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城市中心商业区公共停车场停车需求预测模型及其应用研究的开题报告

一、研究背景与意义

随着城市化进程的不断加快，城市中心商业区的商业活动也越来越繁荣，大量的私家车辆在这里停放，导致停车难问题日益突出。此外，进一步调查发现，许多人在出门前并不知道停车场的情况，无法提前做好停车准备，造成了资源的浪费和时间的浪费。针对这些问题，本研究拟开展城市中心商业区公共停车场停车需求预测模型及其应用研究，希望能够实现对城市公共停车资源的优化配置，提高城市停车资源利用效率。

二、研究内容与研究方法

本研究将主要从以下几个方面进行探讨：

1.数据采集：采集城市中心商业区公共停车场的停车数据和人流数据。

2.模型构建：基于数据预处理和分析，构建预测模型，包括回归模型、神经网络模型等。

3.模型验证：通过实际数据测试模型预测效果，并进行模型参数优化。

4.应用研究：将优化后的模型应用于实际场景中，帮助人们在出门前了解停车场的情况，提高资源利用效率。

三、预期目标

1.构建出有效的城市中心商业区公共停车场停车需求预测模型。

2.实现对城市公共停车资源的优化配置，提高城市停车资源利用效率。

3.为城市管理部门提供科学依据，帮助其优化城市停车政策。

4.为广大市民提供便利，降低停车难度，提高生活质量。

四、研究计划和进度安排

1.第一阶段（3周）：开展文献调研，研究国内外停车需求预测模型的相关研究现状，深入了解城市中心商业区停车需求情况，并建立停车场停车数据和人流数据的数据库。

2.第二阶段（5周）：基于第一阶段的数据，构建预测模型，包括回归模型、神经网络模型等，并对模型进行优化和验证。

3.第三阶段（4周）：将优化后的停车需求预测模型应用于实际场景中，帮助市民了解停车场的情况，并提高停车资源利用效率。

4.第四阶段（2周）：总结研究成果，撰写论文，参加相关学术会议，并进行学术交流和宣传。

五、参考文献

1.周莹,郭俊,何玉岗,等.基于改进SVM的停车车流预测方法[J].计算机应用与软件,2016,33(5):169-174.

2.杨庚铖,江淑芹,贺晶炼.基于多种模型的城市停车需求预测研究[J].公路交通科技,2018,35(04):91-95.

3.许泽宇,张翔,刘韵.源于自然的城市停车需求预测研究[J].武汉大学学报(工学版),2017,50(4):675-681.

4.陈月,白敬荣.针对停车场需求预测中自相关性问题的解决方法[J].东北林业大学学报(自然科学版),2018,46(9):131-134.