基于时空数据融合的古城区停车需求模式识别

马晓甦; 夏柏杨

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基于时空数据融合的古城区停车需求模式识别

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在城市机动化快速发展背景下,南京、苏州等城市的古城区往往因为建筑保护等原因加剧机动车停车供需矛盾.探寻各种缓解停车问题对策的基础是准确掌握实际停车需求.实践中,传统依赖人工调查采集或者停车场抽样数据的方式存在精度维度较低以及不可持续等缺陷.研究以苏州为实证对象,利用交通卡口等多源数据,提出一套目标区域停车需求估计,以及时空特征模式识别的方法,为城市更新中静态交通管理策略优化提供决策支持.

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来源
《中国名城》 |2021年第2期|24-30|共7页
作者
马晓甦; 夏柏杨;
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作者单位

东南大学建筑学院南京 210096;

上海市大数据股份有限公司上海 200072;

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正文语种 chi
中图分类 TU984.113;
关键词
古城区; 停车需求; 模式识别; 管理策略;

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