城市中心区典型行政办公配建泊位共享时间窗口划分研究
摘要 | 第5-6页 |
ABSTRACT | 第6页 |
第一章 绪论 | 第10-20页 |
1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
1.2 国内外研究概况 | 第11-15页 |
1.2.1 办公建筑停车特性研究 | 第11-12页 |
1.2.2 行政办公建筑停车泊位配建标准研究 | 第12页 |
1.2.3 共享停车理论与方法研究 | 第12-13页 |
1.2.4 停车行为选择特性研究 | 第13-14页 |
1.2.5 停车需求预测研究 | 第14页 |
1.2.6 国内外研究概况总结 | 第14-15页 |
1.3 研究内容 | 第15-16页 |
1.4 研究技术路线 | 第16-19页 |
1.5 本章小结 | 第19-20页 |
第二章 行政办公建筑停车特性分析 | 第20-32页 |
2.1 行政办公建筑停车设施特性 | 第20-22页 |
2.1.1 停车设施类型 | 第20页 |
2.1.2 停车设施服务对象 | 第20-22页 |
2.2 行政办公建筑停车需求特性 | 第22-29页 |
2.2.1 调查对象概况 | 第22页 |
2.2.2 工作日停车需求时变特征 | 第22-24页 |
2.2.3 周末停车需求时变特征 | 第24-26页 |
2.2.4 会议日停车需求时变特征 | 第26-29页 |
2.3 行政办公建筑共享停车适应性 | 第29-30页 |
2.3.1 停车共享理念 | 第29页 |
2.3.2 行政办公建筑停车共享实施条件 | 第29-30页 |
2.3.3 行政办公建筑停车泊位共享实施模式 | 第30页 |
2.4 本章小结 | 第30-32页 |
第三章 行政办公单位停车行为特性分析 | 第32-43页 |
3.1 停车行为特性调查 | 第32页 |
3.2 停车影响因素 | 第32-33页 |
3.3 通勤停车行为特性分析 | 第33-41页 |
3.3.1 通勤停车者个人特性分析 | 第34-35页 |
3.3.2 通勤停车者停车特征分析 | 第35-39页 |
3.3.3 通勤停车者共享意愿分析 | 第39-41页 |
3.4 业务停车行为特性分析 | 第41-42页 |
3.5 本章小结 | 第42-43页 |
第四章 行政办公单位停车需求预测 | 第43-58页 |
4.1 行政办公单位停车需求规律性分析 | 第43-47页 |
4.1.1 数据来源 | 第43-44页 |
4.1.2 停车需求相似性分析 | 第44-47页 |
4.2 停车需求预测方法选择 | 第47-48页 |
4.3 小波BP神经网络预测方法 | 第48-54页 |
4.3.1 小波分析原理 | 第48-50页 |
4.3.2 BP神经网络 | 第50-54页 |
4.3.3 小波—BP神经网络预测流程 | 第54页 |
4.3.4 预测结果评价参数 | 第54页 |
4.4 基于实测数据的停车需求预测分析 | 第54-57页 |
4.5 本章小结 | 第57-58页 |
第五章 行政办公建筑共享时间窗口划分 | 第58-90页 |
5.1 共享时间窗口划分原则 | 第58-59页 |
5.2 共享时间窗口划分方法 | 第59-68页 |
5.2.1 工作日上班时段共享窗口划分 | 第59-63页 |
5.2.2 工作日夜间共享窗口划分 | 第63-66页 |
5.2.3 会议共享窗口划分 | 第66-67页 |
5.2.4 周末共享窗口划分 | 第67-68页 |
5.3 停车需求调节 | 第68-72页 |
5.3.1 停车需求调节目的 | 第68页 |
5.3.2 停车行为选择模型建立 | 第68-72页 |
5.4 基于实测数据的共享时间窗口划分方法 | 第72-88页 |
5.5 行政办公建筑停车共享存在问题及对策 | 第88页 |
5.6 本章小结 | 第88-90页 |
第六章 结论和展望 | 第90-92页 |
6.1 工作总结 | 第90-91页 |
6.2 创新成果 | 第91页 |
6.3 研究展望 | 第91-92页 |
参考文献 | 第92-95页 |
致谢 | 第95-96页 |
附录A 通勤停车者调查问卷 | 第96-97页 |
附录B 通勤停车者调查问卷 | 第97-98页 |
附录C BP神经网络MATLAB程序 | 第98-103页 |
附录D 共享时间窗口划分C++程序 | 第103-107页 |
附录E 泊松过程仿真MATLAB程序 | 第107-109页 |
附录F 共享时间窗口划分结果 | 第109-112页 |
攻读硕士学位期间发表论文及参与科研情况 | 第112页 |