基于OD矩陣的停車需求預測模型研究

黎曉龍

(內蒙古警察職業學院，內蒙古 呼和浩特 010051)

停車需求是土地開發利用強度、汽車擁有量、車輛出行率以及交通政策等眾多因素作用的結果。合理預見與科學估算停車需求，能夠有效解決城市靜態交通問題、緩解城市交通擁擠、減少交通事故，為停車場規劃及制定停車政策提供可靠的定量依據。停車需求預測模型主要包括：停車生成率模型[1]、用地與交通影響分析模型[2-3]、土地利用模型[4-6]、出行吸引模型[7-9]、組合模型[10-12]。停車生成率模型假設停車需求與土地利用之間存在線性函數關系。用地與交通影響分析模型從機動車保有量和土地利用等因素入手，確定他們與停車需求的關系。土地利用模型基于停車需求與用地性質、雇員數量之間的關系來推算停車需求。出行吸引模型基本原理是確定停車需求與該區域吸引的出行車次之間的關系。這些模型僅僅簡單地根據相關數據直接推算停車需求，而對動態交通這一影響靜態交通的重要因素考慮較少，導致靜態交通與動態交通之間缺乏必要的聯系和反饋，使得停車需求預測的結果可靠性降低。

為了克服這些缺陷，本文提出了基于OD(起點→終點)出行的停車需求預測方法,考慮了動態交通對靜態交通的影響，通過上層和下層模型之間的相互作用和迭代，從而得到更為準確的停車需求預測結果。

1 停車需求影響因素及分析

區域停車的影響的因素很多，其中最主要的因素是區域機動車出行次數、土地利用性質，其次還包括區域內停車供應策略、機動車的擁有量和結構、停車成本等，還與城市的規模、發展水平、歷史原因、當地政府政策等有關。

(1) 區域機動車出行次數。區域機動車出行次數是影響停車需求的重要因素，伴隨機動車的出行，都會產生對應的停車需求，通過區域內區域機動車出行次數可以直接推算區域內的一日停車需求。

(2) 土地利用性質。停車需求實際上是城市土地開發利用衍生出的靜態交通需求，因此停車需求與未來的土地利用的性質密切相關。全面規劃土地開發利用情況，分析機動車出行量在周邊區域的分布，可以為進一步研究停車需求的數量和空間分布提供基礎依據。

(3) 其他影響因素。首先，城市在停車設施的供給規劃過程中，會針對不同的區域采取不同的策略。結合城市內各區域的土地利用情況及各區域的規劃人口情況，確定不同區域內的停車供應策略。不同的停車供應政策對停車需求的影響很大，有時甚至是決定性的。停車供應政策區的停車需求總量、限制特定目的或長時間的停車需求、制定較高的停車收費價格、實施自備車位、實施公交優先、違章停車重罰等政策，任何一項交通政策都會對區域內的停車供需產生影響。此外，機動車的擁有量和結構、停車成本等因素都會對停車需求產生影響。

2 模型建立及算法研究

2.1 問題描述

靜態交通系統作為城市交通系統的組成部分，需要充分考慮與動態交通系統的協調。一方面，動態交通系統的特征決定了靜態交通系統的規模，且制約靜態交通系統能力的發揮；另一方面，靜態交通設施的位置及服務能力對動態交通系統起引導和控制作用，因此，在進行停車需求預測時要以動態交通為基礎約束條件。

當靜態交通提供的服務小于動態交通停車要求時，靜態交通的服務被迫提高，而且動態交通出行量受服務水平的影響而變小，逐漸達到動態交通和靜態交通的供需平衡點；當靜態交通提供的服務大于動態交通停車要求時，動態交通的出行量將變大，而靜態交通的服務將減小，逐漸達到動態交通和靜態交通的供需平衡點。

2.2 模型建立

影響區域停車的影響因素很多，其中最主要的因素是區域機動車出行的次數和土地利用性質，其次還包括區域內停車供應策略、機動車的擁有量和結構、停車成本等，還與城市的規模、發展水平、歷史原因、當地政府政策等有關。本模型以機動車出行作為停車需求預測的基礎，考慮了停車是源于動態交通的基本特征。模型假定有N個區域，區域i到區域j的機動車出行OD量為Xij，區域i的機動車量為Ai，區域i到區域j的出行距離為Lij，機動車即停即離的出行百分比為α，停車周轉率為β。本模型假設，機動車出行OD受到目的地的停車泊位和出行距離制約的同時，機動車出行OD對停車需求泊位產生一定反饋作用。這樣的一個相互作用和反饋的過程的具體模型如下所示：

(1)

其中：

(2)

其中：

(3)

(4)

2.3 約束條件

上述模型中的因變量受自變量取值的變化而不同，且自變量受到以下邊界條件的約束:

(5)

0≤α≤1

(6)

(7)

β≥1

(8)

2.4 模型計算

該模型的計算過程大致分為以下5個步驟：

計算流程圖見圖1。

圖1 模型計算流程圖

收斂公式：

(9)

式中：δ為迭代產生的收斂誤差；ξ為預先設定好的收斂精度。

3 案例應用

圖2 交通小區示意圖

小區編號A0iP0jα185450.15270520.18365380.25470350.35555300.32645260.14746240.37890410.38950240.081050200.071155450.131260330.12

表值

通過Matlab編程，預設精度ξ=0.05，經過k=15 次迭代收斂計算后，得到各小區最終的停車需求值見表3。

表3 各交通小區停車需求預測結果

本案例中本模型計算出的停車需求結果與傳統的停車生成率模型計算的結果的分析，見圖3。由圖3可知，當區域的機動車即停即離的出行百分比較小時，模型和傳統模型計算的結果基本一致，隨著機動車即停即離的出行百分比不斷增大，模型和傳統模型的計算結果也逐漸表現出了差異，這種差異正是體現了動態交通對停車需求的影響。

4 結束語

停車需求預測是城市交通規劃中一項十分重要的工作，本文在基于機動車出行OD量的基礎上，建立了停車需求預測模型，模型既考慮了靜態的土地利用基本特征，又合理地考慮了機動車出行OD量等動態交通變量，模型的預測計算較簡單，適應范圍較廣。在案例應用過程中證明，靜態交通設施在提供停車服務的同時，對動態交通起到必要的控制作用。該預測方法對改善城市交通擁堵，具有宏觀控制作用。

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