CN113380023A - 一种基于泊位选择行为的混合用地共享停车需求预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于泊位选择行为的混合用地共享停车需求预测方法,该方法通过对混合用地中各用地类型的停车需求预测,将停车需求与其停车容量进行比较,将超过停车容量的部分定义为共享停车需求量;根据停车者的共享停车选择行为建立广义成本函数,各停车需求者以停车成本最小对各共享停车场选择;统计各停车需求者选择前后的停车状况,得到共享停车环境下各用地停车需求状况及共享停车过程中的停车需求转移量。本发明针对过饱和的停车需求量,可为停车泊位配建、增设和布设停车泊位及高峰时段停车诱导方案提供依据。
Description
技术领域
本发明涉及静态交通、停车泊位配建技术领域,具体而言涉及一种基于泊位选择行为的混合用地共享停车需求预测方法。
背景技术
随着机动化水平的提高,机动车保有量持续上涨,停车资源已满足不了现有的停车需求,停车也逐渐成为了出行需要解决的难题。在解决“停车难”问题上,现阶段主要以修建停车场增加停车位为主,但这并不能长期有效的解决问题,应充分利用现有停车资源,提高停车泊位利用率。
由于不同用地性质的停车场之间的停车特性存在差异,停车需求可以得到互补,因此不同用地性质停车场之间的共享停车是解决“停车难”问题的新想法。通过共享停车的方式,将过饱和的停车需求分散至周边空闲泊位中,盘活闲置的停车资源,提高泊位利用率。
现有的一些论文提出了共享停车需求预测相关方法,例如文献(徐志豪,马健霄.基于行为选择特性的泊位共享需求预测[J].物流科技,2019,42(07):27-32.)对共享停车泊位选择行为展开问卷调查,通过对调查数据分析,得到三类用地停车者的共享泊位选择概率,利用选择概率对停车生成率法修正,得到共享停车需求预测结果。该方法在共享停车需求预测方向的相关研究中较为新颖,但仍存在不少问题:
(1)对于停车者共享停车选择,该论文采用问卷调查方式,由于受用地类型限制,该方法需对混合用地中每种用地类型停车者停车选择行为调查,所需数据量较大且后期处理复杂。
(2)对于共享停车需求预测,该论文利用停车者共享停车选择概率对停车生成率法修正,得到混合用地在共享停车环境下各用地类型的停车需求。但在实际停车环境中,共享停车需求通常出现在停车者目的地停车场无空闲停车位的情况下,而在停车者目的地停车场有空闲停车位时,停车者正常停车。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于泊位选择行为的混合用地共享停车需求预测方法,从而更准确地预测不同用地性质间共享停车的停车需求,合理配置停车泊位,提高现有停车设施的利用率。
实现本发明目的的技术解决方案为:一种基于泊位选择行为的混合用地共享停车需求预测方法,包括以下步骤:
步骤1、确定混合用地内用地类型及各用地类型的土地利用指标;
步骤2、利用停车生成率法对单一用地停车需求预测,计算各用地类型各时段停车需求;
步骤3、将各用地类型各时段停车需求与用地停车容量对比,确定共享停车需求量;
步骤4、根据停车者共享泊位选择行为建立广义成本函数;
步骤5、计算各共享停车需求者选择周边空闲泊位的停车成本,按停车成本最小选择停车位;
步骤6、统计各共享停车需求者选择情况,得到共享停车下各用地类型停车需求量及共享停车需求转移量。
进一步地,步骤1中,确定混合用地内用地类型及各用地类型的土地利用指标,具体为:
用地类型分为居住用地、公共管理与公共服务用地、商业服务业设施用地、工业用地、绿地与广场用地、公用设施用地、道路与交通设施用地、物流仓储用地;
居住用地分为一类居住用地、二类居住用地、三类居住用地;
公共管理与公共服务用地分为行政办公用地、文化设施用地、教育科研用地、体育用地、医疗卫生用地、社会福利设施用地、文物古迹用地、外事用地、宗教设施用地;
商业服务业设施用地分为商业设施用地、商务设施用地、娱乐康体设施用地、公共设施营业网点用地、其他服务设施用地;
工业用地分为一类工业用地、二类工业用地、三类工业用地;
绿地与广场用地分为公园绿地、防护绿地、广场用地;
公用设施用地分为供应设施用地、环境设施用地、安全设施用地、其它公用设施用地;
道路与交通设施用地分为城市道路用地、城市轨道交通用地、交通枢纽用地、交通场站用地、其他交通设施用地;
