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基于小汽车保有量的城市停车需求预测研究

发布时间:2020-04-07 18:39
【摘要】:随着我国城市居民GDP的提高和生活质量的改善,小汽车保有量骤增,城市交通结构的机动化特征日益凸显,给城市带来了许多不可控的问题。道路交通环境拥堵压力剧增,小汽车增长速度远远超过城市交通基础设施建设的速度,引起的“停车难”、“停车乱”等问题日益显现。为了弥补泊位空缺,一味地新建停车场,造成土地资源和停车问题更加紧张。如何有效的解决城市停车问题,停车需求预测是城市停车规划的首要任务和基础。小汽车保有量是停车需求预测中的关键性指标,因此本文以城市停车需求预测为研究对象,基于小汽车保有量提出城市停车需求预测模型,主要内容包括以下几个部分:(1)停车需求相关理论介绍。对停车基本特性参数、停车需求预测的影响因素着重分析,为后文停车现状调查数据统计和分析做铺垫;对已有停车需求预测方法进行分析和总结,为后文所建立停车需求预测模型提供依据。(2)建立基于交通结构优化的停车需求预测模型。将城市停车总需求分为基本停车需求和弹性停车需求两个部分。首先分析小汽车保有量与城市交通结构之间的关系,在对交通结构定义、交通结构模式以及交通出行结构影响因素分析的基础上,建立以“交通运输效率最大,环境污染最小”的交通结构优化的双目标约束模型,得到规划年各种交通方式出行的分担率,以载客率对小汽车保有量进行修正,建立基本停车需求预测模型;然后在对弹性停车需求系数修正的基础上建立弹性停车预测模型,并给出模型的参数取值方法;最后得到城市停车需求的总量。(3)建立基于组合预测模型的停车需求预测模型。首先,介绍灰色模型和指数平滑模型预测小汽车保有量的基本理论、检验方法以及分析这两种模型预测的优缺点;然后,建立基于方差-协方差原理的小汽车保有量组合预测模型;最后,结合弹性停车需求预测模型得到规划年的城市停车需求。(4)以常州市金坛区为例进行实例分析以及模型验证。首先,对金坛区基本概况和中心城区的停车现状进行调查分析,具体包括城市交通特征、停车设施总体情况和停车特征指标;然后,将所得到的数据分别代入到基于交通结构优化和组合预测的城市停车需求预测模型中,运用Lingo软件对双目标函数进行求解,分别得到规划年停车需求;最后,将两种模型与传统的模型进行对比,结果表明:本文提出的两种模型能够合理预测城市停车需求,其中基于交通结构优化的城市停车需求预测模型更加科学,并且更加符合绿色、可持续发展的城市理念。
【图文】:

交通方式选择,比例,城市停车,研究方式


基于小汽车保有量的城市停车需求预测研究方式进行研究[45],如图 3.2 所示,发现收入在 4000 元交车出行比例 12.81%,慢行交通出行比例约占 77%; 36.8%,公交出行比例 6.9%,慢行交通出行比例约占行者对出行方式选择不同,因此经济收入水平条件会对小汽车 公交车 自行车 步行

位置,中心城区,概况,城市分类


弹性停车需求进行预测,最后对比分析本文提出的发展概况展概况市发展规模苏省常州市,全区总面积为 976.7km2。截至 2015 照人口规模的城市分类方法,金坛区属于中等城市道、尧塘河、水北路、金章路、常合高速公路围合口约为 28 万,约占城市总人口的 50%;中心城区.74km2。根据金坛区城市规划中的内容,规划到 2地面积 40km2;中心城区人口为 35 万,,中心城区位置图。
【学位授予单位】:江苏大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:U491.7

【参考文献】

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本文编号:2618252

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