城市停车状况的模糊聚类分析城市交通
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1、城市停车状况的模糊聚类分析摘要:机动车数量的增长使城市停车问题越来越严峻,所以解决城市停车问题已经刻不容缓. 本文通过对赣州市停车状况的数据进行调查分析,建立了停车状况的指标评价体系,运用系统工程方法-模糊聚类法,并且结合SPSS 12.0软件来实现停车状况的模糊聚类,最终的结果认为只有改善城市停车状况,整治或根除城市交通问题,才能推动城市的发展.关键词:模糊聚类分析;停车状况;SPSS软件Fuzzy Cluster Analysis of City Parking StatusAbstract: It is the growth of motorcars number that make c
2、itys parking problem more and more serious than ever, so it is high time to solve parking problem. The thesis make analysis survey on parking situation in Ganzhou as data have been collected, and then establish index to evaluate parking status, after that make use of system engineering methods - Fuz
3、zy clustering method and SPSS software combination to achieve our purpose, the final result prove that we can promote the development of the city only by t improving urban parking conditions, solving or handling citys transportation problem.Key words: fuzzy cluster analysis; parking status; SPSS sof
4、tware0引言近年来,各大城市的汽车拥有量以惊人的速度增长,中心城区停车资源全面告急,停车需求与供给矛盾异常尖锐,随着经济的高速发展,停车问题已经成为城市发展的阻碍,因此解决城市停车问题已经迫在眉睫. 本文利用模糊聚类对数据进行处理,得到较为明了的停车供给现状,根据不同类型的特点结合用地性质提出相应的管理策略. 1模糊聚类分析具体步骤(1) 确定研究对象,确定评价指标(2) 数据标准化(正规化)把代表事物各个特征的统计指标数据进行处理,分析和比较. 数据标准化可如下进行: ,其中:x为原始数据,为原始数据的平均值,为原始数据标准差,为标准差标准化后的数据. 常用的极值变换有: 这里为极值标准
5、化后的数据。(3) 计算相似性测度,建立模糊相似矩阵计算相似性的指标主要有相关测度,距离测度等,在SPSS软件中,使用较多的是距离测度. 公式如下:当q取1,2, 时,分别得到了:绝对距离,欧氏距离,切比雪夫距离. (4) 将模糊相似关系转换为模糊等价关系通过模糊相似矩阵不断自乘,直到满足条件(),得到模糊等价矩阵. (5) 模糊聚类对模糊等价矩阵进行聚类处理后,给定不同的置信水平得到分类关系. 2数据调查在交通领域,基础的资料、实时的资料是任何一个交通课题所必需的. 没有一份正确,精准的数据资料,就不可能有以后工作的顺利展开和实施. 而本文数据主要来源于赣州市畅通工程领导小组编写的2004年
6、赣州市畅通工程材料汇编和赣州市统计局公布的赣州市2004年国民经济和社会发展统计公报. 3建立评价指标体系城市停车问题的解决是一项系统工程,要解决好城市停车问题需要综合考虑多方面因素,兼顾个人利益与社会利益,选取科学合理的评价指标. 为更加全面地反映赣州市中心城区的停车供给与停车需求状况,经过笔者反复研究,确定了最终的评价指标,得到下图1所示的指标评价体系图. 城市交通因素:城市的交通状况是影响停车的重要指标之一,任何一个城市的停车数量,停放方便与否,都直接受到城市的交通状况制约. 结合赣州市的实际情况和得到的调查数据,在城市交通因素这个一级指标中只采用机动车数量和车行道面积两个二级评价指标.
7、停车供应水平:由于本文的研究对象是城市的停车状况,而反映城市停车状城市交通因素停车供应水平机动车数量车行道面积停车场个数城市状况停车便捷度停车收费率停车泊位数人口密度指标评价体系图1 指标评价体系图况指标也有很多,这里也只选用几个能够比较全面反映停车供应水平的指标:停车场个数,停车便捷度,停车收费率,停车泊位数四个二级指标作为评价指标. 城市状况:人是一切交通活动的主体,人口密集程度的大小不仅可以反映土地开发的强度,同时也反映了城市停车状况的好坏,在基于所得调查数据资料和赣州的城市现状,这里采用人口密度此二级指标代表城市状况这个一级指标. 4聚类及结果分析整理赣州市中心城区各条道路的各个指标数
8、据,将其导入SPSS软件进行 图2 层次聚类分析法分类范围聚类运算,我们这里使用了软件的两种聚类方法:层次聚类分析(Hierarchical Cluster Analysis)和快速聚类分析(K-Means Cluster Analysis). 首先使用层次聚类分析(Hierarchical Cluster Analysis) 对数据进行处理,初步确定聚类数的范围,运行结果如图2示. 经过层次聚类分析法的统计分析,再将所得结论与赣州市交通状况等相结合,确定这些道路分类范围是三到八类. 在确定道路的分类数范围之后,下面再接着使用软件的快速聚类分析法(K-Means Cluster Analysi
9、s)对数据进行处理,如设定分类数,迭代终止条件,结果显示框,保存选项对话框等. 经过软件数据处理,结合现状分析后发现将所研究道路分成6类与实际状况最吻合. 最终的各条道路所属类别如图3示. 图3 道路所属类别显示图下面对各类道路的停车现状进行分析并且给出建议. 第一类道路地处赣州市的中心地带,用地紧张,因此需对这类道路采取严格的交通管制措施来缓解停车压力. 具体的措施有:提高红旗大道的停车收费率,控制私家车的外出次数;加大宣传力度,鼓励市民乘坐公共交通工具出行等. 第二类道路的停车需求并没有超过现有的停车资源的最大限度,所以目前只要密切关注此类经济发展状况,根据实时的停车需求采取交通管制措施即
10、可. 第三类道路的人口密度和机动车数量都比较多,而道路的车行道面积却比较少,因此应该控制该类道路的机动车拥有辆,适度增建临时停车位. 第四类道路的公交出行率较高,因此应该继续鼓励市民乘坐公共交通系统工具出行. 第五类道路的人口密度,机动车数量等反映出这类道路停车资源较多,所以这类道路只需适当增加停车场,满足经济发展需要. 第六类道路大多是开发程度较低地段,有很大的经济发展潜力和潜在的区位优势. 因此这些道路在停车场供给上应该采取建设性策略,即对现已存在的道路标志标线,禁停限停等交通设施进行更加合理的设置,在城市规划改建时应预留适当空间以供将来修建停车场(库). 5小结城市停车管理是一项系统工程
11、,而应用模糊聚类分析方法来评价和分析城市停车状况能取得较好结果. 本文通过对赣州市中心城区研究道路的停车状况进行模糊聚类分析,将系统工程的分析方法应用于城市交通系统,以此来研究和分析城市交通问题,从而提高城市交通水平. 当然,影响城市停车因素很多,如交通政策,经济发展等,需要综合考虑各方面的原因,进一步探讨各种因素与城市停车之间的关系和对它的影响. 参考文献1 张金娟. 改善我国城市停车状况的方案探讨J. 城市道桥与防洪, 2009, (02):21-23,2-3 2 安实,王健. 停车需求预测与管理J.交通运输系统工程与信息,2001,1(3):212-216 3 王跃. 城市停车难问题的解
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