物流仓储用地分为一类物流仓储用地、二类物流仓储用地、三类物流仓储用地。
进一步地,步骤2中,利用停车生成率法对单一用地停车需求预测,计算各用地类型各时段停车需求,具体为:
根据混合用地类型及土地利用指标,根据停车生成率模型计算各用地停车需求量,计算公式为:
进一步地,步骤3中,将各用地类型各时段停车需求与用地停车容量对比,确定共享停车需求量,具体如下:
当停车需求量小于等于用地停车容量时,则没有共享停车需求量;当停车需求量大于用地停车容量时,则有共享停车需求量,且共享停车需求量为超出用地停车容量的部分,计算公式为:
进一步地,步骤4中,根据停车者共享泊位选择行为建立广义成本函数,具体如下:
停车者在共享泊位选择的过程中停车成本分为四个部分:①停车费用;②前往共享停车场的绕行时间成本;③停车场内空闲停车位的巡航时间成本;④从共享停车场前往目的地的步行成本;计算公式为:
其中,为第n个共享停车者去用地j共享停车总成本;PCj为用地j的停车费用;为第n个共享停车者去用地j停车的绕行时间成本;为第n个共享停车者在用地j寻找停车位的时间成本;为第n个共享停车者从用地j去目的地的步行时间成本;
进一步地,步骤5中,计算各共享停车需求者选择周边空闲泊位的停车成本,按停车成本最小选择停车位,具体步骤如下:
(1)判断各用地停车场停车状况,输入共享停车需求量:①当停车需求量大于或等于停车容量时,则为目的地停车场,停车场内停车数量与停车容量相等;②若停车需求量小于停车容量,则为共享停车场,停车场内停车数量与停车需求量相等;
(2)判断是否有共享停车需求量,若共享停车总需求量N>0,令n=1,共享停车者开始共享泊位选择;若共享停车总需求量N=0,则结束,输出停车场数据;
(3)计算共享停车需求者与各共享停车场的停车成本;
(4)比较各停车场停车成本的大小,共享停车者按停车成本最小的选择;
(5)判断所选择的停车场是否已经停满,若停满,则比较剩余停车场的停车成本,选择停车成本最小的停车场停车,若未停满,则选择该停车场停车;
(6)更新停车场停车数量;
(7)判断是否达到终止条件,如果n≥N或所有停车位停满,则计算结束,并输出相关数据;反之,则n=n+1,返回(3)。
本发明与现有技术相比,其显著优点为:(1)通过将过饱和的停车需求量根据泊位选择行为选择周边空闲停车位的方法对共享停车需求预测,得到更完善的共享停车需求预测方法;(2)针对超过停车容量的停车需求部分,明确共享停车需求量及转移的停车需求量,更符合混合用地共享停车实际状况。
附图说明
图1为本发明基于泊位选择行为的混合用地共享停车需求预测方法的流程图。
图2为城市建设用地分类图。
图3为本发明停车者共享停车选择流程图。
具体实施方式
本发明一种基于泊位选择行为的混合用地共享停车需求预测方法,包括以下步骤:
步骤1、确定混合用地内用地类型及各用地类型的土地利用指标;
步骤2、利用停车生成率法对单一用地停车需求预测,计算各用地类型各时段停车需求;
步骤3、将各用地类型各时段停车需求与用地停车容量对比,确定共享停车需求量;
步骤4、根据停车者共享泊位选择行为建立广义成本函数;
步骤5、计算各共享停车需求者选择周边空闲泊位的停车成本,按停车成本最小选择停车位;
步骤6、统计各共享停车需求者选择情况,得到共享停车下各用地类型停车需求量及共享停车需求转移量。
进一步地,步骤1中,确定混合用地内用地类型及各用地类型的土地利用指标,具体为:
用地类型分为居住用地、公共管理与公共服务用地、商业服务业设施用地、工业用地、绿地与广场用地、公用设施用地、道路与交通设施用地、物流仓储用地;
居住用地分为一类居住用地、二类居住用地、三类居住用地;
公共管理与公共服务用地分为行政办公用地、文化设施用地、教育科研用地、体育用地、医疗卫生用地、社会福利设施用地、文物古迹用地、外事用地、宗教设施用地;
商业服务业设施用地分为商业设施用地、商务设施用地、娱乐康体设施用地、公共设施营业网点用地、其他服务设施用地;
工业用地分为一类工业用地、二类工业用地、三类工业用地;
绿地与广场用地分为公园绿地、防护绿地、广场用地;
公用设施用地分为供应设施用地、环境设施用地、安全设施用地、其它公用设施用地;
道路与交通设施用地分为城市道路用地、城市轨道交通用地、交通枢纽用地、交通场站用地、其他交通设施用地;
