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基于小汽車保有量的城市停車需求預(yù)測研究

發(fā)布時間:2020-04-07 18:39
【摘要】:隨著我國城市居民GDP的提高和生活質(zhì)量的改善,小汽車保有量驟增,城市交通結(jié)構(gòu)的機動化特征日益凸顯,給城市帶來了許多不可控的問題。道路交通環(huán)境擁堵壓力劇增,小汽車增長速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過城市交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的速度,引起的“停車難”、“停車亂”等問題日益顯現(xiàn)。為了彌補泊位空缺,一味地新建停車場,造成土地資源和停車問題更加緊張。如何有效的解決城市停車問題,停車需求預(yù)測是城市停車規(guī)劃的首要任務(wù)和基礎(chǔ)。小汽車保有量是停車需求預(yù)測中的關(guān)鍵性指標(biāo),因此本文以城市停車需求預(yù)測為研究對象,基于小汽車保有量提出城市停車需求預(yù)測模型,主要內(nèi)容包括以下幾個部分:(1)停車需求相關(guān)理論介紹。對停車基本特性參數(shù)、停車需求預(yù)測的影響因素著重分析,為后文停車現(xiàn)狀調(diào)查數(shù)據(jù)統(tǒng)計和分析做鋪墊;對已有停車需求預(yù)測方法進行分析和總結(jié),為后文所建立停車需求預(yù)測模型提供依據(jù)。(2)建立基于交通結(jié)構(gòu)優(yōu)化的停車需求預(yù)測模型。將城市停車總需求分為基本停車需求和彈性停車需求兩個部分。首先分析小汽車保有量與城市交通結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系,在對交通結(jié)構(gòu)定義、交通結(jié)構(gòu)模式以及交通出行結(jié)構(gòu)影響因素分析的基礎(chǔ)上,建立以“交通運輸效率最大,環(huán)境污染最小”的交通結(jié)構(gòu)優(yōu)化的雙目標(biāo)約束模型,得到規(guī)劃年各種交通方式出行的分擔(dān)率,以載客率對小汽車保有量進行修正,建立基本停車需求預(yù)測模型;然后在對彈性停車需求系數(shù)修正的基礎(chǔ)上建立彈性停車預(yù)測模型,并給出模型的參數(shù)取值方法;最后得到城市停車需求的總量。(3)建立基于組合預(yù)測模型的停車需求預(yù)測模型。首先,介紹灰色模型和指數(shù)平滑模型預(yù)測小汽車保有量的基本理論、檢驗方法以及分析這兩種模型預(yù)測的優(yōu)缺點;然后,建立基于方差-協(xié)方差原理的小汽車保有量組合預(yù)測模型;最后,結(jié)合彈性停車需求預(yù)測模型得到規(guī)劃年的城市停車需求。(4)以常州市金壇區(qū)為例進行實例分析以及模型驗證。首先,對金壇區(qū)基本概況和中心城區(qū)的停車現(xiàn)狀進行調(diào)查分析,具體包括城市交通特征、停車設(shè)施總體情況和停車特征指標(biāo);然后,將所得到的數(shù)據(jù)分別代入到基于交通結(jié)構(gòu)優(yōu)化和組合預(yù)測的城市停車需求預(yù)測模型中,運用Lingo軟件對雙目標(biāo)函數(shù)進行求解,分別得到規(guī)劃年停車需求;最后,將兩種模型與傳統(tǒng)的模型進行對比,結(jié)果表明:本文提出的兩種模型能夠合理預(yù)測城市停車需求,其中基于交通結(jié)構(gòu)優(yōu)化的城市停車需求預(yù)測模型更加科學(xué),并且更加符合綠色、可持續(xù)發(fā)展的城市理念。
【圖文】:

交通方式選擇,比例,城市停車,研究方式


基于小汽車保有量的城市停車需求預(yù)測研究方式進行研究[45],如圖 3.2 所示,發(fā)現(xiàn)收入在 4000 元交車出行比例 12.81%,慢行交通出行比例約占 77%; 36.8%,公交出行比例 6.9%,慢行交通出行比例約占行者對出行方式選擇不同,因此經(jīng)濟收入水平條件會對小汽車 公交車 自行車 步行

位置,中心城區(qū),概況,城市分類


彈性停車需求進行預(yù)測,最后對比分析本文提出的發(fā)展概況展概況市發(fā)展規(guī)模蘇省常州市,全區(qū)總面積為 976.7km2。截至 2015 照人口規(guī)模的城市分類方法,金壇區(qū)屬于中等城市道、堯塘河、水北路、金章路、常合高速公路圍合口約為 28 萬,約占城市總?cè)丝诘?50%;中心城區(qū).74km2。根據(jù)金壇區(qū)城市規(guī)劃中的內(nèi)容,規(guī)劃到 2地面積 40km2;中心城區(qū)人口為 35 萬,,中心城區(qū)位置圖。
【學(xué)位授予單位】:江蘇大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號】:U491.7

【參考文獻】

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本文編號:2618252

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