【摘 要】
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近年来,随着中国经济不断发展,人民生活物质水平不断提高,家庭汽车保有量也不断增加。随之而来的,是城市发展过程中越来越严峻的停车难问题。其中杭州市的停车问题,杭州市委
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近年来,随着中国经济不断发展,人民生活物质水平不断提高,家庭汽车保有量也不断增加。随之而来的,是城市发展过程中越来越严峻的停车难问题。其中杭州市的停车问题,杭州市委市政府关注的比较早,也为破解停车难问题做了很多工作。通过精细化管理和新技术推进,杭州市的停车管理取得了较好的成果。在杭州市的停车管理过程中,面对巨大的停车位缺口,杭州市政府有一项举措就是通过开发城市道路边的停车位来应对日益增长的停车需求。在不断开发道路停车位和模式化管理的过程中,也就积累了丰富的城市道路上的停车数据。本文从这些历史停车数据出发,运用数据挖掘的相关技术来挖掘这些停车数据中的隐藏信息。本文首先对城市中停车管理的现状做了简要说明,并分析了近几年停车管理问题在各个方面取得的研究成果。然后介绍了数据挖掘技术的相关技术概要以及与本文研究相关的各种理论与算法。之后在深入研究杭州市道路停车数据的基础上,本文分析了影响城市道路每日停车数量变化的各种影响因素。然后在同时考虑这些影响因素和历史停车数据的情况下,提出了将多元线性回归模型和自回归移动平均模型结合在一起的MLR-ARMA模型。该模型主要用于单个数据点的未来停车需求预测。本文的实验结果表明该模型在预测性能上的表现优于单纯的多元线性回归模型和ARIMA模型。最后,本文提出了一种如何对整个城市道路停车点进行统筹分析的解决方案,并使用上述MLR-ARMA模型进行验证。本文主要运用数据挖掘的相关知识对杭州市的历史停车数据进行了研究和分析,希望能借此为以后的停车管理工作例如评估停车管理效率的好坏、停车场规模大小预估、停车场建设和停车资源整合等提供参考和帮助,进而促进停车难问题的解决。
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