基于现状调查的城市老城区停车需求预测方法

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城市停车规划中的停车位需求预测方法

城市停车规划中的停车位需求预测方法随着城市化进程的不断加速，城市交通问题日益凸显。

其中，停车位不足成为城市交通拥堵的重要原因之一。

为了解决这一问题，城市停车规划中的停车位需求预测方法应运而生。

本文将探讨城市停车规划中常用的停车位需求预测方法，并分析其优缺点。

一、停车位需求预测方法的重要性停车位需求预测是城市停车规划的基础，它可以帮助决策者合理规划和配置停车资源，减少交通拥堵，提高城市交通效率。

准确的停车位需求预测可以为城市交通管理提供科学依据，避免盲目扩建停车场或停车位，节约资源，提高城市用地利用率。

二、停车位需求预测方法的分类停车位需求预测方法可以分为定量方法和定性方法两大类。

定量方法通过数据统计和模型分析来预测停车位需求，主要包括统计分析法、回归分析法和时间序列分析法等。

定性方法则通过专家经验和调查问卷等方式来预测停车位需求，主要包括专家判断法、层次分析法和模糊综合评判法等。

1. 统计分析法统计分析法是一种常用的停车位需求预测方法，它通过对历史停车数据的统计分析来推测未来的停车需求。

这种方法适用于已有大量停车数据的城市，可以利用历史数据的规律性来预测未来的停车需求。

但是，统计分析法忽略了城市发展的动态变化，对于新建区域或者城市发展速度较快的地区，预测结果可能存在较大误差。

2. 回归分析法回归分析法是一种基于数学模型的停车位需求预测方法。

它通过建立停车位需求与相关因素之间的数学关系模型，来预测停车位需求。

这种方法可以考虑多个影响停车位需求的因素，如人口数量、汽车拥有量、交通流量等。

但是，回归分析法需要大量的数据支持，并且对模型的建立和参数的选择要求较高，对数据的质量和准确性有较高的要求。

3. 时间序列分析法时间序列分析法是一种基于历史数据的停车位需求预测方法。

它通过对历史停车数据的时间序列进行分析，来推测未来的停车需求。

这种方法适用于周期性波动较为明显的停车需求，如节假日、工作日等。

时间序列分析法可以较好地反映城市停车需求的季节性和周期性变化，但对于非周期性波动较大的停车需求，预测结果可能不准确。

停车需求预测方法及应用

摘要：工程领域传统的停车需求预测方法存在两大缺陷，
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
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
各类停车需求的空间分布状况。最后，停车泊位总量约束将的需求一应预测方法应用于《州市停车发展专项规划》供温
中，明了该方法的合理性和可行性。证
Ａｂｔｃ：Ｐｒｉｇｄｍａｄｆｒｃｓｉｇｍｅｈｄｓｄｉｃｒｓｒｔａａｋｎｅｎｏｅａｔｔｏｓｕｅｎｕ・ｎｒｎｎｉｅｒｇｐａｔｅｓｆｒｆｏｔｉｈｒｃｍｉｇ．ｅｔｅｇｎｅｉｒｃｉｕｅｒｍｗｏｍａｎｓｏｔｏｎｓｎｃ
ＷｕＺｘａ。ＺｕＬｌａｄＬｉａｇｏｉｉｏ，ｈｉｎｉＣｈｎｂ。
（．ｈａｃｄｍｆｒａｌｎｇ＆ＤｓｎＢｉｎ００７Ｃｉ；．ｅｚｏｃｄｍｙｆｒａｌｎｎＤｓｎＷｎｈｕ２０Ｃｉ）１ＣｉａｅｙｏｂｎＰｎｉｎＡＵａｎｅｇ，ｅｉ１０３，ｈｎ２ＷｎｈｕａｅｂｎＰａｉｉｊｇａＡｏＵｎｇｅｉ，ｅｚｏ５２＇ｈｎｇ３７ａ
Ｆｉｓｌｈｅｅｔｍａｅｏａｒｉｇｖｌｍｅｍａｔａｗａｓｂｒｔｙ，ｔｓｉｔｄｔｔｌｐａｋｎｏｕｙｎｏｌｙｅ

