Available parking space occupancy change characteristics and short-term forecasting model

Based on an available parking space occupancy （APSO） survey conducted in Nanjing, China, an APSO forecasting model is proposed. The APSO survey results indicate that the time series of APSO with different time-sections are periodical and self-similar, and the fluctuation of the APSO increases with the decrease in time-sections. Taking the short-time change behavior into account, an APSO forecasting model combined wavelet analysis and a weighted Markov chain is presented. In this model, an original APSO time series is first decomposed by wavelet analysis, and the results include low frequency signals representing the basic trends of APSO and several high frequency signals representing disturbances of the APSO. Then different Markov models are used to forecast the changes of low and high frequency signals, respectively. Finally, integrating the predicted results induces the final forecasted APSO. A case study verifies the applicability of the proposed model. The comparisons between measured and forecasted results show that the model is a competent model and its accuracy relies on real-time update of the APSO database.

Physics Guided Deep Learning-Based Model for Short-Term Origin–Destination Demand Prediction in Urban Rail Transit Systems Under Pandemic

Accurate origin–destination(OD)demand prediction is crucial for the efficient operation and management of urban rail transit(URT)systems,particularly during a pandemic.However,this task faces several limitations,including real-time availability,sparsity,and high-dimensionality issues,and the impact of the pandemic.Consequently,this study proposes a unified framework called the physics-guided adaptive graph spatial–temporal attention network(PAG-STAN)for metro OD demand prediction under pandemic conditions.Specifically,PAG-STAN introduces a real-time OD estimation module to estimate real-time complete OD demand matrices.Subsequently,a novel dynamic OD demand matrix compression module is proposed to generate dense real-time OD demand matrices.Thereafter,PAG-STAN leverages various heterogeneous data to learn the evolutionary trend of future OD ridership during the pandemic.Finally,a masked physics-guided loss function(MPG-loss function)incorporates the physical quantity information between the OD demand and inbound flow into the loss function to enhance model interpretability.PAG-STAN demonstrated favorable performance on two real-world metro OD demand datasets under the pandemic and conventional scenarios,highlighting its robustness and sensitivity for metro OD demand prediction.A series of ablation studies were conducted to verify the indispensability of each module in PAG-STAN.

Sensitivity analysis method for increasing the passenger demands of parking and riding

Focused on finding out the relationship between passenger demands of P&R and its influencing factors, a nested-logit mode choice model was developed based on the characteristic of different modes and transfer rules. The utility functions were given respectively according to the characteristic of each alternative. Passenger demands of different modes between O-D pairs were obtained by making use of the binary logit model. Then an equilibrium model for different modes was proposed. Under this condition, the approximate relationship between passenger demands of different modes and their characteristic indexes was modeled by the sensitivity analysis method. Shift volume among different modes was achieved by utilizing this model when their characteristic indexes were changed. A case study indicates that the model and algorithm presented in this paper are effective.

RESEARCH ON MUNICIPAL WATER DEMANDS FORECAST

Based on the changing law of municipal water demand,a trigonometric function model for short-term water demand forecast is established using the time-series analysis approach.The method for forecasting water demand during holidays and under unexpected events is also presented.Meanwhile,a computer software is developed.Through actual application,this method performs well and has high accuracy,so it can be applied to the daily operation of a water distribution system and lay a foundation for on-line optimal operation.

Short-term prediction of on-street parking occupancy using multivariate variable based on deep learning

Short-term prediction of on-street parking occupancy is essential to the ITS system,which can guide drivers in finding vacant parking spaces.And the spatial dependencies and exogenous dependencies need to be considered simultaneously,which makes short-term prediction of on-street parking occupancy challenging.Therefore,this paper proposes a deep learning model for predicting block-level parking occupancy.First,the importance of multiple points of interest(POI)in different buffers is sorted by Boruta,used for feature selection.The results show that different types of POI data should consider different buffer radii.Then based on the real on-street parking data,long short-term memory(LSTM)that can address the time dependencies is applied to predict the parking occupancy.The results demonstrate that LSTM considering POI data after Boruta selection(LSTM(+BORUTA))outperforms other baseline methods,including LSTM,with an average testing MAPE of 11.78%.The selection process of POI data helps LSTM reduce training time and slightly improve the prediction performance,which indicates that complex correlations among the same type of POI data in different buffer zones will also affect the prediction accuracy of LSTM.When there are more restaurants on both sides of the street,the prediction performance of LSTM(+BORUTA)is significantly better than that of LSTM.

