我国中小城市商业中心停车需求影响研究_敖翔龙著_9787564386306

　　随着城市化的不断推进，我国不少中小城市纷纷新建综合商业中心，不仅激发了城市经济活力，同时也带来了不少交通压力，尤其是在商业区域静态交通管理方面，如何在现有停车资源配置下，更加有效地提高资源使用效率成为亟待解决的现实问题。与此同时，交通需求控制作为改善局部交通拥堵问题的重要手段，有着便捷、高效、易于实施的特点，也是目前城市交通管理研究的重点领域。为此，有必要针对我国中小城市商业中心的典型特点，系统研究商业中心停车需求的变化规律，以更好地发挥交通需求管理手段在缓解商业中心区域停车压力方面的作用。
　　本书考虑了出行群体间的相互影响，依据混合博弈理论、后悔理论和神经网络模型，分别讨论了假设场景中的商业中心停车收费问题、基于混合博弈理论和神经网络模型的OD反推技术以及现实场景下的商业中心停车需求演变规律。
　　在研究过程中针对交通需求预测四阶段法的一致性问题，本研究运用混合博弈理论搭建了交通方式和路径选择一体化模型，并利用后悔理论简化了目标函数的结构。在模型求解过程中，为了克服遗传算法（Genetic Algorithm，GA）易早熟收敛慢和序列二次规划算法（Sequence Quadratic Program.SQP）稳定性不足的缺点，首次将两者互相迭代进行求解，显著加快了模型的收敛速度，提高了计算精度。在OD反推计算中，首次运用混合博弈模型和神经网络模型进行复合计算，大大降低了训练样本的计算难度。
　　此外，在简单交通场景的研究中，分别针对商业中心购物出行距离远近、商业中心连接路段拥堵程度、不同商业中心停车费率高低进行了仿真运算，得出了各因素对商业中心停车需求影响程度的量化结果，为商业中心停车泊位数量的合理化设置提供理论依据。在现实交通场景的研究中，以“经济百强县”江西省丰城市为例，分别从差异化停车收费模式、城区发展影响、居民收入水平和收入结构变化等方面进行了系统研究，得出的结论可为当地政府改善现有商业中心停车问题、规划未来停车资源配置提供参考依据。

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