CN110009917A - 一种分段连续观测的停车场特性调查方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种分段连续观测的停车场特性调查方法。本发明的方法包括步骤(1)调查开始前，统计t₀时刻停放的车辆数P₀和总车位数C；(2)将调查时段T划分为n连续的等时间段，每个时段时长为δ＝T/n；(3)调查每个时段δ内驶入停车场的车辆数I_i和驶出停车场的车辆数O_i；(4)计算各时段停车场内的停放车辆数P_m和近似停放时间T_i；(5)计算停车场停车特性参数。本发明无需记录车牌信息，可以保护用户隐私；数据量小，便于调查和数据处理。

Description

一种分段连续观测的停车场特性调查方法

技术领域：

本发明涉及交通调查领域，具体涉及一种分段连续观测的停车场特性调查方法。

背景技术：

停车调查是获取停车规划数据的基础，根据规划目的和对象等条件，选取恰当的调查方法，不但可以节约调查成本，而且也是获得准确可靠的数据的保证。

在停车场规划指标中，停车位利用率、周转率及平均停车时长等是停车场特性的重要评价指标。传统的停车特性调查主要有连续观测法和断续观测法。连续观测法主要是通过记录车辆牌照来区分驶入和驶离时刻；断续观测法是通过调查人员在调查区域内周期性地巡回，检查统计停放的车辆，主要有车辆牌照式和非牌照式两种。

牌照式连续观测法和牌照式断续观测法均可得到停车场的利用率、周转率及平均停车时间，其中断续观测法精度较低。同时，牌照式连续观测法也存在以下问题：调查强度高；被调查者(停车场)为了保护隐私，拒绝记录车牌信息；后期数据处理工作量大。因此，如何在保证必要精度的条件下提高调查效率、保护用户隐私成为调查人员面临的问题。

发明内容

本发明的目的是针对上述存在的问题，提供一种分段连续观测的停车场特性调查方法，此方法无需记录车牌信息，可以保护用户隐私；数据量小，便于调查和数据处理。该方法不仅适用于路外停车场调查，而且适用于路内停车场调查。在视野范围内，单个调查员可以调查100m范围内的停车位；而使用传统方法时，50m范围内就需要2人。

上述的目的通过以下技术方案实现：

一种分段连续观测的停车场特性调查方法，该方法包括如下步骤：

(1)调查开始前，统计t₀时刻停放的车辆数P₀和总车位数C；

(2)将调查时段T划分为n连续的等时间段，每个时段时长为δ＝T/n；

(3)调查每个时段δ内驶入停车场的车辆数I_i和驶出停车场的车辆数O_i；

(4)计算各时段停车场内的停放车辆数P_m和近似停放时间T_i；

(5)计算停车场停车特性参数。

所述的分段连续观测的停车场特性调查方法，步骤(2)中所述的n取6。

所述的分段连续观测的停车场特性调查方法，步骤(4)中所述各时段停车场内的停放车辆数P_m的计算方法为：计算各个时段停车场净驶入量N_i＝I_i-O_i，则可得停车场在第m个时段末停放的车辆数为式中：P₀为停车场在时刻t₀停放的车辆数；N_i为第i个调查时段驶入停车场的净车辆数，N_i＝I_i-O_i。

所述的分段连续观测的停车场特性调查方法，步骤(4)中所述各时段停车场内的近似停放时间T_i的计算方法为：计算得第m个时段内的总停车时间为在调查时段T内得总停车时间可得式中：P₀为停车场在时刻t₀停放的车辆数；N_i为第i个调查时段驶入停车场的净车辆数，N_i＝I_i-O_i；δ为停车场等调查时段的时长，δ＝T/n。

