向量自回归预测的泊位共享优化算法研究

发布时间：2018-11-20 12:44

【摘要】：以城市中心区的停车问题为主要研究对象,总结了城市中心区的停车特性。分析了国内外研究现状、在城市中心区停车特点的基础上,分析了停车需求预测、泊位共享理论、泊位共享分配策略等问题,构建了基于向量自回归预测的泊位共享优化算法。最后以重庆市江北区行政服务中心区域为实验对象,对该区域进行数据收集、分析和总结,为理论研究提供实例,验证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.
【作者单位】： 重庆交通大学数学与统计学院;重庆交通大学土木工程学院;重庆交通大学河海学院;重庆交通大学机电与车辆工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(11501065,A011501) 重庆市基础与前沿研究计划(cstc2015jcyjA00033)资助
【分类号】：U491.7

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本文编号：2344946