城市中心区停车需求预测方法探讨

3、结语
停车需求由城市土地利用、居民出行水平、各类型用地停放特征等决定。停车作为出行过程的一部分，其需求特征与动态交通特征密不可分。城市交通基础数据的收集、城市发展影响因素的考虑以及规划人员的导向作用均很重要。城市发展阶段不同，停车需求预测的技术方法也不一样。本文总结出一套适合于我国现阶段城市中心区的停车需求预测方法，直接用于广州市建筑物配建指标的修订和市区公共停车场布局规划等，取得了较满意的效果。本文曾发表于 2005 年 11 月《交通世界》参考文献 1、王炜等.《城市交通规划理论及其应用》.东南大学出版社 1998. 2、严宝杰.《交通调查与分析》.人民交通出版社.1990.7 3、国家九五科技攻关专题.《大城市停车场系统规划技术》系列.1998 4、《广州市停车管理研究》最终报告.1999 5、同济大学道路与交通工程系.《城市建筑物配建停车场设置标准研究》.1998
1、国内城市停车需求预测方法简介
1.1 生成率模型对停车需求与土地使用之间建立关系，得出单位面积用地的停车需求量。该方法只适用于近期的、分区预测，且用地要求比较单一，对老城区而言则不太适用。 1.2 用地及交通影响分析模型在生成率的基础上，考虑未来道路交通量的影响，建立交通影响函数来保证结果的可信度。该交通影响函数较难确定，预测精度也难以把握。 1.3 土地利用模型该方法认为，一个以商业为主的地区长时间停车需求是由雇员上班引起的，而短时停车则由该地区进行的商业活动引起的。该方法略显粗糙，适用于总量预测。 1.4 回归分析模型（美国 HRB 模型）根据历史数据，寻求停车需求跟社会经济活动之间的关系。由于我国在停车方面的研究起步较晚，缺乏停车需求的历史数据，该模型很难适用。 1.5 出行吸引模型该模型分香港模式、中规院模式和上海模式。该三种方法均以车辆出行作为停车需求的基础，考虑了停车的交通特性，得到的结果比较合理，可以适用于各种类型的规划项目。所需资料包括 OD 数据和停放特征。

城市交通停车需求预测与管理研究

城市交通停车需求预测与管理研究随着城市化进程的迅猛发展，城市人口日益增多，交通拥堵也成为了城市发展的一个巨大挑战。

而作为解决交通拥堵的一项重要举措之一，城市停车管理显得尤为重要。

因此，对城市交通停车需求的预测与管理研究具有重要意义。

城市交通停车需求预测是指通过对市民的停车习惯、数据分析以及交通流量统计，来预测未来停车需求的方法。

在城市规划和交通管理方面，将停车需求预测纳入考量范畴，可以帮助决策者合理规划停车资源，提升公共停车场的使用效率，缓解城市交通拥堵问题。

为了提高停车需求预测的精确度，研究人员普遍采用多种技术手段进行数据收集和分析。

例如，利用传感器和摄像头监测市民车辆在道路上的行驶情况，通过车辆的停车时长和停车区域来分析停车需求的分布情况。

此外，借助移动互联网技术，通过手机APP等平台收集市民停车的实时数据，也成为了一种常用的数据收集方法。

这些数据的分析和处理，可以借助数据挖掘和机器学习算法，来挖掘其中的规律和趋势，从而为停车需求预测提供科学依据。

在城市交通停车需求管理方面，研究人员也提出了一系列有效的方法和策略。

例如，一些城市采取差别化停车费率政策，通过在高峰时段提高停车费用，鼓励市民分散停车需求，缓解交通拥堵。

同时，一些地区还采用了智能停车管理系统，通过智能车牌识别和导航系统，实现停车场资源的动态调配和车辆导航引导，提高停车效率，减少停车时长。

此外，城市交通停车需求预测与管理研究还与智慧城市建设密切相关。

随着物联网技术和云计算技术的不断发展，城市交通信息可以更加精确地获取和处理，因此可以更好地满足市民的停车需求。

通过智慧城市建设，可以将多个停车场资源进行联动管理，提供实时的停车位信息，提高停车位使用效率。

此外，还可以利用大数据分析，预测不同时段和地域的停车需求，为决策者提供科学依据。

总而言之，城市交通停车需求预测与管理研究对于解决城市交通拥堵问题具有重要意义。

通过科学的数据分析和合理的管理策略，可以提高停车位使用效率，缓解城市交通拥堵。

乌鲁木齐市主城区停车现状及需求预测

52公路与汽运H ig h w a y s&Autom otive A p p lica tio n s总第179期乌鲁木齐市主城区停车现状及需求预测关朱兴林，范朋朋，饶彪(新疆农业大学机械交通学院，新疆乌鲁木齐 830052)摘要：根据对乌鲁木齐市主城区机动车停车状况调查结果，分析了目前主城区停车现状及存在的问题；在总结国内外停车需求预测方法的基础上，根据乌鲁木齐市未来停车需求特征，确定了停车需求预测方法并对主城区规划年停车需求进行了预测。