基于Park-Ang损伤指标的规则桥梁概率地震需求分析

采用增量动力分析的方法,选择基本周期处谱加速度作为地震动强度指标,Park-Ang损伤指标作为工程需求参数,建立规则桥梁结构概率地震需求模型。结果表明:在给定地震动强度水平下,Park-Ang损伤指标服从正态分布,通过回归分析给出了工程需求参数与地震动强度指标之间的关系。最后,应用该概率地震需求模型对一座实例桥进行地震需求危险性分析,验证了该方法的实用性。

山地多中心城市公园绿地生态系统文化服务供需匹配特征

城市公园绿地为居民提供了重要的生态系统文化服务,在促进居民身心健康和提高社会福祉方面发挥着关键作用。以典型山地城市重庆中心城区为例,构建供需匹配评估体系,利用多源数据量化供给与需求,识别供需平衡与协调发展关系。结果表明:(1)重庆市中心城区城市公园绿地生态系统文化服务供需具有显著空间异质性,供给呈北高南低、分散布局的格局,需求呈中心高、外围低的格局;(2)生态系统文化服务供需失衡特征显著,其中52.38%的组团文化服务供给滞后,33.33%的组团属于供给超前状态;供需耦合协调指数平均值为0.50,协调发展程度空间分布呈“中心高、外围低”格局;(3)综合分析供需均衡与耦合协调结果发现,由于供给超前导致了外围城市组团的失调发展,而城市中心区域组团在供给滞后状态下维持了中等水平协调发展程度。总体来看,重庆市中心城区各组团存在不同程度的公园绿地生态系统文化服务供需错配,基于评估提出针对性的城市公园绿地优化策略,可为公园绿地的合理配置与规划提供重要支持。

重大公共卫生事件驱动下国外城市公园绿地需求变化启示

根据多个国家和地区调查研究结果,在以全球性新冠疫情大流行为标志的突发公共卫生事件冲击下,国内外学者普遍认识到城市公园绿地的使用需求向“生活必需品”方向转化的客观事实;同时还发现,具有出色服务模式、社区凝聚力以及健康作用和公平可达等优势的城市公园绿地在新冠疫情期间呈现出城市“重要生命线”的独特属性。在此基础上,总结出以上新价值的认识对未来城市公园绿地规划设计产生的影响:1)服务向下游覆盖,关注点从使用权向邻近性转移,公园绿地供给和分配的公平性要求凸显;2)注重人均面积向关注可获得性转变,尤其是作为健康服务功能和生活必备资源的可获得性及可达性受到重视;3)重视公园绿地的社会性作用,其社会韧性和协同作用在重大突发公共卫生事件中受到广泛关注。最后,针对我国未来城市公园绿地建设提出几点启示,即以社区为单位完善城市公园绿地体系、注重增强独立社区内部公园绿地空间的开放与融合性、注重发掘并弘扬我国人居空间环境的社会协同性作用。

大熊猫国家公园“共建共治共享”:制度供求及评价

探索跨区域多元主体“共建共治共享”之路是大熊猫国家公园建设的必然要求。以大熊猫国家公园“共建共治共享”制度体系为基础,开展大熊猫国家公园制度供给评价及需求位序分析。结果表明:国土空间开发保护、生态保护与修复、自然资源管理等制度供给的满意度较高,跨区域协调联动、生态补偿和环境损害赔偿、社区可持续发展等制度供给的满意度相对较低;从需求位序结构看,受访者对跨区域跨部门协调沟通机制、生态补偿机制、生态保护联动机制等制度需求度较高,对生态教育、访客管理、生态体验规划等制度需求较弱。未来应立足制度需求,持续推进制度创新,通过加大“有效制度供给”为大熊猫国家公园“共建共治共享”提供制度保障。