所述的分段连续观测的停车场特性调查方法，步骤(5)中所述停车场停车特性参数包括：该停车场在调查时段T内的利用率：

该停车场在调查时段T内的周转率：

该停车场在调查时段T内的平均停车时长：

其中：H为调查时段T内该停车场的近似总停车时间；C为该停车场的车位数；P₀为停车场在时刻t₀停放的车辆数；δ为停车场等调查时段的时长，δ＝T/n；I_i为第i个调查时段驶入停车场的车辆数；O_i为第i个调查时段驶出停车场的车辆数；N_i为第i个调查时段驶入停车场的净车辆数，N_i＝I_i-O_i。

有益效果：

本方法对调查时段进行离散化处理，分别调查各个时段的进出车辆数；通过对各时段停车场的进出车辆数进行集计处理，近似计算调查时段内的总停车时间；计算停车场利用率、周转率及平均停车时长等停车特性参数。与现有停车特性调查方法相比：调查过程无需记录车辆号牌，可保护用户隐私；调查数据量小，数据处理简便。

附图说明

图1是调查时段分割示意图。将调查时段T划分为n连续的等时间段，每个时段时长为δ＝T/n。

图2(a)是在场景一下，牌照式和分段式连续观测法的利用率误差随分段数量变化图；图2(b)是在场景一下，牌照式和分段式连续观测法的平均停车时间误差随分段数量变化图。

图3(a)是在场景二下，牌照式和分段式连续观测法的利用率误差随分段数量变化图；图3(b)是在场景二下，牌照式和分段式连续观测法的平均停车时间误差随分段数量变化图。

图4(a)是在场景三下，牌照式和分段式连续观测法的利用率误差随分段数量变化图；图4(b)是在场景三下，牌照式和分段式连续观测法的平均停车时间误差随分段数量变化图。

具体实施方式

下面结合附图和实例对本发明的技术方案作进一步的说明。

一种分段连续观测的停车场特性调查方法，该方法包括如下步骤：

(1)调查开始前，统计t₀时刻停放的车辆数P₀和总车位数C；

(2)将调查时段T划分为n连续的等时间段，每个时段时长为δ＝T/n；

(3)调查每个时段δ内驶入停车场的车辆数I_i和驶出停车场的车辆数O_i；

(4)计算各时段停车场内的停放车辆数P_m和近似停放时间T_i；

(5)计算停车场停车特性参数。

所述的分段连续观测的停车场特性调查方法，步骤(2)中所述的n取6。

所述的分段连续观测的停车场特性调查方法，步骤(4)中所述各时段停车场内的停放车辆数P_m的计算方法为：计算各个时段停车场净驶入量N_i＝I_i-O_i，则可得停车场在第m个时段末停放的车辆数为式中：P₀为停车场在时刻t₀停放的车辆数；N_i为第i个调查时段驶入停车场的净车辆数，N_i＝I_i-O_i。

所述的分段连续观测的停车场特性调查方法，步骤(4)中所述各时段停车场内的近似停放时间T_i的计算方法为：计算得第m个时段内的总停车时间为在调查时段T内得总停车时间可得式中：P₀为停车场在时刻t₀停放的车辆数；N_i为第i个调查时段驶入停车场的净车辆数，N_i＝I_i-O_i；δ为停车场等调查时段的时长，δ＝T/n。计算过程详见表1。

表1各时段停放时间计算表

所述的分段连续观测的停车场特性调查方法，步骤(5)中所述停车场停车特性参数包括：该停车场在调查时段T内的利用率：

该停车场在调查时段T内的周转率：

该停车场在调查时段T内的平均停车时长：

其中：H为调查时段T内该停车场的近似总停车时间；C为该停车场的车位数；P₀为停车场在时刻t₀停放的车辆数；δ为停车场等调查时段的时长，δ＝T/n；I_i为第i个调查时段驶入停车场的车辆数；O_i为第i个调查时段驶出停车场的车辆数；N_i为第i个调查时段驶入停车场的净车辆数，N_i＝I_i-O_i。