物流仓储用地分为一类物流仓储用地、二类物流仓储用地、三类物流仓储用地。
进一步地,步骤2中,利用停车生成率法对单一用地停车需求预测,计算各用地类型各时段停车需求,具体为:
根据混合用地类型及土地利用指标,根据停车生成率模型计算各用地停车需求量,计算公式为:
进一步地,步骤3中,将各用地类型各时段停车需求与用地停车容量对比,确定共享停车需求量,具体如下:
当停车需求量小于等于用地停车容量时,则没有共享停车需求量;当停车需求量大于用地停车容量时,则有共享停车需求量,且共享停车需求量为超出用地停车容量的部分,计算公式为:
进一步地,步骤4中,根据停车者共享泊位选择行为建立广义成本函数,具体如下:
停车者在共享泊位选择的过程中停车成本分为四个部分:①停车费用;②前往共享停车场的绕行时间成本;③停车场内空闲停车位的巡航时间成本;④从共享停车场前往目的地的步行成本;计算公式为:
其中,为第n个共享停车者去用地j共享停车总成本;PCj为用地j的停车费用;为第n个共享停车者去用地j停车的绕行时间成本;为第n个共享停车者在用地j寻找停车位的时间成本;为第n个共享停车者从用地j去目的地的步行时间成本;
进一步地,步骤5中,计算各共享停车需求者选择周边空闲泊位的停车成本,按停车成本最小选择停车位,具体步骤如下:
(1)判断各用地停车场停车状况,输入共享停车需求量:①当停车需求量大于或等于停车容量时,则为目的地停车场,停车场内停车数量与停车容量相等;②若停车需求量小于停车容量,则为共享停车场,停车场内停车数量与停车需求量相等;
(2)判断是否有共享停车需求量,若共享停车总需求量N>0,令n=1,共享停车者开始共享泊位选择;若共享停车总需求量N=0,则结束,输出停车场数据;
(3)计算共享停车需求者与各共享停车场的停车成本;
(4)比较各停车场停车成本的大小,共享停车者按停车成本最小的选择;
(5)判断所选择的停车场是否已经停满,若停满,则比较剩余停车场的停车成本,选择停车成本最小的停车场停车,若未停满,则选择该停车场停车;
(6)更新停车场停车数量;
(7)判断是否达到终止条件,如果n≥N或所有停车位停满,则计算结束,并输出相关数据;反之,则n=n+1,返回(3)。
下面结合附图及具体实施例对本发明做进一步详细说明。
实施例
结合图1~图2,一种基于泊位选择行为的混合用地共享停车需求预测方法,过程为:
步骤一:确定混合用地内用地类型及各用地类型的土地利用指标;
步骤二:利用停车生成率法对单一用地停车需求预测,计算各用地类型各时段停车需求;
停车生成率法考虑不同用地性质在停车特性及需求上存在差异,通过分析各用地性质单位土地利用所产生停车需求,建立土地利用与停车需求量之间的关系,计算公式为:
步骤三:将各用地类型各时段停车需求与其用地停车容量对比,确定共享停车需求量;
当停车需求量小于等于用地停车容量时,则没有共享停车需求量;当停车需求量大于用地停车容量时,则有共享停车需求量,且共享停车需求量为超出用地停车容量的部分,计算公式为:
步骤四:根据停车者共享泊位选择行为建立广义成本函数;
停车者在共享泊位选择的过程中停车成本主要分为四个部分:①停车费用;②前往共享停车场的绕行时间成本;③停车场内空闲停车位的巡航时间成本;④从共享停车场前往目的地的步行成本。计算公式为:
其中,为第n个共享停车者去用地j共享停车总成本;PCj为用地j的停车费用;为第n个共享停车者去用地j停车的绕行时间成本;为第n个共享停车者在用地j寻找停车位的时间成本;为第n个共享停车者从用地j去目的地的步行时间成本。
步骤五:计算各共享停车需求者选择周边空闲泊位的停车成本,按停车成本最小选择停车位,结合图3,具体步骤如下:
(1)判断各用地停车场停车状况,输入共享停车需求量。①当停车需求量大于或等于停车容量时,则为目的地停车场,停车场内停车数量与停车容量相等;②若停车需求量小于停车容量,则为共享停车场,停车场内停车数量与停车需求量相等。
(2)判断是否有共享停车需求量,若共享停车总需求量N>0,令n=1,共享停车者开始共享泊位选择;若共享停车总需求量N=0,则结束,输出停车场数据。
(3)计算共享停车需求者与各共享停车场的停车成本。
(4)比较各停车场停车成本的大小,共享停车者按停车成本最小的选择。
