向量自回歸預測的泊位共享優(yōu)化算法研究
發(fā)布時間:2018-11-20 12:44
【摘要】:以城市中心區(qū)的停車問題為主要研究對象,總結了城市中心區(qū)的停車特性。分析了國內外研究現(xiàn)狀、在城市中心區(qū)停車特點的基礎上,分析了停車需求預測、泊位共享理論、泊位共享分配策略等問題,構建了基于向量自回歸預測的泊位共享優(yōu)化算法。最后以重慶市江北區(qū)行政服務中心區(qū)域為實驗對象,對該區(qū)域進行數(shù)據(jù)收集、分析和總結,為理論研究提供實例,驗證了方法的可行性和有效性。
[Abstract]:Taking the parking problem of urban center district as the main research object, the parking characteristics of city center district are summarized. Based on the characteristics of parking in urban center, the parking demand prediction, berth sharing theory, berth sharing allocation strategy and so on are analyzed, and the optimization algorithm of berth sharing based on vector autoregressive prediction is constructed. Finally, taking the administrative service center area of Jiangbei District of Chongqing as the experimental object, the data collection, analysis and summary of the area are carried out, which provides an example for theoretical research and verifies the feasibility and effectiveness of the method.
【作者單位】: 重慶交通大學數(shù)學與統(tǒng)計學院;重慶交通大學土木工程學院;重慶交通大學河海學院;重慶交通大學機電與車輛工程學院;
【基金】:國家自然科學基金(11501065,A011501) 重慶市基礎與前沿研究計劃(cstc2015jcyjA00033)資助
【分類號】:U491.7
本文編號:2344946
[Abstract]:Taking the parking problem of urban center district as the main research object, the parking characteristics of city center district are summarized. Based on the characteristics of parking in urban center, the parking demand prediction, berth sharing theory, berth sharing allocation strategy and so on are analyzed, and the optimization algorithm of berth sharing based on vector autoregressive prediction is constructed. Finally, taking the administrative service center area of Jiangbei District of Chongqing as the experimental object, the data collection, analysis and summary of the area are carried out, which provides an example for theoretical research and verifies the feasibility and effectiveness of the method.
【作者單位】: 重慶交通大學數(shù)學與統(tǒng)計學院;重慶交通大學土木工程學院;重慶交通大學河海學院;重慶交通大學機電與車輛工程學院;
【基金】:國家自然科學基金(11501065,A011501) 重慶市基礎與前沿研究計劃(cstc2015jcyjA00033)資助
【分類號】:U491.7
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,本文編號:2344946
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