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基于出行时耗预算的交通需求预测方法
吴子啸;杨建新;蔡润林
【期刊名称】《城市交通》
【年(卷),期】2008(006)001
【摘要】由于传统交通需求模型不能适当地反映交通系统拥挤程度对居民出行的影响,引入出行时耗预算的概念(即个人每天出行花费的时间保持相对稳定),探讨了在交通需求预测中考虑出行时耗预算的方法.以引入反馈机制的四阶段需求模型为基础,提出带有在线出行时耗参数标定的反馈机制.通过将预测流程中出行分布阶段构造为一个优化问题,以此估计出行OD(Origin-Destination)矩阵和出行时耗参数.带有在线出行时耗参数标定的反馈机制不仅克服了传统四阶段需求模型出行阻尼不一致问题,而且可以保证每次循环及最终输出的OD矩阵满足出行时耗预算的约束条件.在南阳市交通需求分析模型中的测试证实了其有效性.
【总页数】5页(P23-27)
【作者】吴子啸;杨建新;蔡润林
【作者单位】中国城市规划设计研究院,北京,100037;南阳市规划设计院,南
阳,473000;中国城市规划设计研究院,北京,100037
【正文语种】中文
【中图分类】U491.1
【相关文献】
1.基于活动的交通需求预测方法与传统方法之比较研究 [J], 杨敏;陈学武;王炜;万涛
2.基于家庭的活动时耗和出行时耗关联性研究 [J], 李丹;杨敏
3.出行时耗预算机理解析 [J], 蔡军;张奕
4.基于出行时耗的轨道交通功能定位 [J], 朱卫国
5.基于居民出行时耗与出行比例关系的OD矩阵估算新方法 [J], 崔洪军;陆建;朱敏清
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Forecasting Method and its Application摘要：工程领域传统的停车需求预测方法存在两大缺陷，不能保证停车需求总量预测结果处于现实的合理区间，且模糊了停车泊位与车辆之间的内在联系。
为了克服这些缺陷，提出了停车泊位总量约束的需求－供应预测方法，将停车需求划分为住宅区内、工作地和访问地3类，根据机动车拥有情况和分目的机动车出行OD 进行预测，能够较为细致地预测各类停车需求的空间分布状况。
最后，将停车泊位总量约束的需求－供应预测方法应用于《温州市停车发展专项规划》中，证明了该方法的合理性和可行性。
Abstract ：Parking demand forecasting methods used in cur-rent engineering practice suffer from two main shortcomings.Firstly,the estimated total parking volume may not always be within a reasonable range.Secondly,these methods do not dif-ferentiate various inter-relationships between parking spaces and vehicles.To addressthese issues,a demand-supply forecast-ing method with constrained total parking volume was pro-posed.The method classifies parking demand based on three types of parking locations,such as residential,working,and vis-iting areas.Different types of parking demands are then estimat-ed according to information on vehicle ownership and OD trip purposes.The proposed method was applied to the "Wenzhou Parking Development Planning",which exhibits promising re-sults in terms of providing more reasonable and feasible spatial distribution of parking demands of various types.关键词：交通规划；停车需求；需求－供应预测方法；停车泊位总量约束Keywords ：transportation planning;parking demand;de-mand-supply forecasting method;constrained total parking volume中图分类号：U491.1+4文献标识码：A停车需求是土地开发利用强度、汽车拥有量、车辆出行率以及交通政策等众多因素作用的结果。
