[发明专利]一种基于OD矩阵的停车需求预测方法

说明书

技术领域

本发明涉及智能交通与城市规划领域，具体而言涉及一种基于OD矩阵的 停车需求预测方法。

背景技术

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。停车需求预测是城市停车规划不可或缺的重要内容，是 确定停车场布局、规模和制定各种停车管理政策的前提。因此，科学的停车需 求预测方法是做好停车规划的基础。

发明内容

本发明目的在于提供一种基于OD矩阵的停车需求预测方法。

根据以上目的，本发明的第一方面提出一种基于OD矩阵的停车需求预测 方法，包括以下步骤：

步骤一、获取设定时间范围内的电子警察数据，并基于轨迹追踪来获取OD 矩阵；

步骤二、根据步骤一所获取的OD矩阵，预测停车需求。

进一步的实施例中，前述步骤一的实现具体包括：

步骤1、获取设定时间范围内的所有电子警察数据，将电子警察数据按照车 牌号码进行分组；

步骤2、将分组后得到的所有组均标记为unvisited，再取其中的一条unvisited 组p，标记为visited；

步骤3、对于p组的数据按照检测时间进行从小到大的排列；

步骤4、计算步骤3排列后所得到的序列的偏差值，即Δt_i＝t_i+1-t_i，i＝1,……， n；其中t₁为出行的起始时刻，t_n为出行的最终结束时间；

步骤5、取出两次连续检测时间差大于1小时的数据，对于即Δt_k>3600s的Δt_k， 进行步骤6；若Δt_k全部小于1小时，则进行Step8；

步骤6、找出Δt_k的t_k及t_k+1，则t_k为出行的结束时刻，其对应的检测设备编号 所处的区域ID为出行的D点，t_k+1为下一次出行的起始时刻，其对应的检测设 备编号所处的区域ID为出行的O点；

步骤7、将t₁，t_k，t_k+1，……，t_n进行两两配对，即一次出行起点为t₁对应的 设备编号所处的区域ID，终点为t_k对应的设备编号所处的区域ID，二次出行的 起点为t_k+1对应的设备编号所处的区域ID，终点为t_j对应的设备编号所处的区域 ID，最后一次出行的终点为t_n对应的设备编号所处的区域ID；

步骤8、如果所有连续两次检测时间都小于或等于1小时，则出行起点为t₁对 应的设备编号所处的区域ID，终点为t_n对应的设备编号所处的区域ID；

步骤9、转步骤2重新进行另一组的处理，直到所有组都标记为visited；进 行步骤10；

步骤10、对于步骤7、步骤8和步骤9获得的出行起点与终点对应的区域 ID，将出行的O点的检测时间进行24小时段的分组，分别统计每小时内每个 OD对的个数即为OD对的车流量，而OD对的客流量则为车流量的1.5倍。

进一步的实施例中，在所述步骤二中，具体地包括：

通过前述步骤一得到的OD矩阵而获取某一区域i的出行OD数据，并基于 下述公式来计算该区域i的停车需求Pi：

Pi＝(1-a)*A*b/R

其中：a为即停即离的出行百分比；A为区域i的车辆出行吸引量，单位为 次/天，包括非出租客车、货车出行以及进出城货车、客车出行；b为高峰停车 修正系数；R为停车泊位周转率。

进一步的实施例中，前述步骤二中，所述修正系数的确定方式如下：

修正系数＝机动车高峰小时停车量/一天内的平均小时停车量。

进一步的例子中，前述步骤1中的设定时间范围，是指一天，即24小时。

进一步的实施例中，在前述步骤1中，所获取的电子警察数据包括车牌采 集数据，车牌采集数据包括数字路网中的路段编号、检测时间、车牌号码、车 辆类型、车牌颜色、车牌号码、车速信息。