结果表明未来乌鲁木齐市主城区停车供需矛盾仍然突出，需采取停车控制策略，降低因停车泊位需求量过大所带来的不利影响。

关键词：城市交通；停车泊位；需求预测；主城区中图分类号：U491.7 文献标志码：A文章编号：1671 —2668(2017)02 —0052 —04近年来，随着乌鲁木齐市机动车总量的飞速增长，主城区交通压力愈发明显，停车需求与有限停车设施供给之间的矛盾也越来越突出，并在一定程度上制约了社会经济和城市交通的发展，尤其是老城区，由于早期城市规划缺少对建筑物和住宅区配建机动车位的考虑，停车位供应更加紧张。

该文就乌鲁木齐市主城区停车现状及停车需求预测展开研究，通过分析停车现状掌握停车特征，在综合分析目前常用停车需求预测方法的基础上确定乌鲁木齐市停车需求预测方法并对规划年停车需求进行预测，为合理制订停车设施建设方案和停车管理制度提供理论基础。

1停车现状与问题分析2015年3月5—10日对乌鲁木齐市主城区停车状况进行调查，调查范围为乌鲁木齐市中心区和外围区。

1.1停车现状特征1.1.1 停车供应根据调查结果，乌鲁木齐市主城区现有社会停车位共计29.33万个，其中配建停车位28.72万个，公共停车位0.23万个，路内停车位0.37万个，分别占总社会停车位的98%、0.8%和1.2%，夜间共有46万辆车停放在主城区，由此得车均车位数为0.64个/辆。

基于现状调查的城市老城区停车需求预测方法

基于现状调查的城市老城区停车需求预测方法
吴德华
【期刊名称】《交通运输系统工程与信息》
【年(卷),期】2014(014)001
【摘要】为了克服传统常用城市停车需求预测方法在对老城区停车需求进行预测时的局限性,本文对城市老城区停车需求预测方法进行研究.在对比各传统常用停车需求预测方法优缺点的基础上,利用机动车增长率和停车需求之间的相关性,提出一种基于现状调查的停车需求预测方法和思路,该方法在预测可靠性、调查成本和预测停车分布的深度方面比传统的预测方法具有明显的优势.案例分析揭示,预测结果与基于小汽车数量法相对误差在5％以内;调查成本比机动车OD预测法和交通量-停车需求预测法节约30％-40％;预测可以得到每个交通调查小区内的详细停车分布状况.研究结果表明,该方法可以在老城区停车需求预测中应用和推广.
【总页数】7页(P235-241)
【作者】吴德华
【作者单位】福州大学土木工程学院,福州350108
【正文语种】中文
【中图分类】U419
【相关文献】
1.适应新形势的大城市停车需求预测方法 [J], 甘勇华;陈先龙
2.适应新形势的大城市停车需求预测方法 [J], 甘勇华;陈先龙
3.中小城市中心区停车需求预测方法研究 [J], 石金霞
4.城市综合体共享停车需求预测方法 [J], 骆豪;邓建华
5.城市CBD社会公共停车需求预测方法研究 [J], 彭敏;王丽;满维龙
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城市停车资源的需求预测与供应研究

城市停车资源的需求预测与供应研究一、引言城市停车资源是城市交通管理的重要组成部分，随着城市人口的不断增加和车辆拥有量的不断增长，城市停车资源的需求和供应问题也越来越突出。

