基于OD矩阵的停车需求预测模型研究

黎晓龙

(内蒙古警察职业学院，内蒙古 呼和浩特 010051)

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。合理预见与科学估算停车需求，能够有效解决城市静态交通问题、缓解城市交通拥挤、减少交通事故，为停车场规划及制定停车政策提供可靠的定量依据。停车需求预测模型主要包括：停车生成率模型[1]、用地与交通影响分析模型[2-3]、土地利用模型[4-6]、出行吸引模型[7-9]、组合模型[10-12]。停车生成率模型假设停车需求与土地利用之间存在线性函数关系。用地与交通影响分析模型从机动车保有量和土地利用等因素入手，确定他们与停车需求的关系。土地利用模型基于停车需求与用地性质、雇员数量之间的关系来推算停车需求。出行吸引模型基本原理是确定停车需求与该区域吸引的出行车次之间的关系。这些模型仅仅简单地根据相关数据直接推算停车需求，而对动态交通这一影响静态交通的重要因素考虑较少，导致静态交通与动态交通之间缺乏必要的联系和反馈，使得停车需求预测的结果可靠性降低。

为了克服这些缺陷，本文提出了基于OD(起点→终点)出行的停车需求预测方法,考虑了动态交通对静态交通的影响，通过上层和下层模型之间的相互作用和迭代，从而得到更为准确的停车需求预测结果。

1 停车需求影响因素及分析

区域停车的影响的因素很多，其中最主要的因素是区域机动车出行次数、土地利用性质，其次还包括区域内停车供应策略、机动车的拥有量和结构、停车成本等，还与城市的规模、发展水平、历史原因、当地政府政策等有关。

(1) 区域机动车出行次数。区域机动车出行次数是影响停车需求的重要因素，伴随机动车的出行，都会产生对应的停车需求，通过区域内区域机动车出行次数可以直接推算区域内的一日停车需求。

(2) 土地利用性质。停车需求实际上是城市土地开发利用衍生出的静态交通需求，因此停车需求与未来的土地利用的性质密切相关。全面规划土地开发利用情况，分析机动车出行量在周边区域的分布，可以为进一步研究停车需求的数量和空间分布提供基础依据。

(3) 其他影响因素。首先，城市在停车设施的供给规划过程中，会针对不同的区域采取不同的策略。结合城市内各区域的土地利用情况及各区域的规划人口情况，确定不同区域内的停车供应策略。不同的停车供应政策对停车需求的影响很大，有时甚至是决定性的。停车供应政策区的停车需求总量、限制特定目的或长时间的停车需求、制定较高的停车收费价格、实施自备车位、实施公交优先、违章停车重罚等政策，任何一项交通政策都会对区域内的停车供需产生影响。此外，机动车的拥有量和结构、停车成本等因素都会对停车需求产生影响。

2 模型建立及算法研究

2.1 问题描述

静态交通系统作为城市交通系统的组成部分，需要充分考虑与动态交通系统的协调。一方面，动态交通系统的特征决定了静态交通系统的规模，且制约静态交通系统能力的发挥；另一方面，静态交通设施的位置及服务能力对动态交通系统起引导和控制作用，因此，在进行停车需求预测时要以动态交通为基础约束条件。

当静态交通提供的服务小于动态交通停车要求时，静态交通的服务被迫提高，而且动态交通出行量受服务水平的影响而变小，逐渐达到动态交通和静态交通的供需平衡点；当静态交通提供的服务大于动态交通停车要求时，动态交通的出行量将变大，而静态交通的服务将减小，逐渐达到动态交通和静态交通的供需平衡点。

2.2 模型建立

影响区域停车的影响因素很多，其中最主要的因素是区域机动车出行的次数和土地利用性质，其次还包括区域内停车供应策略、机动车的拥有量和结构、停车成本等，还与城市的规模、发展水平、历史原因、当地政府政策等有关。本模型以机动车出行作为停车需求预测的基础，考虑了停车是源于动态交通的基本特征。模型假定有N个区域，区域i到区域j的机动车出行OD量为Xij，区域i的机动车量为Ai，区域i到区域j的出行距离为Lij，机动车即停即离的出行百分比为α，停车周转率为β。本模型假设，机动车出行OD受到目的地的停车泊位和出行距离制约的同时，机动车出行OD对停车需求泊位产生一定反馈作用。这样的一个相互作用和反馈的过程的具体模型如下所示：

(1)

其中：

(2)

其中：

(3)

(4)

2.3 约束条件

上述模型中的因变量受自变量取值的变化而不同，且自变量受到以下边界条件的约束:

(5)

0≤α≤1

(6)

(7)

β≥1

(8)

2.4 模型计算

该模型的计算过程大致分为以下5个步骤：

计算流程图见图1。

图1 模型计算流程图

收敛公式：

(9)

式中：δ为迭代产生的收敛误差；ξ为预先设定好的收敛精度。

3 案例应用

图2 交通小区示意图

小区编号A0iP0jα185450.15270520.18365380.25470350.35555300.32645260.14746240.37890410.38950240.081050200.071155450.131260330.12

表值

通过Matlab编程，预设精度ξ=0.05，经过k=15 次迭代收敛计算后，得到各小区最终的停车需求值见表3。

表3 各交通小区停车需求预测结果

本案例中本模型计算出的停车需求结果与传统的停车生成率模型计算的结果的分析，见图3。由图3可知，当区域的机动车即停即离的出行百分比较小时，模型和传统模型计算的结果基本一致，随着机动车即停即离的出行百分比不断增大，模型和传统模型的计算结果也逐渐表现出了差异，这种差异正是体现了动态交通对停车需求的影响。

4 结束语

停车需求预测是城市交通规划中一项十分重要的工作，本文在基于机动车出行OD量的基础上，建立了停车需求预测模型，模型既考虑了静态的土地利用基本特征，又合理地考虑了机动车出行OD量等动态交通变量，模型的预测计算较简单，适应范围较广。在案例应用过程中证明，静态交通设施在提供停车服务的同时，对动态交通起到必要的控制作用。该预测方法对改善城市交通拥堵，具有宏观控制作用。

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