基于最优供需分配法的社区公园空间可达性分析——以苏州市姑苏区为例

“城市更新”背景下,社区公园空间可达性研究有助于优化社区公园供需匹配状况,推进高品质社区生活圈建设。针对传统空间可达性测度方法对供需关系识别不够精准的问题,引入最优供需分配法(OSD),以苏州市姑苏区为实证区域,探究社区公园与居民的最优服务配置,根据配置结果确定各居住区居民获取服务所需时间、社区公园服务覆盖率。(1)OSD通过对服务供给与需求的最优分配,能客观呈现社区公园供需匹配的实际情况,对于服务盲区的识别更为精准,所得可达性指标的物理意义明确。(2)最优供需分配结果显示,姑苏区社区公园空间可达性水平整体较低,可达性空间分布较为均衡,高值集中在中南部,低值则在中部片状聚集。(3)空间可达性低值区域,可针对性通过增设社区公园、微绿地、垂直绿化等方式增加服务供给,并完善路网结构,优化可达性水平。研究结果可为社区公园布局规划或调整提供科学依据,为公园绿地可达性研究提供借鉴。

四川省规划水资源论证实践与建议

开展规划水资源论证,是强化水资源刚性约束、持续推动经济社会发展布局与水资源承载能力相适应的重要举措和手段。四川省以工业领域为突破口,推动规划水资源论证作为区域总体规划、行业专项规划及各类重大产业布局的前置条件。在工业园区规划水资源论证方面,完成省级经济开发区规划水资源论证整改销号,并开展省级化工园区涉水认定、重大水利工程规划水资源论证评审、推动非常规水源纳入水资源配置等工作。在此基础上,根据规划水资源论证制度、节水评价制度及水资源管理的要求,实施了试行规划水资源论证报告表、规划水资源论证关联取水许可管理、建立省级化工园区涉水全过程监管机制等创新举措。梳理了近年来四川省级工业园区规划水资源论证技术审查中的常见问题,提出论证思路、侧重点及解决对策,包括规划识别、用水总量指标余量审查、需水预测方法和水资源配置方案比选及规划实施影响分析等方面,以期对强化区域水资源管理提供参考借鉴。

基于Prophet的校园停车数据分析及车位需求预测

随着校园规模的扩大和师生数量的增加,停车问题逐渐成为影响校园日常运行的重要问题。文章首先通过收集校园停车数据,对某校园停车数据进行了描述性统计分析、数据可视化以及关联分析。其次,使用Prophet模型对数据进行拟合和预测,以揭示停车需求的时空分布特征和变化规律。最后,基于预测结果,提出了优化校园停车管理的建议,旨在提高停车资源的使用效率,缓解停车难问题。文章的研究结果不仅可为校园停车管理提供理论支持,还为其他类似场景的停车需求预测提供参考。

基于两步移动搜索法的福州市公园绿地主客观可达性研究

公园绿地的可达性对于提升民生福祉、环境公平及城市高质量发展具有深远意义。综合考虑公园绿地的主观和客观供给能力,基于公园绿地规模、网络好评度、高德地图API路径规划等数据,运用高斯两步移动搜索法测度了居民单一出行及多交通出行模式下福州市公园绿地的客观和主观可达性,得出以下结论:(1)同一出行模式下公园绿地的主客观可达性差异大,客观可达性的高值区主要分布在非中心城区,而主观可达性的高值区大多分布在中心城区;(2)不同交通出行模式下主观和客观可达性也存在差异,步行出行模式下的公园绿地可达性低于驾车和公共交通出行模式的可达性,综合出行模式的可达性分布与驾车可达性分布相似,尚未形成公共交通主导的公园绿地发展模式;(3)公园绿地主客观供需平衡的县域少,供需不平衡的县域多,高人口密度县域存在公园绿地供给小于需求问题,非中心城区县域公园绿地主客观供需比普遍较低;(4)步行、驾车、公共交通出行模式下的高客观供需比-高主观供需比的公园绿地仅三坊七巷和福州市贵安新天地休闲旅游度假区,超过70%的公园绿地属低客观供需比-低主观供需比类型。本研究不仅关注公园绿地的空间可达性,也基于人的感受对公园绿地的主观可达性加以测度,为可达性评价提供新的研究思路,同时也为福州市公园绿地资源配置和存量绿地的质量提升提供建议。