(5)判断所选择的停车场是否已经停满,若停满,则比较剩余停车场的停车成本,选择停车成本最小的停车场停车,若未停满,则选择该停车场停车。
(6)更新停车场停车数量。
(7)判断是否达到终止条件,如果n≥N或所有停车位停满,则计算结束,并输出相关数据。反之,则n=n+1,返回(3)。
步骤六:统计各共享停车需求者选择情况,得到共享停车下各用地类型停车需求量及共享停车需求转移量。
根据每个共享停车者选择的最终停车场,确定该时段混合用地在共享停车环境下的停车需求;根据每个共享停车者目的地停车场及最终选择的共享停车场,确定在共享停车环境下的停车需求转移量。
本发明提供了一种基于泊位选择行为的混合用地共享停车需求预测方法,具体实现该技术方案的方法和途径很多,以上所述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润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围,本实施例中未明确的各组成部分均可用现有技术加以实现。
Claims (6)
1.一种基于泊位选择行为的混合用地共享停车需求预测方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1、确定混合用地内用地类型及各用地类型的土地利用指标;
步骤2、利用停车生成率法对单一用地停车需求预测,计算各用地类型各时段停车需求;
步骤3、将各用地类型各时段停车需求与用地停车容量对比,确定共享停车需求量;
步骤4、根据停车者共享泊位选择行为建立广义成本函数;
步骤5、计算各共享停车需求者选择周边空闲泊位的停车成本,按停车成本最小选择停车位;
步骤6、统计各共享停车需求者选择情况,得到共享停车下各用地类型停车需求量及共享停车需求转移量。
2.根据权利要求1所述的基于泊位选择行为的混合用地共享停车需求预测方法,其特征在于:步骤1中,确定混合用地内用地类型及各用地类型的土地利用指标,具体为:
用地类型分为居住用地、公共管理与公共服务用地、商业服务业设施用地、工业用地、绿地与广场用地、公用设施用地、道路与交通设施用地、物流仓储用地;
居住用地分为一类居住用地、二类居住用地、三类居住用地;
公共管理与公共服务用地分为行政办公用地、文化设施用地、教育科研用地、体育用地、医疗卫生用地、社会福利设施用地、文物古迹用地、外事用地、宗教设施用地;
商业服务业设施用地分为商业设施用地、商务设施用地、娱乐康体设施用地、公共设施营业网点用地、其他服务设施用地;
工业用地分为一类工业用地、二类工业用地、三类工业用地;
绿地与广场用地分为公园绿地、防护绿地、广场用地;
公用设施用地分为供应设施用地、环境设施用地、安全设施用地、其它公用设施用地;
道路与交通设施用地分为城市道路用地、城市轨道交通用地、交通枢纽用地、交通场站用地、其他交通设施用地;
物流仓储用地分为一类物流仓储用地、二类物流仓储用地、三类物流仓储用地。
5.根据权利要求1所述的基于泊位选择行为的混合用地共享停车需求预测方法,其特征在于,步骤4中,根据停车者共享泊位选择行为建立广义成本函数,具体如下:
停车者在共享泊位选择的过程中停车成本分为四个部分:①停车费用;②前往共享停车场的绕行时间成本;③停车场内空闲停车位的巡航时间成本;④从共享停车场前往目的地的步行成本;计算公式为:
其中,为第n个共享停车者去用地j共享停车总成本;PCj为用地j的停车费用;为第n个共享停车者去用地j停车的绕行时间成本;为第n个共享停车者在用地j寻找停车位的时间成本;为第n个共享停车者从用地j去目的地的步行时间成本;
6.根据权利要求1所述的基于泊位选择行为的混合用地共享停车需求预测方法,其特征在于,步骤5中,计算各共享停车需求者选择周边空闲泊位的停车成本,按停车成本最小选择停车位,具体步骤如下:
(1)判断各用地停车场停车状况,输入共享停车需求量:①当停车需求量大于或等于停车容量时,则为目的地停车场,停车场内停车数量与停车容量相等;②若停车需求量小于停车容量,则为共享停车场,停车场内停车数量与停车需求量相等;
(2)判断是否有共享停车需求量,若共享停车总需求量N>0,令n=1,共享停车者开始共享泊位选择;若共享停车总需求量N=0,则结束,输出停车场数据;
(3)计算共享停车需求者与各共享停车场的停车成本;
