基于主成分分析的居住区停车需求预测研究

作者：岳振中，高建平，同济大学交通运输工程学院。

　　随着私家小汽车的飞速增长和新一轮房地产开发热潮，我国许多大城市居住区"停车难"的问题日益严重。解决居住区"停车难"的问题必须对居住区停车进行合理规划，而合理规划的关键是建立恰当的停车需求预测模型。本文结合上海市第三次交通大调查典型设施停车调查以及补充调查所得的停车特征分析，用多元统计中的主成分分析法，研究影响停车需求量的主要因素及权重，并建立停车需求预测的多元回归模型。

停车现状调查分析
　　1.1 调查内容
　　本次居住区停车调查是上海市第三次综合交通调查典型停车设施调查的一部分，于2004年9月22日～11月20日进行。调查范围主要包括四个具有典型代表意义的大区（七个小区）：内环内旧式居住区-曲阳新村、内环内新式居住区-中远两湾城、内环外旧式居住区-曹扬新村和内环外新式居住区-万里小区。
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　　1.2 停车特征分析
　　在对调查数据进行分析处理的基础上，得到居住区现状停车特征的基本参数。
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　　通过居住区停车特征分析可以看出：影响居住区停车需求的因素包括居住区人口、建筑面积、类型、区位、居民收入水平等。其中类型和区位两个因素对停车需求影响不显著，因此选取人口、建筑面积和居民的收入水平三个因素进行主成分分析。其中居民收入水平可用小汽车千户拥有率代替。 停车需求预测模型研究
　　在建立停车需求预测模型之前，须先定量分析影响停车需求的各因素所占权重，并且在保证预测准确率的前提下尽量减少因素的数量。采用多元统计中的主成分分析法能很好地解决这个问题。
　　2.1 主成分分析法
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　　2.2 应用
　　根据本次居住区停车调查所得资料，运用主成分分析法对影响停车需求的各因素（变量）进行主成分分析。
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模型建立
　　根据以上分析，选取停车需求量为因变量，人口、小汽车拥有率为自变量进行多元回归分析。其中停车需求量的指标用调查时间段内高峰时刻车辆停放数表示。
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结语
　　通过对大城市居住区停车特征的分析，掌握了居住区停车需求与主要因素之间的关系，并建立了多元回归模型，为停车设施规划和停车政策制定提供了参考和依据。