城市中心区典型行政办公配建泊位共享时间窗口划分研究

发布时间：2017-07-28 14:13

  本文关键词：城市中心区典型行政办公配建泊位共享时间窗口划分研究

  更多相关文章： 共享停车 行政办公建筑 共享时间窗口

【摘要】：近年来随着机动化速度的提高,城市中心区停车泊位不足的问题更为严重。行政办公建筑配建停车设施在停车需求低谷时,拥有较多的空余泊位。通过行政办公建筑的停车共享,能够充分利用有限的泊位满足更多的停车需求,有助于解决城市中心区的停车问题。本文以城市中心区行政办公建筑配建停车设施作为研究对象,期望通过停车共享达到充分利用行政办公建筑现有泊位的目标。首先,基于对中心区典型行政办公建筑停车的调查,行政办公建筑停车需求主体进行分析,将停放车辆分为公务用车、职员私家车和外来业务用车三类。从工作日、周末两个时段分别对停车总量时间分布和停车驶入驶离特征进行了分析,掌握行政办公建筑停车需求规律。同时,考虑会议停车需求对停车设施使用的影响。在停车设施使用特性分析的基础上,论述行政办公建筑实施共享停车的适应性以及适用的共享模式。其次,通过对行政办公建筑通勤停车者和业务停车者两类不同人群分别进行问卷调查,主要分析停车影响因素对通勤停车的影响,并简要分析业务停车者的停车行为。针对共享,说明通勤停车者单位泊位开放的意愿以及业务停车者对共享泊位的接受情况。接着,对行政办公建筑停车需求可预测性分析的基础上,构建小波分析与BP神经网络结合的停车需求预测方法。通过实例,展示小波BP神经网络预测方法的流程,并对预测效果进行论述,说明该方法在行政办公建筑停车需求预测中的可行性。最后,提出共享时间窗口的划分原则,并遵循该原则提出行政办公建筑工作日白天、夜间、会议日以及周末共享窗口不同的划分方法。选择开放时长和共享泊位数目作为约束条件,提出共享时间窗口的划分步骤。结合对通勤停车者的调查,构建通勤出行方式相关的二元Logit模型,通过费率改变和单位政策支持实现通勤停车总量的调整。结合实例对共享时间窗口划分调整方法具体过程进行说明。
【关键词】：共享停车 行政办公建筑 共享时间窗口
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U491.7
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-20
• 1.1 研究背景及意义10-11
• 1.2 国内外研究概况11-15
• 1.2.1 办公建筑停车特性研究11-12
• 1.2.2 行政办公建筑停车泊位配建标准研究12
• 1.2.3 共享停车理论与方法研究12-13
• 1.2.4 停车行为选择特性研究13-14
• 1.2.5 停车需求预测研究14
• 1.2.6 国内外研究概况总结14-15
• 1.3 研究内容15-16
• 1.4 研究技术路线16-19
• 1.5 本章小结19-20
• 第二章 行政办公建筑停车特性分析20-32
• 2.1 行政办公建筑停车设施特性20-22
• 2.1.1 停车设施类型20
• 2.1.2 停车设施服务对象20-22
• 2.2 行政办公建筑停车需求特性22-29
• 2.2.1 调查对象概况22
• 2.2.2 工作日停车需求时变特征22-24
• 2.2.3 周末停车需求时变特征24-26
• 2.2.4 会议日停车需求时变特征26-29
• 2.3 行政办公建筑共享停车适应性29-30
• 2.3.1 停车共享理念29
• 2.3.2 行政办公建筑停车共享实施条件29-30
• 2.3.3 行政办公建筑停车泊位共享实施模式30
• 2.4 本章小结30-32
• 第三章 行政办公单位停车行为特性分析32-43
• 3.1 停车行为特性调查32
• 3.2 停车影响因素32-33
• 3.3 通勤停车行为特性分析33-41
• 3.3.1 通勤停车者个人特性分析34-35
• 3.3.2 通勤停车者停车特征分析35-39
• 3.3.3 通勤停车者共享意愿分析39-41
• 3.4 业务停车行为特性分析41-42
• 3.5 本章小结42-43
• 第四章 行政办公单位停车需求预测43-58
• 4.1 行政办公单位停车需求规律性分析43-47
• 4.1.1 数据来源43-44
• 4.1.2 停车需求相似性分析44-47
• 4.2 停车需求预测方法选择47-48
• 4.3 小波BP神经网络预测方法48-54
• 4.3.1 小波分析原理48-50
• 4.3.2 BP神经网络50-54
• 4.3.3 小波—BP神经网络预测流程54
• 4.3.4 预测结果评价参数54
• 4.4 基于实测数据的停车需求预测分析54-57
• 4.5 本章小结57-58
• 第五章 行政办公建筑共享时间窗口划分58-90
• 5.1 共享时间窗口划分原则58-59
• 5.2 共享时间窗口划分方法59-68
• 5.2.1 工作日上班时段共享窗口划分59-63
• 5.2.2 工作日夜间共享窗口划分63-66
• 5.2.3 会议共享窗口划分66-67
• 5.2.4 周末共享窗口划分67-68
• 5.3 停车需求调节68-72
• 5.3.1 停车需求调节目的68
• 5.3.2 停车行为选择模型建立68-72
• 5.4 基于实测数据的共享时间窗口划分方法72-88
• 5.5 行政办公建筑停车共享存在问题及对策88
• 5.6 本章小结88-90
• 第六章 结论和展望90-92
• 6.1 工作总结90-91
• 6.2 创新成果91
• 6.3 研究展望91-92
• 参考文献92-95
• 致谢95-96
• 附录A 通勤停车者调查问卷96-97
• 附录B 通勤停车者调查问卷97-98
• 附录C BP神经网络MATLAB程序98-103
• 附录D 共享时间窗口划分C++程序103-107
• 附录E 泊松过程仿真MATLAB程序107-109
• 附录F 共享时间窗口划分结果109-112
• 攻读硕士学位期间发表论文及参与科研情况112

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 戚志伟;朱从坤;;办公类建筑停车特性分析[J];交通科技与经济;2014年06期

2 周岩;董瑞娟;杨伟;;现代化居住社区停车特性与需求分析[J];交通科技与经济;2014年02期

3 冉江宇;过秀成;;混合开发用地配建停车泊位共享配置方法研究[J];交通信息与安全;2014年02期

4 梁潇;王忠宇;李林波;吴兵;;中心商业区停车方式选择行为影响因素研究[J];交通信息与安全;2013年04期

5 苏靖;关宏志;秦焕美;;基于泊位共享效用的混合用地停车需求比例研究[J];城市交通;2013年03期

6 潘驰;赵胜川;姚荣涵;;基于出行目的停车行为差异性分析[J];交通信息与安全;2012年01期

7 薛行健;欧心泉;晏克非;;基于泊位共享的新城区停车需求预测[J];城市交通;2010年05期

8 陈永茂;过秀成;冉江宇;;城市建筑物配建停车设施对外共享的可行性研究[J];现代城市研究;2010年01期

9 肖飞;张利学;晏克非;;基于泊位共享的停车需求预测[J];城市交通;2009年03期

10 云美萍;龙科军;劳云腾;杨晓光;;考虑停车选择概率的公共停车场规模优化模型[J];系统工程;2008年02期

，

本文编号：584433