動態管理模式下路側停車泊位占有率預測方法

趙 聰，朱逸凡，李興華，杜豫川

(同濟大學道路與交通工程教育部重點實驗室，上海201804)

0 引 言

我國城市規劃對快速機動化背景下的停車供給和管理策略考慮不足，大中城市中心區均出現不同程度停車供需失衡現象，產生大量的停車巡游交通，進一步惡化城市交通擁堵狀況.歐洲、美國等也曾面臨同樣的機動化和停車難問題，其通過改革停車管理政策實現需求管理，如時空差異定價、停車時長限制等；使用先進的技術手段盤活存量停車資源，如“互聯網+停車”把碎片化的停車資源連接起來，打破信息孤島.舊金山SFpark 項目，被ITDP(國際交通規劃與發展政策研究所)稱為“當前美國最具創新與最令人激動的擁堵管理工具”，是城市級停車管理的典型案例[1].通過路側停車泊位咪表推斷車位占用狀態，根據局部區域占有率信息實現時空差異收費，并將車位占有信息、定價信息通過網站和APP 分享給用戶.Pierce等[2]從需求角度分析舊金山停車定價模式，結果表明，停車用戶的價格需求彈性平均值為-0.4，且價格需求彈性隨時間、地點及其他因素大幅變化.

智能化停車管理手段提供了豐富的數據，通過數據驅動實現停車占有率有效預測，對提升動態管理政策的前瞻性和停車誘導系統的可靠性至關重要.單點停車場泊位占有率預測主要基于統計學和機器學習模型.季彥婕等[3]提出一種小波變換和粒子群小波神經網絡組合的停車場占有率預測方法，與單……