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面向用户的停车诱导信息系统研究

作　者: 余诚强
导　师: 丁艺
学　校: 福建农林大学
专　业: 交通运输规划与管理
关键词: 面向用户停车诱导信息系统 PGIS 广义停车费用饱和度
分类号: U495
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要

随着经济的发展,小汽车的大量涌现对城市中心的停车需求的满足提出了极大的挑战。如何解决不断增加的停车需求和有限的停车资源之间的矛盾,大家都把目光投向了停车诱导信息系统(简称“PGIS”)。如何建立高效、智能的PGIS已成为国内外关注和讨论的重点。目前基于分级式可变信息情报板(简称“VMS”)发布系统的PGIS无法提供面向用户个体不同需求的停车诱导方案,论文针对这个不足对建立面向用户的PGIS进行了深入研究。首先,通过对国内外PGIS的相关研究和应用进行介绍和总结,表明了建立面向用户的PGIS的目的和意义。结合GPS、GIS、GSM、GPRS等技术指出了建立面向用户的PGIS的可行性,并在前人PGIS的研究基础上,构建了面向用户的PGIS的框架结构;其次,结合福州中心商业区停车行为的调查数据,对停车需求特性和停车行为影响因素进行了探讨,并阐述了停车场有效泊位预测对PGIS的重要作用及其预测方法,为最优停车场选择模型提供了建立依据;最后,引入时间价值概念,建立了以用户从出发点到目的地的广义停车费用最小为目标函数的最优停车场选择模型。使模型综合考虑各指标对停车用户的影响的同时,简化了最优停车场选择模型的复杂度。广义停车费用函数综合考虑了用户到停车场的行程费用、停车场泊位费用、从停车场到目的地的步行费用,并考虑了由于首选停车场饱和的可能导致用户的二次寻泊的费用。使目标函数更能反映停车过程中遇到的实际情况,保证了用户出行的广义停车费用最小,提高用户对首选停车场的满意度。

全文目录

摘要  8-9
ABSTRACT  9-11
1 引言  11-21
  1.1 研究背景  11-12
  1.2 国内外城市PGIS 的发展和现状  12-19
    1.2.1 国外城市 PGIS 的发展和现状  12-16
    1.2.2 国内城市 PGIS 的发展和现状  16-19
  1.3 本章总结  19-21
2 面向用户的停车诱导信息系统的构建  21-38
  2.1 面向用户的PGIS 的目的  21
  2.2 面向用户的PGIS 的框架  21-22
  2.3 相关技术支持  22-30
    2.3.1 全球定位系统  23-24
    2.3.2 地理信息系统  24-26
    2.3.3 信息传输技术  26-29
    2.3.4 车载导航技术  29-30
  2.4 信息采集模块  30-33
    2.4.1 停车场数据  31-32
    2.4.2 驾驶人信息  32
    2.4.3 停车需求信息  32-33
  2.5 信息传输模块  33-35
  2.6 信息处理模块  35
  2.7 信息发布模块  35-36
  2.8 面向用户的PGIS 的意义  36-38
3 停车需求及特性分析  38-50
  3.1 停车行为调查对象、内容和方法  38-39
  3.2 停车需求的特性分析  39-41
    3.2.1 停车需求目的特性  40
    3.2.2 停车需求时间特性  40-41
  3.3 停车行为过程  41-43
  3.4 停车行为的影响因素  43-50
    3.4.1 停车收费的影响  44-45
    3.4.2 步行距离的影响  45-46
    3.4.3 便捷程度的影响  46-47
    3.4.4 停车信息的影响  47
    3.4.5 其它因素的影响  47-50
4 停车场有效泊位预测  50-60
  4.1 有效停车泊位的影响因素  50
  4.2 有效停车泊位预测及意义  50
  4.3 有效停车泊位的预测方法  50-52
  4.4 基于神经网络的时间序列预测方法  52-53
  4.5 BP 神经网络技术  53-57
    4.5.1 BP 神经网络模型结构  53-54
    4.5.2 BP 神经网络学习过程  54-57
  4.6 基于BP 神经网络的停车泊位率预测模型的实现  57-60
    4.6.1 训练样本的归一化  57-58
    4.6.2 BP 神经网络的训练  58-59
    4.6.3 BP 神经网络的预测  59-60
5 面向用户的PGIS 的停车场选择模型研究  60-83
  5.1 模型意义  60-61
  5.2 模型构思  61-64
    5.2.1 适用条件假设  61
    5.2.2 控制策略选择  61
    5.2.3 停车出行过程  61-62
    5.2.4 影响指标确定  62-63
    5.2.5 模型目标确立  63-64
  5.3 时间价值  64-65
    5.3.1 时间价值含义  64
    5.3.2 时间价值函数  64-65
  5.4 备选停车场的确定  65-66
  5.5 驾驶行程费用  66-68
    5.5.1 驾驶行程时间费用  66-67
    5.5.2 驾驶行程油耗费用  67-68
  5.6 停车泊位费用  68-69
  5.7 步行时间费用  69-70
  5.8 二次寻泊费用  70-72
  5.9 建立数学模型  72-74
  5.10 模型算法分析  74-83
    5.10.1 构建路网赋权有向图  75-77
    5.10.2 最短路径求解算法  77-79
    5.10.3 算法的分析与比较  79-80
    5.10.4 边标号算法  80-81
    5.10.5 算法逻辑框图  81-83
6 算例分析  83-94
  6.1 确定备选停车场  84-85
  6.2 路网赋权有向图  85
  6.3 确定最小行程费用  85-88
  6.4 确定二次寻泊费用  88-91
  6.5 确定停车泊位费用  91-92
  6.6 确定步行时间费用  92-93
  6.7 确定广义停车费用  93-94
7 总结与展望  94-96
  7.1 研究工作总结  94
  7.2 主要创新点  94-95
  7.3 不足与展望  95-96
参考文献  96-101
致谢  101

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