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原文传递高速公路服务区停车特性分析及设施优化

论文题名：	高速公路服务区停车特性分析及设施优化
关键词：	高速公路服务区;停车特性;规模测算;泊位优化;停车诱导
摘要：	随着社会车辆保有量的爆炸性增长，部分高速公路服务区在高峰期尤其是节假日存在车位紧张、违停严重、管理混乱等问题。鉴于此，本文以沪宁高速黄栗墅高速服务区为例，分析了高速公路服务区停车时空特征，合理测算了服务区停车规模，并对停车泊位及诱导系统进行了优化设计，有助于精准识别服务区停车需求，提高服务区的服务水平，推动智慧高速服务区的建设。　　首先，以黄栗墅高速服务区为例，分别从停车场、停车功能分区、停车泊位三个不同层次，建立了停车场空间可视化模型，对比分析了节假日和工作日的停车时空特性。选择时变曲线、停车时长分布比例等指标探究了停车场的停车特性，通过违停率、停放时长、Moran’sI指数等指标分析了停车功能分区的停车时空特性，并采用核密度图分析了停车泊位的空间需求特性。　　其次，明确了高速公路服务区停车场规模的影响因素，确定了服务区不同车型及停放方式下停放泊位的设计参数。在此基础上，基于排队论建立了高速公路服务区停车规模测算模型，并以黄栗墅服务区为例，对不同车型的停车规模进行了分析和测算。　　然后，通过合理选择停车泊位角度，对服务区泊位排列方式进行优化设计，以满足泊位规模需求。此外，针对服务区新能源停车区，利用新能源车辆实时充电数据构建了基于时间序列的动态排队论模型，模拟实时充电过程，综合考虑充电桩的服务水平和用户的排队长度、等待时间等参数，对新能源停车区充电桩进行优化配置。　　最后，面向高速公路服务区智能停车诱导系统，提出了基于“AHP+熵权法”的CW-TOPSIS车位推荐模型和基于PRM算法的最短路径优化算法。通过停车特性分析研究了用户的泊位选择影响因素，兼顾泊位客观属性和用户主观偏好，通过AHP和熵权法组合赋权，并运用TOPSIS求解最优推荐车位；使用LSH优化PRM算法，并预设采样点加速算法运行效率，将空间搜索进一步转化为图搜索，在此基础上使用Dijkstra搜索最短路径，实例分析表明：优化后的PRM算法在路径搜索效率上相比于传统的A算法和PRM算法具有明显的优势。　　随着社会车辆保有量的爆炸性增长，部分高速公路服务区在高峰期尤其是节假日存在车位紧张、违停严重、管理混乱等问题。鉴于此，本文以沪宁高速黄栗墅高速服务区为例，分析了高速公路服务区停车时空特征，合理测算了服务区停车规模，并对停车泊位及诱导系统进行了优化设计，有助于精准识别服务区停车需求，提高服务区的服务水平，推动智慧高速服务区的建设。　　首先，以黄栗墅高速服务区为例，分别从停车场、停车功能分区、停车泊位三个不同层次，建立了停车场空间可视化模型，对比分析了节假日和工作日的停车时空特性。选择时变曲线、停车时长分布比例等指标探究了停车场的停车特性，通过违停率、停放时长、Moran’sI指数等指标分析了停车功能分区的停车时空特性，并采用核密度图分析了停车泊位的空间需求特性。　　其次，明确了高速公路服务区停车场规模的影响因素，确定了服务区不同车型及停放方式下停放泊位的设计参数。在此基础上，基于排队论建立了高速公路服务区停车规模测算模型，并以黄栗墅服务区为例，对不同车型的停车规模进行了分析和测算。　　然后，通过合理选择停车泊位角度，对服务区泊位排列方式进行优化设计，以满足泊位规模需求。此外，针对服务区新能源停车区，利用新能源车辆实时充电数据构建了基于时间序列的动态排队论模型，模拟实时充电过程，综合考虑充电桩的服务水平和用户的排队长度、等待时间等参数，对新能源停车区充电桩进行优化配置。　　最后，面向高速公路服务区智能停车诱导系统，提出了基于“AHP+熵权法”的CW-TOPSIS车位推荐模型和基于PRM算法的最短路径优化算法。通过停车特性分析研究了用户的泊位选择影响因素，兼顾泊位客观属性和用户主观偏好，通过AHP和熵权法组合赋权，并运用TOPSIS求解最优推荐车位；使用LSH优化PRM算法，并预设采样点加速算法运行效率，将空间搜索进一步转化为图搜索，在此基础上使用Dijkstra搜索最短路径，实例分析表明：优化后的PRM算法在路径搜索效率上相比于传统的A算法和PRM算法具有明显的优势。
作者：	端木含笑
专业：	交通运输工程
导师：	季彦婕;凌小静
授予学位：	硕士
授予学位单位：	东南大学
学位年度：	2022