Box-Cox Dogit停车需求预测模型构建与应用

本文主要探讨的是"基于Box-Cox Dogit停车需求预测模型"，由作者易武和李硕在湖南大学土木工程学院发表。文章开篇通过系统梳理现有的停车需求预测模型，强调了这些模型在城市停车规划中的关键作用，因为停车需求受多种因素如社会经济发展水平、汽车保有量、土地利用状况、出行模式和交通政策等影响。 作者特别提到了两种常见的停车需求预测方法：停车生成率模型和相关分析模型。停车生成率模型通过将土地用途与停车需求生成率关联，计算出区域内的总停车需求。而相关分析模型则侧重于建立停车需求与城市经济活动、土地使用变量之间的函数关系，通过多元回归的方式进行预测。 文章的核心内容是引入Box-Cox Dogit模型，这是一种非集计方法下的随机效用理论应用。不同于传统的模型，Box-Cox Dogit模型考虑了停车需求的非线性和异方差性，能够更准确地模拟实际停车需求的变化趋势。作者详细阐述了模型的构建过程，包括参数估计和推广计算，以及如何运用此模型来预测不同类型区域（如总体、特定车型或小区停车场）的停车需求。 该模型的实用价值在于其在复杂情况下能提供更为精确的预测结果，这对于城市规划者来说是极具价值的工具，可以帮助他们做出更合理的停车场规划、规模设定和政策制定。通过实例分析，作者展示了模型的实际应用效果，进一步证明了Box-Cox Dogit停车需求预测模型的有效性和可行性。 本文是一篇具有首发性质的研究论文，深入探讨了停车需求预测的新方法，为城市交通规划领域提供了科学的决策支持工具。通过阅读这篇文章，读者不仅能了解停车需求预测的最新进展，还能学习到如何结合随机效用理论构建更为精准的预测模型。