一种停车场车位占用预测方法随着城市化进程的加快和汽车保有量的快速增长，停车难成为了一个普遍存在的问题。
对于停车场管理者来说，准确预测车位的占用情况，能够有效提高车位利用率和管理效率。
本文将介绍一种停车场车位占用预测方法，帮助停车场管理者更好地进行资源调配和规划。
一、数据收集停车场车位占用预测的第一步是数据收集。
可以通过安装感应器在停车位上收集数据，这些感应器能够实时监测车位的占用情况。
同时，还可以利用停车场出入口的摄像头进行车流量统计，以及停车时间的测算。
收集到的数据将成为后续预测模型的基础。
二、特征提取在进行车位占用预测之前，需要对收集到的数据进行特征提取。
常见的特征包括日期、时间、周几、是否节假日、天气情况等。
这些特征能够对车位的占用情况产生影响，因此需要将其转化为可供预测模型使用的数值特征。
三、数据预处理在进行特征提取后，需要对数据进行预处理。
首先，需要对缺失值进行处理，可以通过插值或者删除的方式进行处理。
其次，需要进行数据的归一化处理，将不同特征的取值范围进行统一，以避免某些特征对预测结果的影响过大。
四、模型选择选择适合的预测模型是停车场车位占用预测的关键。
常见的预测模型包括线性回归模型、决策树模型、支持向量机模型等。
在选择模型时，需要考虑模型的预测能力、计算复杂度以及对数据的拟合程度。
五、模型训练与评估在选择好预测模型后，需要使用历史数据对模型进行训练。
将数据集分为训练集和测试集，利用训练集进行模型的参数学习，然后使用测试集进行模型的评估。
评估指标可以选择均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等，用于衡量预测结果与实际结果之间的误差大小。
六、模型调优与验证在训练和评估模型后，可以根据评估结果对模型进行调优。
调优的方法包括调整模型的超参数、增加特征维度、引入更多的训练数据等。
调优后，需要再次使用测试集对模型进行验证，以确认模型的预测性能是否得到了提升。
七、实时预测与应用经过训练和验证的模型可以用于实时预测停车位的占用情况。
停车需求预测方法及应用
吴子啸;朱莉莉;李长波
【期刊名称】《城市交通》
【年(卷),期】2008(006)004
【摘要】工程领域传统的停车需求预测方法存在两大缺陷,不能保证停车需求总量预测结果处于现实的合理区间,且模糊了停车泊位与车辆之间的内在联系.为了克服这些缺陷,提出了停车泊位总量约束的需求一供应预测方法,将停车需求划分为住宅区内、工作地和访问地3类,根据机动车拥有情况和分目的机动车出行OD进行预测,能够较为细致地预测各类停车需求的空间分布状况.最后,将停车泊位总量约束的需求一供应预测方法应用于<温州市停车发展专项规划>中,证明了该方法的合理性和可行性.
【总页数】5页(P77-81)
【作者】吴子啸;朱莉莉;李长波
【作者单位】中国城市规划设计研究院,北京,100044;温州市城市规划设计研究院,温州,325027;中国城市规划设计研究院,北京,100044
【正文语种】中文
【中图分类】U491.1
【相关文献】
1.城市商业区自行车停车需求预测方法及应用 [J], 刘颖;李克平;张振华
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5.基于粒子群和LSTM模型的变区间短时停车需求预测方法 [J], 刘东辉;肖雪;张珏因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
停车需求预测和泊位供给策略分析徐雷;刘冰;张涵双【摘要】合理预测停车需求及制定泊位供给策略是进行停车规划的关键环节.现缺乏需求预测方法与停车目的关联,需求与供给指标混淆.结合铜仁市停车规划项目,提出基于停车目的单车停车泊位需求系数计算方法,在此基础上,分别预测居住地、工作地、访问地三大类停车泊位需求总量及分布,并结合停车分区的划分建立差异化供给指标体系,最后提出适宜各分区的公共停车布局规划模式.【期刊名称】《交通科技与经济》【年(卷),期】2014(016)002【总页数】5页(P39-43)【关键词】停车需求;停车目的;供给策略;布局规划模式【作者】徐雷;刘冰;张涵双【作者单位】上海同济城市规划设计研究院城市交通与地下空间规划设计研究中心,上海200092;同济大学建筑与城市规划学院,上海200092;上海同济城市规划设计研究院城市交通与地下空间规划设计研究中心,上海200092【正文语种】中文【中图分类】U4911 基本概况随着我国汽车工业的发展和居民收入水平的提高，以私人小汽车为代表的机动化趋势明显加速。
根据近两年中小城市的居民出行调查数据，富裕家庭和小康家庭户均小汽车拥有量分别达到了0.5～0.8辆／户和0.3～0.5辆／户；中心城区小汽车保有量达到60～80辆／千人的水平，已步入机动化快速发展阶段。
由此带来道路交通拥堵和“停车难”问题。
在制定停车规划中，停车需求预测及停车泊位供给策略是进行布局规划的基础，其准确性和合理性决定未来城市的停车供需水平是否能达到预期效果。