(4)比较各停车场停车成本的大小,共享停车者按停车成本最小的选择;
(5)判断所选择的停车场是否已经停满,若停满,则比较剩余停车场的停车成本,选择停车成本最小的停车场停车,若未停满,则选择该停车场停车;
(6)更新停车场停车数量;
(7)判断是否达到终止条件,如果n≥N或所有停车位停满,则计算结束,并输出相关数据;反之,则n=n+1,返回(3)。
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115171370A (zh) * | 2022-06-15 | 2022-10-11 | 东南大学 | 一种基于泊位共享的动态停车泊位需求预测方法 |
CN116611734A (zh) * | 2023-05-23 | 2023-08-18 | 广州市城市规划勘测设计研究院 | 一种地下车库互联互通必要性评估方法、介质及设备 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104157166A (zh) * | 2014-08-21 | 2014-11-19 | 孙之光 | 一种车位管理***及其车位预定方法 |
CN107845288A (zh) * | 2017-11-27 | 2018-03-27 | 东南大学 | 基于时空容量多类型用地配建停车泊位共享资源匹配方法 |
CN107958610A (zh) * | 2017-11-21 | 2018-04-24 | 同济大学 | 一种基于泊位共享的功能混合用地停车位预估方法 |
CN108292474A (zh) * | 2015-11-04 | 2018-07-17 | 祖克斯有限公司 | 派遣和维护自主车辆的车队的协调 |
CN110175718A (zh) * | 2019-05-29 | 2019-08-27 | 清华大学深圳研究生院 | 一种泊位分配方法及终端设备 |
-
2021
- 2021-05-21 CN CN202110560705.9A patent/CN113380023B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104157166A (zh) * | 2014-08-21 | 2014-11-19 | 孙之光 | 一种车位管理***及其车位预定方法 |
CN108292474A (zh) * | 2015-11-04 | 2018-07-17 | 祖克斯有限公司 | 派遣和维护自主车辆的车队的协调 |
CN107958610A (zh) * | 2017-11-21 | 2018-04-24 | 同济大学 | 一种基于泊位共享的功能混合用地停车位预估方法 |
CN107845288A (zh) * | 2017-11-27 | 2018-03-27 | 东南大学 | 基于时空容量多类型用地配建停车泊位共享资源匹配方法 |
CN110175718A (zh) * | 2019-05-29 | 2019-08-27 | 清华大学深圳研究生院 | 一种泊位分配方法及终端设备 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
陈峻 等: "中心城区高校泊车位共享的动态分配模型及效果评价", 《中国公路学报》 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115171370A (zh) * | 2022-06-15 | 2022-10-11 | 东南大学 | 一种基于泊位共享的动态停车泊位需求预测方法 |
CN116611734A (zh) * | 2023-05-23 | 2023-08-18 | 广州市城市规划勘测设计研究院 | 一种地下车库互联互通必要性评估方法、介质及设备 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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CN113380023B (zh) | 2022-06-10 |
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