市场环境下考虑全周期经济效益的工业园区共享储能优化配置

为提升用户侧储能运行效率、改善投资成效,提出一种在市场环境下考虑全周期经济效益的工业园区共享储能(SES)优化配置方法。一方面,通过协调不同用户间的差异化调节需求,减少储能容量要求;另一方面,通过整合用户与SES的灵活调节能力,参与需求响应市场拓宽盈利渠道,并且考虑了SES全运行周期经济效益测算以降低投资风险。首先,结合电力市场交易规则,提出了多工业用户组建合作联盟的园区SES运营模式。其次,以运营周期内联盟总成本最小为目标,建立SES双层优化配置模型,其中,上层模型旨在形成最大化投资成效的SES规划方案,而下层模型则综合考虑分时电价、需求响应违约风险等因素形成储能的最优投标调度方式,并结合市场时序演变规律精准量化SES在全运行周期内的运营收益,对上层结果进行修正。接着,利用近似KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件将该模型转化为单层模型进行求解,结合雨流计数法与迭代法量化SES容量衰减对其配置方案的影响,并利用双边Shapley值法分摊各工业用户的投资成本。最后,算例仿真验证了所提方法的有效性,并且分析了储能盈利模式、SES容量衰减以及需求响应违约风险等因素对SES投资经济效益的影响。

基于画像的工业园区需求响应潜力评估

需求响应潜力的准确评估是电网调度部门制定科学合理调度计划的数据支撑,对于需求响应实施过程中涉及的各个利益主体均有重要意义。由于工业负荷用电量大且用电规律,其可挖掘的调节潜力巨大,是最理想的需求响应资源之一。首先,针对典型可调节用户,聚类分析其主要用电计划类型,并根据最大相关最小冗余准则对各用电计划进行画像;然后,以典型可调节用户不同用电计划的数据集作为训练集进行负荷超短期预测,得到典型用户在调度时段的可调节容量;最后,基于所提出的园区响应潜力评估框架,根据用电行为聚类确定各工厂所属典型可调节负荷类别,并根据各类型可调节负荷占比得到园区内对应类型负荷的可调节容量,进而得到园区总体的调节潜力。仿真结果表明,所提评估方法可分析出园区内各类可调节负荷的调节潜力,并结合园区总调节潜力的实际数据验证了评估方法的有效性。

Study on demand and characteristics of parking system in urban areas:A review

The increasing rate of private car usage in the urban areas as a result of fast-growing economy,derelict policies and subsidies are the main causes making car parking one of the main concerns for transport and traffic management all over the world.The coordination between parking policies and traffic management revealed how parking is becoming a barrier to the through-traffic operation.Also,it is responsible for the inefficient use of available resources,even the decisions are made on an ad-hoc basis while making policy.Hence,it is necessary to understand the parking choice behaviour and actual demand of parking space.In the last three decades,ample studies have been done to evaluate parking characteristics,to estimate the demand for parking and on driver’s behaviour while choosing the parking space.This paper integrates all these aspects and presents the state-of-the-art review of models and studies on the parking system.Problems related to and due to the parking,various parking characteristics and their applications,parking choice behaviour of drivers,development of demand models considering various factors and review of parking policies as an integral part of the urban transport system are discussed in detail.Whilst underdeveloped,authors found the literatures suggest that greater attention should be given to metrics like ease of access,walk time,parking charges,parking guidance and information system,management,etc.,at all stages of planning and policy formulation.Taken together,mentioned studies demonstrate useful information concerning the entire parking system.It also provides useful information to the planners and policy makers for planning,designing and evaluating parking system.