分段连续观测法对每个时间段进出车辆的停车时间进行了近似集计处理，所以不可避免地存在误差。下面通过具体场景，计算该方法与牌照连续观测法的误差大小。

误差为：

以往研究表明，停车场车辆到达的时间间隔和停车时间均服从于负指数分布。因此采用软件仿真的方法来构建泊松流，分别计算牌照式连续观测法和分段式连续观测法的停车特性参数和对应误差。

(1)场景一：停车泊位250个，泊松流强度λ＝80辆/小时，期望停车时间2小时，总调查时间3小时。

两种方法得到的周转率均为1.42，利用率和平均停车时间及误差见图2。图中横轴代表分段数量n，分段式连续观测法的计算结果均大于牌照式连续观测法，且误差随着分段的数量n增大而减小。当n＞9时，误差ε＜3％；当n≤9时，误差波动较大，最大为8％。

(2)场景二：停车泊位60个，泊松流强度λ＝20辆/小时，期望停车时间2小时，总调查时间3小时。

两种方法得到的周转率均为1.43，利用率和平均停车时间及误差见图3。图中横轴代表分段数量n，分段式连续观测法的计算结果均大于牌照式连续观测法，且误差随着分段的数量n增大而减小。当n＞5时，误差ε＜3％。

(3)场景三：停车泊位500个，泊松流强度λ＝80辆/小时，期望停车时间5小时，总调查时间3小时。

两种方法得到的周转率均为1.16，利用率和平均停车时间及误差见图4。图中横轴代表分段数量n，分段式连续观测法的计算结果均大于牌照式连续观测法，且误差随着分段的数量n增大而减小。当n＞5时，误差ε＜2％。

分段式连续观测法的精度受停车时长的影响较小，受车辆到达率大小的影响较大。在世界应用中适当增大n的值，可克服到达率较低时误差较大的缺点。

上述实施例仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和等同替换，这些对本发明权利要求进行改进和等同替换后的技术方案，均落入本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种分段连续观测的停车场特性调查方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

(1)调查开始前，统计t₀时刻停放的车辆数P₀和总车位数C；

(2)将调查时段T划分为n连续的等时间段，每个时段时长为δ＝T/n；

(3)调查每个时段δ内驶入停车场的车辆数I_i和驶出停车场的车辆数O_i；

(4)计算各时段停车场内的停放车辆数P_m和近似停放时间T_i；

(5)计算停车场停车特性参数。

2.根据权利要求1所述的分段连续观测的停车场特性调查方法，其特征在于，步骤(2)中所述的n取6。

3.根据权利要求1所述的分段连续观测的停车场特性调查方法，其特征在于，步骤(4)中所述各时段停车场内的停放车辆数P_m的计算方法为：计算各个时段停车场净驶入量N_i＝I_i-O_i，则可得停车场在第m个时段末停放的车辆数为式中：P₀为停车场在时刻t₀停放的车辆数；N_i为第i个调查时段驶入停车场的净车辆数，N_i＝I_i-O_i。

4.根据权利要求1所述的分段连续观测的停车场特性调查方法，其特征在于，步骤(4)中所述各时段停车场内的近似停放时间T_i的计算方法为：计算得第m个时段内的总停车时间为在调查时段T内得总停车时间可得式中：P₀为停车场在时刻t₀停放的车辆数；N_i为第i个调查时段驶入停车场的净车辆数，N_i＝I_i-O_i；δ为停车场等调查时段的时长，δ＝T/n。

5.根据权利要求1所述的分段连续观测的停车场特性调查方法，其特征在于，步骤(5)中所述停车场停车特性参数包括：该停车场在调查时段T内的利用率：

该停车场在调查时段T内的周转率：

该停车场在调查时段T内的平均停车时长：

其中：H为调查时段T内该停车场的近似总停车时间；C为该停车场的车位数；P₀为停车场在时刻t₀停放的车辆数；δ为停车场等调查时段的时长，δ＝T/n；I_i为第i个调查时段驶入停车场的车辆数；O_i为第i个调查时段驶出停车场的车辆数；N_i为第i个调查时段驶入停车场的净车辆数，N_i＝I_i-O_i。