因此，对城市停车资源的需求预测和供应研究显得十分重要。

二、城市停车资源的需求预测1. 国内外研究现状城市停车资源的需求预测是城市交通管理、城市规划的基础。

国内外学者们通过对城市停车资源的需求预测研究，提出了许多预测模型，如统计模型、时空交互模型、神经网络模型等。

这些模型结合多种因素进行预测，包括道路交通状况、城市居民的生活方式、城市规划和政策等。

2. 预测因素城市停车资源的需求预测需要考虑多种因素，包括经济因素、社会因素、空间因素等。

其中，经济因素包括城市经济发展水平、居民的收入水平等；社会因素包括人口流动情况、社会结构、公共交通状况等；空间因素包括停车位的分布、交通拥堵状况等。

3. 预测模型针对城市停车资源的需求预测需要建立相应的预测模型。

目前比较常用的预测模型有统计模型、时空交互模型、神经网络模型等。

这些模型在考虑多种因素的基础上，能够较为准确地预测城市停车资源的需求量。

三、城市停车资源的供应研究1. 现状分析城市停车资源的供应研究需要对现有的停车场情况进行分析。

首先需要考虑的是停车场的数量和分布情况，其次需要考虑的是停车场的规模和布局是否能够满足需求。

在此基础上，还需要考虑停车场的管理、收费等问题。

2. 常用的供应策略城市停车资源的供应策略主要包括停车场的建设、停车场的管理和收费等方面。

在建设方面，需要考虑停车场的位置和规模，以及停车场建设成本等问题。

在管理方面，需要考虑停车场的运营管理等问题，包括停车场通行策略和管理体制等。

在收费方面，则需要考虑停车费的定价和支付方式等问题。

3. 对策分析城市停车资源的供应研究需要考虑多种对策。

例如，在停车场建设方面，需要采取灵活多样的建设方式，包括地下停车场、高层停车场、跨界停车场等。

哈尔滨中心城区停车现状分析及需求预测

ＹＡＮＧｏｇｌｎＺｈｎ－ｉｇ，ＰＥＩＹｕｌｎａ－ｇｏ
（ｃｏｌｆｏｕｉａｉｎｃｎｅＥｇｎｅｉｇＨａｂｎＩｓｔｔＴｃｎｌｇ，ｒｂｎ１０９Ｃｉａ）ＳｈｏＣｍｍｎｃｔｓｉｃ＆ｎｉｅｒ，ｒｉｔｕｅｏｅｈｏｏｙＨａｉ５００，ｈｎｏｏＳｅｎｎｉｆ
停车管理研究项目，阐述了哈尔滨市二环路内地区的机动车停车现状概况以及存在的不足之处；在对国内外常
用停车需求预测方法对比分析的基础上，合哈尔滨的实际情况，定哈尔滨市的停车需求预测方法，运用结确并
此方法对现状和规划年的需求进行了预测．关键词：车；停现状分析；需求预测
调查的主要内容：停车设施普查．车场的 ① 停位置，车场的基本状况，营管理模式，车设停经停
施技术等． ②典型建筑物（合楼）建筑物的占综．
地面积、筑面积、建已使用建筑面积、工岗位数职和车辆类型等．停放连续调查．辆牌照、达 ⑨ 车到时间、离时间、放目的、车场至目的地的距驶停停离等．垒询问调查．（）驾驶员的个人基本情况、驾所车辆的基本情况、夜间停车与日间停车特性和费
Ａｂｓｒｔｔａｃ：ＤｅｃｉｓｔｅｐｅｅｔｔｎｄｓｏｔｇｆｐｒｉｇｌｔｔｎＨａｂｉ２ｃｒｕｌｒｒａ；ｗｉｅ－ｓｒｂｅｈｒｓｎｔｓａｕｓａｈｒａｅｏａｋｎｏｓｗｉｈｉｒｎＮｏ．ｉｃａｏｄｔｎｃｈｅｓｒｏｓｄｅａｉｎｃｏｄｅｏｓａｙｃｎｉｒｔｏｓａｃｒｄｃｍｍｏｙｕｓｄｗａｓｏｒｄｉｔｕｔｒｍａｄｏｒｎｏｓｅｔｂｉｈｅｈｅｎｌｅｙｆｐｅｃｉｆｕｅｄｅｎｎｐａｋｉｇｌｔ，ｓａｌｓｓｔｎｇｗａｆｐｅｃｉｇｆｕｅｄｍａｄｏｒｎｇｌｔｎＨａｂｎｙｏｒｄｉｔｎｕｔｒｅｎｎｐａｋｉｏｓｉｒｉ，ｗｈｉｈｗｌｂｅｏｕｔｅｐａｉｒＨａｂｎ．ｃｌｅｕｓｄｆｒｆｕｒｌｎｎｎｇｆｒｉｉｏＫｅｗｏｒ：ｐｋｉｇｌｔ；ｒｓｎｔｔｓｆｕｒｅｎｄｙｄｓａｎｏｓｐｅｅｔｓａｕ；ｕｔｅｄｍａｒ

