基于道路流量和服务水平的停车需求预测分析_戴艳芬.pdf

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1、第１５卷第６期交通科技与经济Ｖｏｌ．１５，Ｎｏ．６２０１３年１１月Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ＆ＥｃｏｎｏｍｙｉｎＡｒｅａｓｏｆＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓＮｏｖ．，２０１３基于道路流量和服务水平的停车需求预测分析戴艳芬１，吴玲玲１，张兴华１，严金果２（１．重庆交通大学交通运输学院，重庆４０００７４，２．长沙理工大学计算机与通信工程学院，湖南长沙４１０００４）摘要：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。

2、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。关键词：道路流量；服务水平；停车需求预测；停车泊位增加系数中图分类号：Ｕ４９１文献标志码：Ａ文章编号：１００８－５６９６（２０１３）０６－００３５－０５Ｐａｒｋｉｎｇｄｅｍａｎｄｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｂａｓｅｄｏｎｔｒａｆｆｉｃｆｌｏｗｓａｎｄｓｅｒｖｉｃｅｌｅｖｅｌ１，ＷＵＬｉｎｇ－ｌｉｎｇ１，ＺＨＡＮＧＸｉｎ－ｈｕａ１，ＹＡＮＪｉｎ－ｇｕｏ２ＤＡＩＹａｎ－ｆｅｎ（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＴｒａｆｆｉｃａｎｄＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ，ＣｈｏｎｇｑｉｎｇＪｉａ

3、ｏｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ４０００４１，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＣｈａｎｇｓｈａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｃｈａｎｇｓｈａ４１０００４，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｐｒｅｄｉｃｔａｃｃｕｒａｔｅｌｙｐａｒｋｉｎｇｄｅｍａｎｄ，ａｐａｒｋｉｎｇｄｅｍａｎｄｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｔｒａｆｆｉｃｆｌｏｗｓａｎｄｓｅｒｖｉｃｅｌｅｖｅｌｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｅｐｒｅｓｅｎｔｓｉｔｕａｔｉ

4、ｏｎｏｆｐａｒｋｉｎｇｄｅｍａｎｄｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｍｅｔｈｏｄｉｓａｎａｌｙｚｅｄａｎｄｔｈｅｔｗｏｉｍｐｏｒｔａｎｔｆａｃｔｏｒｓａｒｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｗｈｉｃｈａｒｅｔｒａｆｆｉｃｆｌｏｗｓａｎｄｓｅｒｖｉｃｅｌｅｖｅｌ．ＢａｓｅｄｏｎｔｈｅＭｕｌｔｉｐｌｅＲｅｇｒｅｓｓｉｏｎＭｏｄｅｌ，ｉｔｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｐａｒｋｉｎｇｂｅｒｔｈｉｎｃｒｅａｓｅｄｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ，ａｎｄｐｒｏｐｏｓｅｓｉｍｐｒｏｖｅｄｐａｒｋｉｎｇｄｅｍａｎｄｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｍｏｄｅｌ．Ａｔｌａｓｔ，ｔｈｅＭｏｄｅｌｉｓｉｎｓｐｅｃｔｅｄｔｈｒｏｕｇｈａｌｏｔｏｆｓｕ

5、ｒｖｅｙｄａｔａ．ＡｃｃｕｒａｃｙｏｆｔｈｅＭｏｄｅｌｉｓｖａｌｉｄａｔｅｄ．Ｉｔｈａｓａｃｅｒｔａｉｎｇｕｉｄｉｎｇｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｄｙｎａｍｉｃｔｒａｆｆｉｃｊａｍｓｏｆｔｈｅｃｉｔｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｔｒａｆｆｉｃｆｌｏｗｓ；ｓｅｒｖｉｃｅｌｅｖｅｌ；ｐａｒｋｉｎｇ；ｐａｒｋｉｎｇｂｅｒｔｈｉｎｃｒｅａｓｅｄｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ餐饮娱乐）行为，影响停车目的地的选择，从而改变１停车需求预测方法的现状区域停车需求。针对上述不足，文中引入了道路流停车需求是土地开发和利用强度、机动车保有量与服务水平这两个重要因素，因而模型的精准率量、停放

6、成本、车辆出行水平以及交通政策等因素会更高一些。而基础模型中多元回归模型考虑的影响的结果。现有的停车预测模型中有８大模型，因素最全面，且使用简便，又适用于区域的停车需它们是小汽车增长模型、出行吸引模型、产生率模求预测，所以选取多元回归模型为基础模型。型、多元回归模型、交通量停车需求模型、土地使用２改进的停车需求预测方法停车需求模型、多元增长率几何平均数模型和分配模型。这些模型考虑的影响因素多为小汽车数量、基于停车与城市经济活动、土地使用的相关分土地利用、小汽车吸引量、小汽车承载率、停车高峰析法的多元回归模型，考虑了停车需求产生与地区系数和社会经济发展情况。在这些模型中

7、，没有考的经济活动和土地使用有关，区域的经济活动强度与该地区的就业岗位数、人口数、房屋面积、零售服虑周边道路流量及服务水平对停车需求的影响，然务业数和小汽车拥有数密切相关，从而建立了基于而这两个因素会影响停车者（出行目的为购物或者相关分析法的多元回归模型。但这种方法只考虑收稿日期：２０１３－０５－１６了城市经济活动及土地使用，是静态的停车需求作者简介：戴艳芬（１９８５－），女，硕士研究生，研究方向：停车规划与量，而区域周边道路流量和服务水平会影响停车者管理．的选择行为，影响动态的停车需求量，所以对停车·３６·交通科技与经济第１５卷泊位需求量的影响不会