本文選題：停車指數(shù)　切入點：百度地圖　出處：《大連理工大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：近年來隨著我國經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展,人民生活水平的不斷提高,汽車保有量不斷增長,城市交通問題日漸突出,城市停車難問題日益嚴(yán)重。究其原因,主要有三個,其一,停車場的建設(shè)速度落后于小汽車的增長速度,車位不足；其二,現(xiàn)有的停車設(shè)施利用率比較低,信息孤立,無法從整體上對停車場進(jìn)行調(diào)控。其三,管理部門無法進(jìn)行準(zhǔn)確的停車需求預(yù)測,給停車設(shè)施的規(guī)劃帶來較大困擾。目前百度地圖的POI(Point of Interest)數(shù)據(jù)信息每天都在更新,POI數(shù)據(jù)信息越來越詳細(xì)和完善。利用信息挖掘技術(shù),可以通過WEB信息挖掘獲取每個POI對應(yīng)的IOI(Item of Interest)信息,最終實現(xiàn)詳細(xì)的土地利用信息的獲取。借此契機(jī),針對目前國內(nèi)停車場智能化管理以及停車難問題,本文將結(jié)合百度地圖API和HTML5技術(shù),利用網(wǎng)頁數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)獲取更精細(xì)化的土地開發(fā)利用數(shù)據(jù)。通過建立有效的區(qū)域停車需求模型,利用得到的數(shù)據(jù)計算區(qū)域停車場的停車需求以及停車指數(shù),并根據(jù)結(jié)果繪制區(qū)域停車難易程度地圖供出行者參考。本研究可以為解決目前城市日漸顯著的“停車難”問題提供輔助決策依據(jù)。出行者可以通過本系統(tǒng)快速的知曉目的地停車場的停車難易程度,從而采用更科學(xué)合理的出行方式或者出行時間；城市建設(shè)者也可通過本研究改善停車費率的決策和停車設(shè)施的規(guī)劃。
[Abstract]:In recent years, with the rapid development of China's economy, the continuous improvement of people's living standards, the increasing number of cars, the increasingly prominent urban traffic problems and the increasingly serious problems of parking in cities, there are three main reasons for this. The construction speed of the parking lot lags behind the growth rate of the car and the parking space is insufficient. Second, the utilization ratio of the existing parking facilities is relatively low and the information is isolated, so it is impossible to regulate the parking lot as a whole. Third, The management department is unable to predict the parking demand accurately, which makes the planning of parking facilities more and more difficult. At present, the POI(Point of interest data information of Baidu map is updating every day to be more and more detailed and perfect. Through WEB information mining, the corresponding IOI(Item of interest information of each POI can be obtained, and finally the detailed land use information can be obtained. This paper will combine Baidu map API and HTML5 technology, using the web page data mining technology to obtain more detailed land development and utilization data. Through the establishment of an effective regional parking demand model, Using the obtained data to calculate parking demand and parking index, According to the results, the map of parking difficulty is drawn for the reference of the travelers. This study can provide an auxiliary decision basis for solving the increasingly prominent parking problem in the city. The traveler can quickly use this system to solve the problem of "parking difficulty". Know how difficult it is to park in the parking lot of the destination, Thus, more scientific and reasonable travel mode or travel time can be adopted. Urban builders can also improve the decision of parking fee rate and the planning of parking facilities through this study.
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U491.7

【參考文獻(xiàn)】

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1 謝瑩;程寶潔;董凱;;基于用地的停車需求預(yù)測模型研究[J];交通標(biāo)準(zhǔn)化;2014年19期

2 肖文漢;吳孝斌;曹瑩瑩;于建江;;基于百度地圖API的停車場查尋系統(tǒng)的設(shè)計[J];計算機(jī)技術(shù)與發(fā)展;2014年04期

3 杜傳明;;百度地圖API在小型地理信息系統(tǒng)中的應(yīng)用[J];測繪與空間地理信息;2011年02期

4 宋正娜;陳雯;袁豐;王麗;;公共設(shè)施區(qū)位理論及其相關(guān)研究述評[J];地理科學(xué)進(jìn)展;2010年12期

5 南秋彩;;基于土地利用的停車需求預(yù)測[J];內(nèi)江科技;2009年06期

6 吳子嘯;朱莉莉;李長波;;停車需求預(yù)測方法及應(yīng)用[J];城市交通;2008年04期

7 魏連雨;周永亮;張朝清;劉衛(wèi)錚;;改進(jìn)的停車生成率停車需求預(yù)測模型研究[J];河北工業(yè)大學(xué)學(xué)報;2007年05期

8 王豐元;鄒旭東;閻巖;李洪民;張洪海;;基于用地和交通特征的停車需求預(yù)測模型[J];交通運輸工程學(xué)報;2007年02期

9 楊中良,裴玉龍;哈爾濱中心城區(qū)停車現(xiàn)狀分析及需求預(yù)測[J];哈爾濱建筑大學(xué)學(xué)報;2002年03期

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2 王瑞;基于用地區(qū)位分析的停車需求預(yù)測研究[D];昆明理工大學(xué);2010年

3 黨媚;區(qū)域停車誘導(dǎo)系統(tǒng)綜合評價研究[D];長安大學(xué);2008年

4 陳燕;城市機(jī)動車停車需求預(yù)測及管理策略[D];東南大學(xué);2005年

5 林昌順;停車需求研究[D];天津大學(xué);2004年

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本文編號：1691992