我国中小城市商业中心停车需求影响研究

　　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。《我国中小城市商业中心停车需求影响研究》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。

　　敖翔龙，江西省萍乡市人，2018年博士毕业于北京工业大学交通运输规划与管理专业，师从关宏志教授，目前任职于江西省宜春学院，主要从事交通规划原理、交通需求管理政策和公共交通补贴效率等方面的研究：参与过若干重大交通学科课题研究：“十一五”国家科技支撑计划-城市停车设施建造技术，973计划——大城市交通拥堵瓶颈的基础科学问题研究，国家自然科学基金——非理性视野下的交通网络演化理论研究；科研之余还参与了一些社会服务项目，主要包括：保定市道路交通安全管理规划、佛山市广明高速公路交通量预测；另外还独立承担了廊坊市苏宁广场交通影响评价等项目。

第1章 绪论
1．1 研究背景
1．2 研究意义
1．3 研究内容
1．4 研究结构
第2章 理论背景及依据
2．1 后悔理论
2．2 交通行为学
2．3 混合博弈理论
2．4 遗传算法
2．5 交通分配
2．6 神经网络
2．7 交通需求管理
第3章 基于混合博弈理论和后悔理论的交通模型搭建
3．1 研究背景
3．2 交通场景的建立
3．3 混合博弈模型的搭建
3．4 交通出行成本函数的设置
3．5 目标函数的选取
3．6 结论
第4章 出行距离远近对商业中心停车需求的影响
4．1 参数设置
4．2 算法选择
4．3 算例分析
4．4 结论
第5章 连接路段拥堵程度对商业中心停车需求的影响
5．1 交通拥堵对交通出行的影响
5．2 心理干扰参数设置
5．3 其他参数设置
5．4 算例分析
5．5 结论
第6章 停车费率对商业中心停车需求的影响
6．1 研究背景
6．2 参数设置
6．3 算例分析
6．4 结论
第7章 基于混合博弈理论和神经网络的OD反推技术研究
7．1 研究背景
7．2 交通场景
7．3 模型参数设置
7．4 训练样本中OD出行矩阵的获取
7．5 训练样本中路段流量的获取
7．6 BP神经网络模型构建
7．7 目标年交通场景系统运行情况
7．8 结论
第8章 我国中小城市商业中心差异化停车收费实施效果研究
8．1 交通场景
8．2 交通模型
8．3 算例分析
8．4 城区发展对中小城市商业中心停车收费政策的影响
8．5 城区发展变化时的研究场景
8．6 城区发展变化时的交通模型
8．7 城区发展变化时的算例分析
8．8 结论
第9章 出行者收入水平变化对商业中心停车收费的影响研究
9．1 研究背景
9．2 交通场景
9．3 交通模型
9．4 算例分析
9．5 居民收入结构变化的影响
9．6 居民收入结构变化时的交通场景
9．7 居民收入结构变化时的交通模型
9．8 居民收入结构变化时的算例分析
9．9 结论
参考文献