停车需求预测模型包括：1）停车生成率模型，该方法需要对各类建筑进行大量的停车生成率调查，且在预测规划年时采用多因素进行修正停止生成率，导致预测精度不容易把控；2）基于交通量的预测模型：包括机动车吸引模型和交通量——停车需求预测模型，前者根据不同目的的机动车OD数据进行分类预测，但需要事先做大规模的城市居民出行调查；后者根据机动车交通量和停车需求量的内在联系进行建模，适用于短期内区域环境较为稳定的情况，如果用地变化较大则会带来明显误差；3）多元回归模型：该方法考虑与停车需求相关的多项社会经济变量，但采用多因素回归导致模型的拟合精度不高，且对于停车需求总量的预测容易出现较大偏差。
停车需求分析方法研究1引言停车需求是指出于各种目的驾车者在各种停放设施中停放车辆的要求，分为社会停车需求和基本停车。
基本停车需求，由车辆保有量引起的停车需求，即夜间停车需求，主要是为居民或单位车辆夜间停放服务；社会停车需求，由车辆使用引起的停车需求，是日间停车需求的主要组成部分，主要是由各种社会、经济活动产生的出行所形成的。
停车需求随着社会经济的发展、城市化进程的加快、机动车保有量的迅速增加而增加。
“停车难”已经成为全社会普遍关注的热点问题。
然而停车资源空间有限停车供给能力相对道路交通需求日益不足。
随意停车、违章停车日益严重，对正常交通流造成极大的干扰。
如果不能合理解决城市停车问题就不能从根本上解决交通拥堵问题。
发达国家从20世纪50年代开始深入研究城市停车问题如美国、日本等，对停车问题高度重视对此进行专项规划建设公共停车场以减少交通拥挤。
可是在此过程中停车需求预测又显得很重要！停车难交通拥堵停车需求预测是进行合理的停车规划、解决城市停车问题的首要步骤。
因此对合理有效并且实用性强的停车需求预测方法的研究是十分必要的。
停车需求模型结构不一，文章以模型为基础，考虑与其相关因素的影响。
对停车需求预测过程中进行了进一步的简化和修正，以使其在实践中能够达到更好的使用效果。
2主要停车预测方法分类2.1静态交通发生率模型根据停车调查数据汇总可得到各交通小区的日停车数，再根据停放车辆车型比例换算为标准车。
利用综合交通规划中社会经济与土地利用现状及发展预测所提供的现状和近、远期规划年的就业岗位数, 抽取一定的样本来建立静态交通发生率模型：=E （= 1, •;•; = 1, •;•）其中，为预测年第j交通小区的基本日停车需求，标准车次/d ；为第i类用地的静态交通发生率，标准车次/100工作岗位・d;为预测年第j交通小区第i类用地的就业岗位人数；n为小区数; 为用地分类数。
对模型的求解采用非线性优化的方法, 即建立非线性优化模型：()= )2]式中参数意义同前。
城市停车管理中的车辆停放需求识别与预测研究随着城市化进程的不断加速，城市停车管理成为一个日益突出的问题。
在城市空间日益紧张的情况下，如何合理配置停车资源，提供良好的停车服务已经成为城市管理者面临的重要任务。
因此，对车辆停放需求的准确识别与预测研究显得尤为重要。
首先，城市停车管理中的车辆停放需求识别是指对城市中车辆停放需求的分析和识别。
准确识别车辆停放需求是制定合理停车策略的基础。
传统的停车需求认知主要基于人为经验和观察，存在主观性和片面性的缺陷。
而如今，借助新兴的信息技术，我们可以更加科学地识别车辆停放需求。
一种利用大数据分析的方法是通过收集和分析城市的停车数据，包括道路停车位的使用情况、停车场的入场和离场信息以及停车位占用情况等，来了解不同时间段、不同区域的停车需求。
可以利用机器学习算法对这些数据进行模型训练，预测未来停车需求，为城市管理者提供决策依据。
此外，还可以结合城市人口密度、交通流量、经济状况等因素，构建多维度的停车需求模型，以更全面地识别和预测车辆停放需求。
其次，对车辆停放需求的准确预测能够帮助城市管理者做好停车资源的配置。
根据历史数据和模型预测结果，可以科学地规划和建设停车设施，如道路停车位、停车场和停车楼等。
同时，合理的停车费用策略也是解决停车难问题的重要手段。
依据预测结果，可以动态调整停车费用，从而引导车辆停放的分布，缓解拥堵和资源浪费的问题。
然而，要进行准确的车辆停放需求识别与预测研究，还需要面临一些挑战。
首先是数据获取和隐私保护问题。
获取大规模的停车数据需要各种传感器和监控系统的支持，如何保护车主的隐私成为一项重要的任务。
其次是数据质量和可靠性的保证。
停车数据可能存在噪声、不完整和错误等问题，需要通过数据清洗和验证来提高预测结果的准确性。
此外，还需要结合城市管理的实际需求，开展政策研究和制定相应的管理策略，使预测结果更好地为城市停车管理服务。
总之，城市停车管理中的车辆停放需求识别与预测研究是解决城市停车难问题的重要手段之一。
Forecasting Method and its Application摘要：工程领域传统的停车需求预测方法存在两大缺陷，不能保证停车需求总量预测结果处于现实的合理区间，且模糊了停车泊位与车辆之间的内在联系。
为了克服这些缺陷，提出了停车泊位总量约束的需求－供应预测方法，将停车需求划分为住宅区内、工作地和访问地3类，根据机动车拥有情况和分目的机动车出行OD 进行预测，能够较为细致地预测各类停车需求的空间分布状况。