需求响应的园区综合能源系统优化运行方式研究

为了更好地展现园区综合能源系统中多种能源网络耦合互补、协调配合的特点,有效提高系统运行的经济性,提出了在电、热、冷、气4种网络负荷约束下考虑综合需求响应的冷热电联供型园区综合能源系统优化运行模型。首先在某园区建立电、热、冷、气4种能源网络,以及建立系统内部多种能量转换设备和储能装置的数学模型,同时考虑供热/供冷系统具有的热惯性,在此基础上,以综合能源系统建设运行成本与综合考虑价格型、激励型、替代型需求响应补偿成本之和最小为目标函数构建优化调度模型,并采用MATLAB平台中的Gurobi求解器对所提模型进行求解。通过算例分析可以得到:在能更好体现多能耦合互补特点的4种网络构成的园区综合能源系统中,综合考虑价格型、激励型、替代型需求响应的方式起到对负荷进行“削峰填谷”的作用,能更好地缓解系统高峰时期的供能压力,更有效地降低园区综合能源系统的日内运行成本,使得系统运行的总成本降低5.7%,有效提高了系统运行的经济性。

基于需求的停车场电动车集群充放电管理策略

电动车作为电网的分布式储能装置可以有效提高电能的使用效率.当前的车网互联(V2G)方案主要采用集中式策略实现电动车充放电管理与用电负荷的调整.然而,当大规模电动车接入电网,由于车辆用户出行行为的不确定性,集中式策略无法满足个体电动车的实时需求以及电网负荷的有效调整.本文以停车场内的电动车集群作为研究对象,并将停车场作为电动车的电力供应站,进而,提出了一个实现用电负荷调整和分布式实时控制的充放电控制方案.首先,依据车群出行统计数据和实时电价信息,基于动态规划算法提出了车群一天内各个时刻最优能源需求规划策略,从而达到了高效利用能源的目的.在车群最优能源需求的约束下,基于实时优化方案提出了针对个体车辆的分布式充放电控制策略.最后,通过不同情况的仿真实验验证了提出方案的可行性.

体验需求视角下厦门雪樵公园景观设计研究

提升雪樵公园的景观体验从而传播文化教育价值。采用问卷调查法及实地调研法,分析雪樵公园内景观现状以及体验者对于公园内景观体验的评价及需求。发现雪樵公园在文化氛围、景观互动、景观实用性、景观美感等方面存在问题。为历史文化公园的建设发展提供参考,优化景观体验,在满足体验者对于不同层次景观体验需求的同时传播公园文化价值。

公园绿地文化生态系统服务供需空间匹配研究——以成都市主城区为例

分析快速城市化区域文化生态系统服务(CES)的供需匹配特征对于城市可持续发展具有重要意义。然而,全面识别城市公园绿地多种CES的供需空间匹配特征是现有研究的难点。因此,为识别公园绿地多种CES供给、居民多样化需求与实际服务之间的差异,以成都市主城区为例,结合大数据分析、社会调查与ArcGIS空间分析方法,综合评价公园绿地的6种CES(娱乐、美学、社交、锻炼、文化、灵感)的实际服务、潜在供给和潜在需求空间差异,分析供需聚类分布特征。结果表明:1)供需总体分布方面,成都市主城区实际服务呈现东北部高、西部低的分布特征;潜在供给呈现南部高、北部和东部低的分布特征;潜在需求呈现中间高、四周低的分布特征;2)供需匹配空间分布特征方面,6种CES均呈现从边界到市中心由供给冗余转为供给赤字,CES错配面积占研究区的85%,其中,灵感>美学>娱乐=文化>锻炼>社交;3)供需聚类方面,高供给-低需求占比最大,为37%,低供给-高需求主要分布在研究区中部,占比20%。综合评估城市公园绿地多种CES供需匹配特征,为城市公园绿地系统规划提供更为严谨可行的依据。