停车行为结构化建模与停车费率最优化测算研究

1、停车行为结构化建模与停车费率最优化测算研究随着改革开放和人民生活水平的不断提高，城市居民小汽车的保有量不断增 加，而机动化出行需求的增长导致停车需求的增长，因此“停车难”问题日益凸显。 深入理解和分析停车行为机理是掌握出行者停车决策的有效途径之一。建立合理的停车收费体系，能够引导出行者的停车决策，有效地缓解停车压 力，释放道路交通资源。然而根据国内外的研究成果，现有的停车行为分析没有将 各类停车决策综合考虑，无法分析停车区域选择、停车场类型选择和停车时段选 择等各项停车决策间的联系。且现有对停车费率的研究没有依据复杂的停车行为关系按照不同的停车组合决策调整停车收费结构，对停车需求分布的引导不足

2、。本文将深入解析停车行 为机理，分析各停车行为问单向/双向的影响关系，依据分析结果，提取停车组合 决策,基于停车组合决策效用计算，以停车者的停车决策分布均衡为目标，建立停 车费率测算的最优化模型，确定最优的停车收费方案，为停车行为分析和停车费 率测算研究提供理论支持。本文首先进行了停车数据调查与分析。按照数据调查过程、数据处理方法和 数据分析的步骤分别对停车行为数据和停车收费意愿数据进行收集和分析。运用问卷调查、驻场调查和资料查阅等方法获得停车行为数据，通过分析得 到可能影响出行者停车决策的因素。通过问卷调查法得到出行者的停车意愿数据 绘制价格敏感度曲线，得到停车费率的价格可接受域和不同停车组

3、合决策停车费 率比值的可接受域。其次基于结构方程对停车行为进行了建模解析。以数据分析为基础，根据可 能影响出行者停车决策的因素确定了停车行为分析的结构方程模型中的特性变里。对模型进行了标定和验证。结果表明，停车决策行为不仅受年龄、随车人数、 家庭成员数、家庭月收入、出行目的和单次出行平均停车费率的影响，各停车决策行为间也存在着复杂的单向/双向影响关系，其中CBD内停车与路内停车、CBD 内停车与停车开始时段间的关系为双向的，表明停车决策间没有固定的先后关系。为了更准确地计算考虑停车行为的停车费率，根据各停车行为间的相关关系， 提取了 CBDft/外、路内/路外公共停车设施、高峰/非高峰时段开始

4、停车三组8 种停车组合决策。基于 MNLM型对各种停车组合决策的效用进行计算。首先建立了停车组合决策的 MNL真型,对模型进行了标定和验证。结果表明, 该模型对出行者进行停车组合决策的预测精度较高。根据模型标定的结果，得到了各停车组合决策的效用函数。本文最后进行了 停车费率的最优化建模和求解。考虑停车组合决策效用、停车需求和停车设施成本，以停车者的停车决策均 衡分布为目标，运用停车者的总效益表征该目标，建立了停车费率的最优化模型， 运用拉格朗日乘子法对模型进行求解。以某市为例，对该市的停车收费进行测算。结果表明，实施新费率后提高了停车者的总效益，停车组合决策分担率发生 了转移，停车决策分布更均衡，缓解了 CBDft路内停车设施高峰时段的停车压力。 本文所进行的基于结构方程的停车行为建模解析深入分析了各类停车决策行为 间复杂的单向/双向影响关系，依据分析结果提取了组合多种停车行为的停车组 合决策，相比传统的停车行为分析具有一定的创新性。本文以停车组合决策效用为基础