[1]马晓甦,夏柏杨.基于时空数据融合的古城区停车需求模式识别[J].中国名城,2021,(02):24-30.
 [J].China Ancient City,2021,(02):24-30.
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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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中国名城[ISSN:1674-4144/CN:32-1793/GO]

卷:
期数:
2021年02期
页码:
24-30
栏目:
出版日期:
2021-02-05

文章信息/Info

作者:
马晓甦夏柏杨
马晓甦,东南大学建筑学院副研究员。
关键词:
古城区停车需求模式识别管理策略
文献标志码:
A
摘要:
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。
更新日期/Last Update: 2023-02-28