城市停车状况的模糊聚类分析.pdf

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1、第33卷第2期昆明理工大学学报(理工版)Vol.33No122008年4月JournalofKunmingUniversityofScienceandTechnology(ScienceandTechnology)Apr.2008城市停车状况的模糊聚类分析112李祎,孙静怡,张旭东(1.昆明理工大学交通工程学院,云南昆明650224;2.昆明市城市交通研究所,云南昆明650011)摘要:停车场的布局及属性可以静态的反映出每个交通小区的停车供应状况.本文通过对昆明市分交通小区全样本停车场调查数据进行分析,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,

2、并结合SPSS软件来实现.得到了不同停车特征的停车类型分区.最后结合土地利用,交通发展趋势等综合对结果进行分析提出停车供应策略,为进一步停车规划提供依据.关键词:模糊聚类分析;停车管理;静态交通中图分类号:U491文献标识码:A文章编号:1007-855X(2008)02-0062-05FuzzyClusterAnalysisofCityParkingStatus112LIYi,SUNJing2yi,ZHANGXu2dong(1.FacultyofTransportationEngineering,KunmingUniversityofScienceandTechn

3、ology,Kunming650224,China;2.KunmingUrbanTransportInstitute,Kunming650011,China)Abstract:Thelayoutandpropertiesofaparkingspotreflectthesupplycondition.AccordingtothesurveyofKunmingparkingspots,indexevaluationsystemofparkingstatusissetup.FuzzyclusteranalysisandSPSSarethenadoptedtogetdiff

4、erentspottypes.Throughanalysisoftheresults,spotsupplycountermeasuresarefinallyprovided,whichmayserveasabasisofdeeperparkingplan.Keywords:fuzzyclusteranalysis;parkingmanagement;statictraffic0引言随着我国经济的迅猛发展,汽车的保有量也成倍增长.专家预测我国将进入小汽车高速发展阶段,在未来的几年中小汽车将持续保持增长.这不仅带来了严重的动态交通问题,同时对已有的静态交通设施也是巨大的

5、挑战.出现的问题有停车供给与需求失衡,车位配建严重不足,违规停车严重等,因此引起了广泛关注.停车供给是指为停车需求服务的停车设施相关的服务能力,服务水平.主要从以下几方面考察:车位,管理水平,设施,及土地利用状况.由于数据庞大,且内部关系复杂,因此利用模糊聚类对数据进行处理,得到较为明了的昆明停车供给现状,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模糊聚类分析聚类分析就是按研究对象在性质上的亲疏关系进行分类的一种多元统计方法.与普通分类不同的是,在进行聚类分析前不知道要把数据怎么分,是基于“没有先验知识”.许多同类事物根据各自不同特性分类,尤其对大量、复杂

6、事物进行正确、系统分类可使复杂事物变得简单、便于处理.聚类分析的核心问题是计算类与类之间的距离,基本步骤为:1)选取数据,分析与分类目标密切相关的指标作为聚类因子,建立指标评价体系.收稿日期:2007-10-12.第一作者简介:李祎(1983-),女,在读硕士研究生.主要研究方向:交通规划与管理.E-mail:liyilonglu@yahoo.com第2期李祎,孙静怡,张旭东:城市停车状况的模糊聚类分析63′xik-xk1n1n22)数据标准化.常用的有标准差变换:xik=xk=∑xiksk=∑(xik-xk)skni=1ni=1′′″xik-min{xik}极差变

7、换:xik=′′.max{xik}-min{xik}3)计算相似性侧度,建立模糊相似矩阵.计算相似性主要有相关侧度,距离侧度等主要以距离侧度运p1/qq用较多.当dij(q)=∑

8、xik-xjk

9、当q取1,2∞时分别得到:绝对距离,欧氏距离,切比雪夫距离.,q>0k=1k-2K-14)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(R≠R=kR,kFn-1),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,给定不同的置信水平得到分类关系.2数据调查在制定昆明市城市综合交通规划过程中,昆明城市交通研究所2006年对昆明市中心区

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