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多源数据驱动的路侧停车收费动态定价模型研究
| 论文题名： | 多源数据驱动的路侧停车收费动态定价模型研究 |
| 关键词： | 路侧停车收费;动态定价;差异化收费;红包奖励;数据驱动 |
| 摘要： | 随着大数据、人工智能等新一代信息技术的集成创新，推动了停车领域数字化、网络化、智能化转型。面向智慧停车动态管控需求，以路侧停车设施为研究对象，融合问卷调查、泊位利用信息、天气和城市兴趣点等数据，提出了移动互联环境下的停车收费策略，解析了不同策略影响下的路侧停车选择行为，在停车泊位实时预测基础上构建了路侧停车收费动态定价模型，有效提升了路侧停车管理的实时性、主动性和精细化程度。 首先，提出了面向智慧停车的红包奖励、差异化收费两种路侧停车收费策略，开展了不同策略影响下的路侧停车选择行为问卷调查，分别构建了两种收费策略下路侧停车多项Logit选择行为模型，解析了个人属性、天气、停车频率、周边路况、泊位占有率、红包奖励值、停车费用等因素对路侧停车选择行为的影响机理，结果表明：收费价格、奖励金额、泊位占有率、周边路况对路侧停车选择行为均有较为显著的影响。 其次，融合路侧停车设施实时泊位信息、天气、城市兴趣点等多源数据，基于深度学习理论，提出了时空图卷积网络泊位占有率短时预测方法。该方法融合了长短时记忆网络（LSTM）和图卷积神经网络（GCN）以获取泊位占有率的时空特征，同时引入残差网络（ResNet）以解决深度学习中梯度爆炸或消失的问题，与GCN-LSTM模型的预测结果相比，其预测精度平均可提升13.9%。 在上述研究基础上，基于驾车者路侧停车选择行为与泊位预测信息，融合问卷、泊位利用、天气、城市兴趣点等多源数据，从系统管理者、停车设施经营者的角度，综合考虑移动互联环境下路侧停车时空资源均衡利用、停车设施经营者的经济效益，以区域内总占有率差异指数最小化和停车收益最大化为优化目标，以价格波动控制和泊位容量限制为约束条件，分别构建了面向不同收费策略、不同时间窗的路侧停车设施动态定价模型，并设计模拟退火遗传算法对模型进行求解。 最后，选取宁波鄞州区某区域内路侧停车设施进行实证研究。针对该区域内路侧停车设施泊位占有率时空分布不均、寻泊车辆较多等问题，基于实时停车泊位占有率预测结果，分别制订了红包奖励和差异化收费两种策略的最优动态定价方案，并进行了效果评估。结果表明：两种方案皆可有效均衡区域内路侧泊位时空资源利用率，红包奖励策略收益略高于差异化收费，但差异化收费更有助于降低高峰时段高需求路侧停车设施的泊位占有率。 |
| 作者： | 吕梦琪 |
| 专业： | 交通运输工程;交通运输规划与管理 |
| 导师： | 季彦婕 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 东南大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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