最后，将停车泊位总量约束的需求－供应预测方法应用于《温州市停车发展专项规划》中，证明了该方法的合理性和可行性。
Abstract ：Parking demand forecasting methods used in cur-rent engineering practice suffer from two main shortcomings.Firstly,the estimated total parking volume may not always be within a reasonable range.Secondly,these methods do not dif-ferentiate various inter-relationships between parking spaces and vehicles.To addressthese issues,a demand-supply forecast-ing method with constrained total parking volume was pro-posed.The method classifies parking demand based on three types of parking locations,such as residential,working,and vis-iting areas.Different types of parking demands are then estimat-ed according to information on vehicle ownership and OD trip purposes.The proposed method was applied to the "Wenzhou Parking Development Planning",which exhibits promising re-sults in terms of providing more reasonable and feasible spatial distribution of parking demands of various types.关键词：交通规划；停车需求；需求－供应预测方法；停车泊位总量约束Keywords ：transportation planning;parking demand;de-mand-supply forecasting method;constrained total parking volume中图分类号：U491.1+4文献标识码：A停车需求是土地开发利用强度、汽车拥有量、车辆出行率以及交通政策等众多因素作用的结果。
停车需求预测是城市停车规划不可或缺的重要内容，是确定停车场布局、规模和制定各种停车管理政策的前提。
因此，科学的停车需求预测方法是做好停车规划的基础。
1工程领域停车需求预测常用方法近年来，国内外许多交通工程师对停车需求预测进行了大量的研究[1~3]，提出了多种停车需求预测方法并应用于实践中。
各方法依据的原理不同，要求输入的数据不同，预测精度也各异。
工程领域停车需求预测的常用方法有：1)用地生成率方法通过确立不同类型的用地与停车需求生成率的关系来建立停车需求预测模型：p i =∑ta i ·r t ·s it ，(1)式中：p i 为交通小区i 的停车需求/泊位；a i 为交通小区i 单位面积用地停车需求生成率的区域调整系数；r i 为单位面积t 类用地停车需求生成率；s it 为交通小区i 的t 类用地面积(或建筑面积)/m 2。
用地生成率方法仅将用地面积或建筑面积作为停车需求的解释变量，预测结果不能反映其他因素(如机动车水平提高、交通管理政策的变化)对停车需求的影响。
因此，仅适用于短期停车需求预测，用于远期预测必然产生较大的误差。
2)相关分析法通过建立停车需求与各影响因素之间的函数关系来进行停车需求预测：p i =a i 0+∑na in ·x in ，(2)收稿日期：2007-10-10基金项目：建设部软科学研究项目及研究开发项目（2007-k5-5）作者简介：吴子啸，男，工学博士，中国城市规划设计研究院，高级工程师，主要研究方向：多模式交通系统建模与优化。
E-mail:wuzx@■文章编号：4期2008年7月V ol.6No.4Jul.2008Parking Demand Forecasting Method and its Application吴子啸1朱莉莉2李长波1（1.中国城市规划设计研究院，北京100044；2.温州市城市规划设计研究院，温州325027）Wu Zixiao 1,Zhu Lili 2and Li Changbo 1(1.China Academy of Urban Planning &Design,Beijing 100037,China;2.Wenzhou Academy of Urban Planning &Design,Wenzhou 325027,China)城市交通Urban Transport of China第6卷第4期式中：a i0，a in为回归系数；x in为交通小区i的第n个属性参数。
