【摘要】：隨著改革開(kāi)放和人民生活水平的不斷提高,城市居民小汽車的保有量不斷增加,而機(jī)動(dòng)化出行需求的增長(zhǎng)導(dǎo)致停車需求的增長(zhǎng),因此“停車難”問(wèn)題日益凸顯。深入理解和分析停車行為機(jī)理是掌握出行者停車決策的有效途徑之一。建立合理的停車收費(fèi)體系,能夠引導(dǎo)出行者的停車決策,有效地緩解停車壓力,釋放道路交通資源。然而根據(jù)國(guó)內(nèi)外的研究成果,現(xiàn)有的停車行為分析沒(méi)有將各類停車決策綜合考慮,無(wú)法分析停車區(qū)域選擇、停車場(chǎng)類型選擇和停車時(shí)段選擇等各項(xiàng)停車決策間的聯(lián)系。且現(xiàn)有對(duì)停車費(fèi)率的研究沒(méi)有依據(jù)復(fù)雜的停車行為關(guān)系按照不同的停車組合決策調(diào)整停車收費(fèi)結(jié)構(gòu),對(duì)停車需求分布的引導(dǎo)不足。本文將深入解析停車行為機(jī)理,分析各停車行為間單向/雙向的影響關(guān)系,依據(jù)分析結(jié)果,提取停車組合決策,基于停車組合決策效用計(jì)算,以停車者的停車決策分布均衡為目標(biāo),建立停車費(fèi)率測(cè)算的最優(yōu)化模型,確定最優(yōu)的停車收費(fèi)方案,為停車行為分析和停車費(fèi)率測(cè)算研究提供理論支持。本文首先進(jìn)行了停車數(shù)據(jù)調(diào)查與分析。按照數(shù)據(jù)調(diào)查過(guò)程、數(shù)據(jù)處理方法和數(shù)據(jù)分析的步驟分別對(duì)停車行為數(shù)據(jù)和停車收費(fèi)意愿數(shù)據(jù)進(jìn)行收集和分析。運(yùn)用問(wèn)卷調(diào)查、駐場(chǎng)調(diào)查和資料查閱等方法獲得停車行為數(shù)據(jù),通過(guò)分析得到可能影響出行者停車決策的因素。通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查法得到出行者的停車意愿數(shù)據(jù),繪制價(jià)格敏感度曲線,得到停車費(fèi)率的價(jià)格可接受域和不同停車組合決策停車費(fèi)率比值的可接受域。其次基于結(jié)構(gòu)方程對(duì)停車行為進(jìn)行了建模解析。以數(shù)據(jù)分析為基礎(chǔ),根據(jù)可能影響出行者停車決策的因素確定了停車行為分析的結(jié)構(gòu)方程模型中的特性變量。對(duì)模型進(jìn)行了標(biāo)定和驗(yàn)證。結(jié)果表明,停車決策行為不僅受年齡、隨車人數(shù)、家庭成員數(shù)、家庭月收入、出行目的和單次出行平均停車費(fèi)率的影響,各停車決策行為間也存在著復(fù)雜的單向/雙向影響關(guān)系,其中CBD內(nèi)停車與路內(nèi)停車、CBD內(nèi)停車與停車開(kāi)始時(shí)段間的關(guān)系為雙向的,表明停車決策間沒(méi)有固定的先后關(guān)系。為了更準(zhǔn)確地計(jì)算考慮停車行為的停車費(fèi)率,根據(jù)各停車行為間的相關(guān)關(guān)系,提取了CBD內(nèi)/外、路內(nèi)/路外公共停車設(shè)施、高峰/非高峰時(shí)段開(kāi)始停車三組8種停車組合決策�；贛NL模型對(duì)各種停車組合決策的效用進(jìn)行計(jì)算。首先建立了停車組合決策的MNL模型,對(duì)模型進(jìn)行了標(biāo)定和驗(yàn)證。結(jié)果表明,該模型對(duì)出行者進(jìn)行停車組合決策的預(yù)測(cè)精度較高。根據(jù)模型標(biāo)定的結(jié)果,得到了各停車組合決策的效用函數(shù)。本文最后進(jìn)行了停車費(fèi)率的最優(yōu)化建模和求解。考慮停車組合決策效用、停車需求和停車設(shè)施成本,以停車者的停車決策均衡分布為目標(biāo),運(yùn)用停車者的總效益表征該目標(biāo),建立了停車費(fèi)率的最優(yōu)化模型,運(yùn)用拉格朗日乘子法對(duì)模型進(jìn)行求解。以某市為例,對(duì)該市的停車收費(fèi)進(jìn)行測(cè)算。結(jié)果表明,實(shí)施新費(fèi)率后提高了停車者的總效益,停車組合決策分擔(dān)率發(fā)生了轉(zhuǎn)移,停車決策分布更均衡,緩解了CBD內(nèi)路內(nèi)停車設(shè)施高峰時(shí)段的停車壓力。本文所進(jìn)行的基于結(jié)構(gòu)方程的停車行為建模解析深入分析了各類停車決策行為間復(fù)雜的單向/雙向影響關(guān)系,依據(jù)分析結(jié)果提取了組合多種停車行為的停車組合決策,相比傳統(tǒng)的停車行為分析具有一定的創(chuàng)新性。本文以停車組合決策效用為基礎(chǔ),對(duì)最優(yōu)停車費(fèi)率進(jìn)行了測(cè)算。研究成果可應(yīng)用于各城市的停車收費(fèi)策略制定中,可以在一定程度上引導(dǎo)出行者的停車決策,緩解停車壓力,釋放道路交通資源。
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：U491.7
【圖文】：

技術(shù)路線圖

圖 2.1 出行者年齡分布圖圖 2.1 顯示，在調(diào)查數(shù)據(jù)中 31-60 歲的出行者所占比例最高，為 81.47% 19-30 歲的人群，所占比例為 16.75%；18 歲以下的占比最小，為 0.0果基本符合我國(guó)對(duì)于機(jī)動(dòng)車駕駛員合法駕齡的要求。）家庭月收入出行者的家庭月收入情況，如表 2.5 和圖 2.2 所示。表 2.5 出行者家庭月收入分布表家庭月收入 頻數(shù) 百分比（%）3000 元以下 766 3.643001-5000 元 3899 18.585001-10000 元 5597 26.6510001-15000 元 6524 31.0715001-20000 元 3810 18.1420001-25000 元 489 2.3325001-30000 元 60 0.29

圖 2.2 出行者家庭月收入分布圖根據(jù)圖 2.2 可知，出行者家庭月收入為 10001-15000 元的占比最高07%；其次是 5001-10000 元的出行者，其比例為 26.65%；所占比例最低月收入在 30000 元以上的出行者，比例為 0.26%。該結(jié)果基本符合“橄欖入分布規(guī)律。）家庭成員數(shù)出行者的家庭成員數(shù)情況，如表 2.6 和圖 2.3 所示。表 2.6 出行者家庭成員數(shù)分布表家庭成員數(shù) 頻數(shù) 百分比（%）1 人 1234 5.882 人 6751 32.153 人 10110 48.154 人 1984 9.455 人 787 3.75

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