| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第12-26页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-22页 |
| 1.2.1 停车需求预测研究 | 第14-18页 |
| 1.2.2 停车设施布局研究 | 第18-20页 |
| 1.2.3 国内外研究现状总结 | 第20-22页 |
| 1.3 研究内容及技术路线 | 第22-26页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第22-23页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第23-26页 |
| 2 基于停车调查数据的停车现状分析 | 第26-42页 |
| 2.1 停车调查数据描述 | 第26-28页 |
| 2.2 停车设施供给分析 | 第28-32页 |
| 2.2.1 停车设施的组成结构 | 第28-30页 |
| 2.2.2 停车设施的空间分布 | 第30-32页 |
| 2.3 停车设施高峰停车数分析 | 第32-35页 |
| 2.4 停车设施利用特性分析 | 第35-40页 |
| 2.5 本章小结 | 第40-42页 |
| 3 基于滴滴网约车OD数据的出行特征分析 | 第42-56页 |
| 3.1 滴滴网约车OD数据的描述 | 第42-44页 |
| 3.2 滴滴网约车OD数据的预处理 | 第44-46页 |
| 3.2.1 地理信息坐标系转换 | 第44页 |
| 3.2.2 数据的脱敏与清洗 | 第44-46页 |
| 3.3 滴滴网约车OD数据分析 | 第46-52页 |
| 3.3.1 月出行量分析 | 第46-47页 |
| 3.3.2 出行距离分析 | 第47-48页 |
| 3.3.3 出行速度分析 | 第48-49页 |
| 3.3.4 出行起点、终点空间分布分析 | 第49-52页 |
| 3.4 基于滴滴网约车OD数据的停车小区划分方法 | 第52-54页 |
| 3.5 本章小结 | 第54-56页 |
| 4 停车需求预测方法研究 | 第56-76页 |
| 4.1 停车需求影响因素分析 | 第56-57页 |
| 4.1.1 土地利用强度 | 第56页 |
| 4.1.2 区域土地利用 | 第56-57页 |
| 4.1.3 机动车保有量 | 第57页 |
| 4.2 交通出行相关停车需求预测模型分析 | 第57-58页 |
| 4.2.1 出行吸引模型 | 第57-58页 |
| 4.2.2 交通量-停车需求模型 | 第58页 |
| 4.3 基于滴滴网约车OD数据的停车需求预测方法 | 第58-74页 |
| 4.3.1 停车需求预测基本原理 | 第58-65页 |
| 4.3.2 停车需求预测方法描述 | 第65-67页 |
| 4.3.3 停车需求预测方法实例分析 | 第67-74页 |
| 4.4 本章小结 | 第74-76页 |
| 5 停车设施布局研究 | 第76-96页 |
| 5.1 停车设施布局的基本思路 | 第76-79页 |
| 5.2 传统停车设施的选址原则 | 第79-80页 |
| 5.2.1 配建停车场的选址原则 | 第79页 |
| 5.2.2 公共停车场的选址原则 | 第79-80页 |
| 5.3 基于滴滴网约车OD数据的公共停车场选址方法 | 第80-94页 |
| 5.3.1 公共停车场选址基本原理 | 第80-81页 |
| 5.3.2 公共停车场选址方法描述 | 第81-88页 |
| 5.3.3 公共停车场选址方法实例分析 | 第88-94页 |
| 5.4 本章小结 | 第94-96页 |
| 6 总结与展望 | 第96-100页 |
| 6.1 主要研究工作及结论 | 第96-97页 |
| 6.2 论文创新点 | 第97页 |
| 6.3 研究展望 | 第97-100页 |
| 参考文献 | 第100-104页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第104-108页 |
| 学位论文数据集 | 第108页 |