改进的停车生成率停车需求预测模型研究

停车问题一直是困扰各个大城市的难点问题,而以往的停车需求预测方法由于考虑的影响因素较少、不当或者有些影响因素随时间变化大,常存在预测精度差、适应性低等问题,不能很好的预测出实际的停车需求.在调查基础之上,发现停车需求与土地的区位,汽车保有量增长水平等因素有着密切的关系.提出了简单可行的区位量化模型,把区位优势度概念引进停车需求预测,并可应用模型求得参数值.在此基础上对停车生成率模型进行了改进,并进行了实际应用.

商业区公共停车场需求预测模型研究

目前各大城市普遍存在停车难的问题,特别是在商业中心区,人、车流量大,以往停车需求预测方法通常采用停车生成率模型,利用土地用地性质及面积进行预测,文中在停车生成率模型研究的基础上,使用PLS方法对传统停车生成率模型进行改进,模型考虑混合用地之间的相互关系,能够更合理地预测停车需求。以哈尔滨香坊区为例,通过现场调查获得8个综合商业区数据,预测了2019年、2020年的工作日与周末停车需求,并以2个代表性商业区进行验证,实验结果表明,相对原始停车生成率模型,基于PLS改进的停车需求预测模型预测更准确,相对误差更低。

考虑时空分布的电动汽车充电负荷预测方法

提出了一种基于电动汽车驾驶、停放特性的考虑时空分布的电动汽车充电负荷预测方法。采用停车生成率模型预测停车需求,结合不同类型汽车、不同停放目的地的停车特性,建立电动汽车停车需求时空分布模型。从电动汽车日行驶里程、日停放需求时空分布特性入手,分析充电需求。采用蒙特卡洛模拟方法,仿真大规模电动汽车不同时间、不同空间的停放、驾驶以及充电行为,预测电动汽车充电负荷的时空分布特性。以深圳市为例,预测结果表明:电动汽车用户充电行为选择以及公共停车场充电设施配建比例不同,充电负荷也将有不同的分布;居民区、工作单位配建充电设施可满足大部分电动汽车的充电需求;同一城市不同区域建设用地类型不同,充电负荷具有明显差异。

基于开发强度与区位优势的停车预测模型研究

现行的停车生成率法由于考虑的影响因素较为单一,忽略了规划区内不同区位不同开发强度土地泊位生成率的差异性,不能很好地预测出实际的停车需求分布。通过实际调查发现停车需求与土地的开发强度、机动车保有量、停车费用等因素有着紧密联系。考虑将土地开发强度和区位优势度等指标作为停车生成率的修正参数,对相同用地性质、不同区域、不同开发强度用地的停车生成率进行差异化修正,使停车生成率预测模型更加准确。最后进行了实例分析,验证了该改进预测模型的可操作性。