费率进行了探讨,计算出的路边停车收费费率与实际调查数据相吻合,说明该函数能够合理地计算城市中心商业区路边停车收费费率.     

关于我国停车场的博弈实证分析

如今,我国停车问题日益尖锐化,主要表现为停车场的建设严重匮乏,现有停车设施不能有效利用,以致影响到交通的畅通,社会的综合收益降低。停车问题产生的一个重要原因是停车场的建设不足,远不能满足有车族的停车需求,本文从3个方面分析我国停车场的发展现状,进而阐述了停车难的原因,从博弈论的角度对几个停车难的典型案例进行分析,说明路边停车拥挤和停车位不足的问题。     

基于Mamdani算法的停车诱导决策

构建了停车场停车诱导决策模型,通过Mamdani初始化预测模糊规则建立包含用户习惯、行为可靠性和停车场资源分布等三维元素组成的FIS,量化自然语言,分析语义,并结合仓库数据生成信息负反馈的学习过程和目标预判能力。     

基于最优组合的停车诱导信息配置模型与算法

梅振宇,项贻强,陈峻,王炜为了实现宏观调控城市全局的静态交通分布的目标,通过对停车选择的分析,提出了停车诱导信息配置优化组合模型与算法.模型的研究从车辆到达率高和日常泊位饱和度大的热点停车场入手,考虑车辆停放者的选择行为,以总行程时间最小建立了目标函数.通过采用基于最优组合的可变信息板(VMS)信息显示组合方式来发挥停车选择诱导作用,并对它设计了遗传算法（GA）进行了计算,从而获得目标函数的优化值.经浙江德清中心城区实例验证,设置诱导后最小总行程时间减少了49.9%,结果显示,该模型能通过引导停车者不选择“过热”的停车场而选择其他次选的停车场来减少总行程时间.     

城市停车场模糊评价研究

在对城市停车场信息和用户调查的统计分析基础上,运用模糊理论和层次分析法(AHP)构建了城市停车场评价模型和分析方法,并运用该模型对上海部分区域停车场进行评价.结果表明,所建立的城市停车场评价模型和分析方法是可行的.     

基于规则的城市地下车库外圈车位排布启发式算法

为了提高城市地下车库空间的利用率,针对地下车库轮廓复杂、面积大、障碍物多及需要确保地下结构安全等特点,对地下车库车位排布问题进行排车规则提取,设计了一种基于规则的三阶段车位排布启发式算法.针对基于规则提取后的外圈车位排布问题建立了数学模型,提出用启发式遗传算法求解该问题.对实际工程图纸的求解表明,该算法有效且能满足设计师要求的精度,并得到车位数最多的车位排布方案;通过结果可视化,可帮助设计人员制定优化的设计方案,提高地下车库设计的效率和项目收益.     

城市停车场需求合理性评价模型的研究

在对停车场进行统计分析的基础上,运用数理统计理论和寻优分布拟合方法并结合排队理论,提出了停车场需求合理性的评价分析模型。运用该方法对实际的停车场进行评价分析研究,结果表明所建立的停车场需求合理性的评价分析模型和分析方法是可行的。     

福州东街口商业区停车收费策略研究

福州市的停车问题特别是中心商业区的停车问题日益突出,为找出对策,对福州市东街口中心商业区5处典型停车场进行了问卷调查,涉及停车者的个人基本特性、停车行为特征和停车收费价格的意向。通过调查数据分析了利用停车价格调节出行的必要性和可行性,指出现行收费政策不足之处,并给出了调整停车收费价格的建议。     

基于图形分割的城市地下车库车位排布优化方法

为辅助设计师排布外轮廓形状复杂、面积大、障碍物多的大规模地下车库,针对局部复杂轮廓内同向车位与车道共同优化排布问题,提出了基于图形分割的混合整数线性规划模型.考虑了车位排列角度及位置的优化,能够处理任意轮廓内的车位与车道排布.开发了基于粒子群优化的分解算法,并通过实际的工程图纸验证了模型和算法的有效性.结果表明,该算法能快速有效地排布局部车位,辅助设计者给出最佳优化排布方案.开发的可视化及人机交互功能可大大提高设计者的开发效率.     

城市中心区路边停车管理问题探讨

在总结了路边停车的泊位供应，违章停车严重程度，设施状况，设置情况和停车管理几个方面存在的主要问题的基础上，着重对停车管理中的停车管理机构，停车收费，停车法规和管理手段进行了分析，并把问题的原因归纳到观念，规划和管理三个方面，对路边停车的几个主要方面对比国外的管理措施，总结国外的成功经验，并在此基础上，提出适合我国国情的现阶段管理对策。     

破解宁波老小区停车难问题的对策与建议

本文通过对宁波老小区停车难问题的调查、研究、分析,发现老小区因建造年代和规模的差异,在停车资源方面差异很大,通常小区越老、停车问题越严重。此外,住户对解决停车难问题的意见多元化,难统一。根据调研结果和实践经验,借鉴国内外成败经验,提出破解停车难关键在于如何有效增加停车位、科学管理停车位和加强违停的执法管理等措施。     

利用遗传算法求解公共停车场多目标选址模型

随着城市交通的发展,我国城市停车问题越来越严重,停车场建设成了突出问题.以往的公共停车场选址规划方法大多只是实现单个目标最优,对于实际存在的多种影响因素考虑不足.因此,提出基于遗传算法的城市公共停车场多目标选址方法,以较好地解决公共停车场选址问题.     

基于模糊控制理论的平行泊车系统研究

主要对运动学模型和实际平行泊车过程做出分析后,研究平行泊车的几何路径规划方法,然后结合实际,改进所提出的几何路径,从而设计出一种适应性较强的泊车几何路径．然后讨论模糊控制在自动平行泊车中的应用,分析自动泊车中的模糊控制需求,分析每个步骤的输入量和输出量,以及其模糊控制器的设计,为平行自动泊车系统画出工作流程图．