城市机动车车辆停放特性分析与停车需求预测研究

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1、Y79]幺51分类号Ⅱ生!f：!密级龃UDc配5东硕士学号Q2i§§2南大学学位论文城市机动车车辆停放特性分析与停车需求预测研究研究生姓名：张钧导师姓私：三炷熬援一中清学位级另U—』鹾j吐±_学科专业名称銮通运逾翅划生笪堡论文提交日期—型曼生Q；且论文答辩El期2005生03月曰学位授予单位一盔直太堂学位授予日期20年月臼答辩委员会丰席评阅人2005年3月O,Zf5平5摘要“停车难，乱停车”已成为十分严重的交通问题。随着我国社会经济的迅速发展、城市车辆保有量迅速增K、特别是人量私有车的出现，许多人中城市停车

2、供需矛盾突出。充分了解我国城市车辆停放的停放特性，掌握车辆停放规律，同时对规划年的停车需求进行台理、准确的预测，才能够为城市停车规划、建设与决策分析提供理论指导和实践依据。本文依托国家自然科学基金资助项目“新形势下城市车辆停放关键方法研究”(编号：50308005)开展研究。本文对城市机动车车辆停放特性的调查和分析方法进行了阐述，并以南京为例，得出了城市机动车车辆停放特性的一些规律，同时，本文对PGIS的反应特征进行了调查研究，获得了一些有参考价值的结论。在分析了停车行为特征及各项影响因素的基础上，引用Ri

3、chardArnottt停车行为模型系统说明了一个完整停车行为的过程。对我国不同地域，不同经济发展水平的八个城市的机动化出行进行统计分析，并对其归类，得出归类后各类城市车辆停放以及出行的规律。论文在阐明了停车需求定义以及特性，提出了停车需求预测的三个阶段，，f：对停车需求的影响因素作了全面的分析。归纳总结了国内外各类停车需求预测的方法，并_E

4、j停车收费作为单独变量建立多项Logit模型进行交通方式选择的预测和非集聚NL模型对停车出行方式及出行目的地的选择进行预测，在此基础上，依照停车需求预测三个阶段，建立

5、了基于Logit的停车需求预测非集聚模型。．最后，论文对本次研究的成果进行了总结，对将来的研究方向进行了展望，为更加深入的研究工作提出了思路。关键词：停车特性；停车需求预测；停车特性调查；停车需求预测非集聚模型AbstractThedifficultyandchaosofparkinghavebecomeoneofthemostseriousurbantrafficproblems．Alongwiththesocialandeconomicdevelopmentandrapidincreaseofmotor

6、vehiclesinChina(especiallytheprivatecars)，theconflictofparkingsupplyanddemandinmanycitiesisstrikingnow．TograsptheparkingcharacteristicsandtherulesofparkinginChinesecitiesfullyandtoforecasttheparkingdemandsrationallyandaccuratelyisveryimportant，whichhasitss

7、pecialmeaningsbothintheoryandinpracticestoparkinglayoutplanning，parkingconstruction，andtheanalysisparker’Sbehaviordecision-making．Researchinthispaperreliesonitem‘‘Researchonkeymeansaboutvehiclesparkingincitiesundernewposture”(No．：50308005)whichisstakedbyNa

8、tionalNatureScienceFundationofChina．Thispaperexplainedamethodofhowtosurveyandanalyzetheparkingcharacteristics．ByinvestigatingtheCarparkingcharacteristicsanddrives’reactionbehaviorcharacteristictoPGISinNanjing，asetofconsultableconclusionsaregainedBasedonana

9、lyzingthebasicelementsinfluencingparkingbehaviors，NchardArnottt’Sparkingbehaviorsmodelsisquotedtoexplainthewholeprocessofparkingbehavior,Theauthoranalyzesmadclassifymechanization’Sactionof8citieswhichlieindif