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节约３０％一４０％；预测可以得到每个交通调查小区内的详细停车分布状况．研究结果表
明，该方法可以在老城区停车需求预测中应用和推广．关键词：城市交通；预测方法；现状调查；停车需求；老城区
第ｌ４卷第１期
２０１４年２月
交通运输系统工程与信息
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
吴德华
（福州大学土木工程学院，福州３５０１０８）
摘要：为了克服传统常用城市停车需求预测方法在对老城区停车需求进行预测时的局限性，本文对城市老城区停车需求预测方法进行研究。在对比各传统常用停车需求
Hale Waihona Puke ｐｒｅｄｉｃｔｔｈｅｐａｒｋｉｎｇｄｅｍａｎｄｏｆｔｈｅｏｌｄｔｏｗｎ，ｔｈｅｐａｐｅｒｓｔｕｄｙｓｔｈｅｐａｒｋｉｎｇｄｅｍａｎｄｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｍｅｔｈｏｄｏｆｔｈｅ
Ｖ０１．１４Ｎｏ．１Ｆｅｂｒｕａｒｙ２０１４
文章编号：１００９．６７４４（２０１４）０１－０２３５－０７
中图分类号：Ｕ４１９
文献标识码：Ａ
基于现状调查的城市老城区停车需求预测方法
预测方法优缺点的基础上，利用机动车增长率和停车需求之间的相关性，提出一种基于
现状调查的停车需求预测方法和思路，该方法在预测可靠性、调查成本和预测停车分布的深度方面比传统的预测方法具有明显的优势．案例分析揭示，预测结果与基于小汽车数量法相对误差在５％以内；调查成本比机动车ＯＤ预测法和交通量一停车需求预测法
ＰａｒｋｉｎｇＤｅｍａｎｄＦｏｒｅｃａｓｔｉｎｇＭｅｔｈｏｄｉｎＯｌｄＴｏｗｎＢａｓｅｄｏｎＣｕｒｒｅｎｔＳｕｒｖｅｙ
ＷＵＤｅ — ｈｕａ
（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｉｖｉｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＦｕｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｆｕｚｈｏｕ３５０１０８，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：
Ｔｏｏｖｅｒｃｏｍｅｔｈｅｌｉｍｉｔａｔｉｏｎｓｏｆｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｕｒｂａｎｐａｒｋｉｎｇｄｅｍａｎｄｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｍｅｔｈｏｄ，ｗｈｉｃｈ
ｏｌｄｔｏｗｎ．Ｏｎｔｈｅｂａｓｅｏｆｃｏｎｔｒａｓｔｉｎｇｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓａｎｄｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓａｍｏｎｇｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｐａｒｋｉｎｇｄｅｍａｎｄｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓ，ａｎｅｗｐａｒｋｉｎｇｄｅｍａｎｄｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｍｅｔｈｏｄｉｓｐｕｔｆｏｒｗａｒｄｔｏｕｓｅｔｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｍｏｔｏｒｖｅｈｉｃｌｅｇｒｏｗｔｈｒａｔｅｓａｎｄｐａｒｋｉｎｇｄｅｍａｎｄ．Ｔｈｅｍｅｔｈｏｄｈａｓｏｂｖｉｏｕｓａｄｖａｎｔａｇｅｓｔｈａｎｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｉｎｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇｔｈｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ，ｃｏｓｔｓｏｆｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎａｎｄｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｐａｒｋｉｎｇｄｉｓｔｉｒｂｕｔｉｏｎｄｅｐｔｈ．Ｃａｓｅｓｔｕｄｙｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｒｅｌａｔｉｖｅｅｒｒｏｒｏｆｔｈｅｒｅｃｅｎｔｆｏｒｅｃａｓｔｌｅｓｓｔｈａｎ５％ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