相关分析法在理论上可以考虑所有影响停车需求的变量，但过多的解释变量必然会增加模型标定的难度。
更为重要的是，影响停车需求的各变量往往不是完全独立的，并且各变量间的相关关系(协方差矩阵)会在未来发生变化。
在这种情况下，以现状数据标定的模型来进行远期预测也会引入不容忽视的误差。
3)机动车出行OD(Origin-Destination)预测法基本思路是利用停车需求与交通小区车辆吸引量的关系，计算小区车辆出行OD量，再根据高峰小时系数和车辆停放特征，计算高峰时刻停车泊位需求量：p i=(1-α)·A i·β/R，(3)式中：α为即停即离出行百分比/%；A i为交通小区i的车辆出行吸引量/(次·d-1)，包括非出租客车、货车出行，进出城客车、货车出行；β为高峰停车修正系数(机动车高峰小时停车量与平均小时停车量的比例)；R为停车泊位周转率。
4)交通量－停车需求方法基本思路是任何地区的停车需求必然是到达该地区的行驶车辆被吸引的结果，停车需求泊位数为通过该地区流量的某一百分比：ln p i=a0+a1·ln A i，(4)式中：a n(n=0或1)为回归系数。
两侧取指数函数形式，(4)式可重新表达为：p i=f(A i)=e a0·A i a1。
(5)讨论以上介绍的4种停车需求预测方法的内在联系，可以看出：①用地生成率方法是相关分析法的特定形式，而相关分析法中停车需求的解释变量可以更多；②如果交通小区车辆出行吸引量计算公式为A i=(a i0+∑na in·x in)·R/ [β·(1-α)]，则相关分析法的预测结果将与机动车出行OD 预测法预测结果相同；③机动车出行OD预测法和交通量－停车需求方法都是将车辆出行吸引量作为停车需求的解释变量，只是函数的形式不同而已。
交通量－停车需求采用更为简单的方法进行车辆出行吸引量的计算，即通过相关区域路网的交通量进行估算，因而只在特定区域的短期停车需求预测中才会有较高的精度。
而机动车出行OD 预测法中各个系数的物理意义比较明确，也更为常用。
这4种停车需求预测方法均存在以下2个重要缺陷：首先，根据国内外城市的成功经验，城市停车总泊位与机动车拥有量之比应为1.15~1.25[2]。
4种停车预测方法均不能保证停车需求总量预测结果处于现实的合理区间；其次，4种停车需求预测方法以计算车辆出行吸引量为基础，没有区分车辆的出行目的，从而模糊了停车泊位与车辆之间的内在关系。
由图1可以看出，停车泊位与车辆之间存在3种不同的关系。
显而易见，住宅区内的停车泊位需求取决于私人小汽车的数量，而不是车辆停放的次数，而访问地(即非上班出行的目的地)的情况则相反。
因此，传统方法的预测结果往往会高估住宅区内和工作地的停车需求，而低估访问地的停车需求。
这不仅导致预测的停车总需求偏离合理区间，而且会使预测的停车需求空间分布与客观不符。
2需求－供应预测方法为克服传统停车需求预测方法的缺陷，本文提出了考虑停车泊位总量约束的需求－供应预测方法，技术路线如图2所示。
该方法具有以下特点：1)停车需求分为住宅区内、工作地(车辆上班出行目的地)、访问地(车辆非上班出行目的地)3类，分别根据机动车拥有情况和分目的机动车出行OD进行预测。
住宅区内停车需求主要为私人小汽车及出租汽车夜间停放，需求总量与私人小汽车、出租汽车保有总量相当(不小于保有总量的90%)，各交通小区住宅区内停车需求根据私人小汽车数量或小区居民户数进行预测。
住宅区内停车需求属于刚性的停车需求，应该做到有其车必有其白天长时间停放，泊位与车辆间接近1对1的关系。
白天短时间停放，泊位与车辆间为1对多的关系。
夜间停放，泊位与车辆间为1对1的关系。
上班购物回家图1停车泊位与车辆之间的关系Fig.1Relationships between parking spaces and vehicles停车需求预测方法及应用Parking Demand Forecasting Method and its Application位。
住宅区内停车位主要由住宅楼配建车位、住宅区内停车场提供。
工作地停车需求分为上班停车需求和社会车辆夜间停放需求两部分：①上班停车需求根据(基于家和非基于家)私人小汽车上班出行OD进行预测，泊位周转率取值接近1。
或者根据出行方式结构和私人小汽车出行目的构成，进行私人小汽车上班目的出行总量预测，再以各交通小区就业人数为权重进行分摊。
上班停车需求供应数量与人们上班出行所选择的交通方式相关，如果过多地提供车位，会吸引人们选用小汽车，从而直接导致公共交通分担率下降以及高峰时间整个路网的效率下降。
因此，上班停车需求应根据该地区的土地开发强度、道路网容量以及公共交通的发达程度来合理确定，既做到方便群众出行又要有利于公共交通主体地位的确立；②社会车辆夜间停放需求的预测方法与住宅区内的预测方法类似，可根据交通小区社会车辆数或就业岗位数进行预测。
