CN113256964B - 一种基于节点-场所模型的城市交换中心容量设计方法 - Google Patents

一种基于节点-场所模型的城市交换中心容量设计方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113256964B
CN113256964B CN202110421726.2A CN202110421726A CN113256964B CN 113256964 B CN113256964 B CN 113256964B CN 202110421726 A CN202110421726 A CN 202110421726A CN 113256964 B CN113256964 B CN 113256964B
Authority
CN
China
Prior art keywords
node
scale
value
site
functional
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202110421726.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113256964A (zh
Inventor
陈大伟
缪家音
吴雪菲
刘静茹
刘佳彬
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Southeast University
Original Assignee
Southeast University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Southeast University filed Critical Southeast University
Priority to CN202110421726.2A priority Critical patent/CN113256964B/zh
Publication of CN113256964A publication Critical patent/CN113256964A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113256964B publication Critical patent/CN113256964B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0125—Traffic data processing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/26—Government or public services
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0137—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions for specific applications
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
    • Y02T10/10—Internal combustion engine [ICE] based vehicles
    • Y02T10/40—Engine management systems

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于节点‑场所模型的城市交换中心容量设计方法，包括：确定城市交换中心功能区划分，根据城市交换中心各功能区容量计算方法确定各功能区规模；引入节点‑场所模型，选取与城市交换中心功能区规模相关的指标，及通过对选取的指标进行归一化处理以便于结合节点‑场所模型确定节点所处的协同状态；根据节点所处的协同状态，对失衡节点容量调整，将处于平衡状态的节点的配比运用到失衡节点中，调整失衡节点的功能区规模配比，使其趋于平衡状态，并对平衡状态下的各功能区规模进行加和作为城市交换中心的总容量。本发明可减少传统方法的容量计算误差，有利于实现各功能区规模之间的协同，促进城市交换中心整体结构的协调发展。

Description

一种基于节点-场所模型的城市交换中心容量设计方法
技术领域
本发明涉及一种基于节点-场所模型的城市交换中心容量设计方法，属于交通枢纽建设工程的技术领域。
背景技术
城市交换中心是一种融合了交通、商业、物流等多种城市公共服务的城市综合体。城市交换中心包含交通功能和城市功能，其中交通功能主要是为外来车辆及内部出行车辆提供便捷高效的换乘服务；城市功能主要是提供购物、消费、餐饮、游憩、物流等满足居民生活需求的功能，以提升乘客出行体验。城市交换中心容量设计的合理性是促使城市交换中心发挥截停外部车辆以换乘公共交通的截停换功能、保障城市交通畅通的重要支撑。
目前针对交通枢纽的容量设计的方法主要为通过分析交通节点客流量的来源与构成，结合交通设施类型分别进行枢纽规模预测，然后将各类交通设施规模之和作为枢纽的最终容量。由于现有交通枢纽的功能以交通功能为主，商业和物流等附加功能占比较小，既有的容量设计方法主要针对各功能区进行分别规模量化，缺少对功能区之间联系的分析，而城市交换中心融合了交通、商业、物流等多种功能，其功能区之间的联系会影响到整体规模匡算的合理性，采用传统的容量设计方法会存在误差。
城市交换中心各功能区之间的协同关系建立在交通系统与土地利用相互影响、相互制约的基础之上。土地高强度开发带来的客流为交通系统提供了修建的必要性，提高了区域可达性；交通系统提供的交通优势吸引城市聚集，形成高强度的开发态势，引发新一轮的交通投资建设。在此过程中，当交通系统承载量达到上限时，区域可达性不再提升，土地开发也趋于均衡，可见交通系统承载量会制约其他功能的聚集。为保证城市交换中心土地开发优势充分发挥，又避免其交通系统长期过载运行，要求其各功能区之间处于平衡发展状态。
节点-场所模型在交通功能与城市功能之间寻求平衡发展，其认为城市交通节点不只是交通枢纽，它与周边地区整合在一起，被赋予了更多的城市功能性意义，具有节点和场所的双重属性，且交通枢纽周边地区并非简单的功能平凑相加，而是一种相互均衡的关系。节点-场所模型可定量测度站点地区节点价值和场所价值，综合评价两者的发展水平和协调程度。在此背景下，应用节点-场所模型可分析兼具多种功能的交通节点的各功能区发展协同情况。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于城市交换中心容量设计缺少对功能区之间联系的分析，导致整体规模匡算的缺乏合理性和存在误差，而提供一种基于节点-场所模型的城市交换中心容量设计方法，综合考虑城市交换中心内部各功能区之间的互动关系，减少因各个功能区面积简单相加而造成的容量设计误差。
本发明具体采用以下技术方案解决上述技术问题：
一种基于节点-场所模型的城市交换中心容量设计方法，包括以下步骤：
步骤1：确定城市交换中心功能区划分，根据城市交换中心各功能区容量计算方法确定各功能区规模；
步骤2：引入节点-场所模型，节点-场所模型中节点价值和场所价值指标以体现交通功能和场所功能的指标为主，选取与城市交换中心功能区规模相关的指标，及通过对选取的指标进行归一化处理以便于结合节点-场所模型确定节点所处的协同状态；
步骤3：根据节点所处的协同状态，对失衡节点容量进行调整，将处于平衡状态的节点的功能区规模配比运用到失衡节点中，调整失衡节点的功能区规模配比，使其趋于平衡状态，并对平衡状态下的各功能区规模进行加和作为城市交换中心的总容量。
进一步地，作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤1中城市交换中心功能区划分为交通功能区、商业功能区、物流功能区。
进一步地，作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤2中确定节点所处的协同状态，具体为：
步骤21：选取节点-场所模型中节点价值与场所价值指标，所述节点价值选取体现交通功能规模的指标，包括公交站场规模、非机动车停车场规模；所述场所价值选取体现场所功能规模的指标，包括商业规模、物流规模、功能混合程度；
步骤22：对节点价值与场所价值选取的指标进行归一化处理，即采用Min-max标准化方法对原始数据进行变换，使结果落到[0,1]区间，并结合熵权法分别确定节点价值和场所价值各指标权重；
步骤23：根据节点-场所模型，协同状态可分为平衡发展、压力、从属、节点失衡、场所失衡，其中上述协同状态的边界通过选取与各边界拟合的线性表达式进行量化确定；并且，结合各节点的节点价值与场所价值各指标及其权重确定各节点的节点价值及场所价值测度值，将其作为横纵坐标确定各节点在节点-场所模型中的具体点位，以判断各节点所处的协同状态。
进一步地，作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤21中节点价值及场所价值选取的指标计算如下：
公交站场规模按下式(1)计算得到：
Figure BDA0003026819780000031
上式(1)中，S1为公交站场规模；θ为每辆标准车的用地规模；m为每条线路配车数；Qbus为高峰小时客流集散总量；a为高峰小时公交发车间隔；N为高峰小时平均每班车集散量；
非机动车停车场规模按下式(2)计算得到：
Figure BDA0003026819780000032
上式(2)中，S2为非机动车停车场规模；Qb为高峰小时通过非机动车到达的客流量；sb为非机动车的平均停车规模；b为非机动车周转率；P为平均载客数；
商业规模按下式(3)计算得到：
Figure BDA0003026819780000033
上式(3)中，S3为商业区规模；Qr为节点商业功能对应的总客流；Cj为消费者每月每户在社区商业j类业态中的平均支出；ASj为商业j种业态月平均单位面积营业；n为商业业态数量；
物流规模按下式(4)计算得到：
Figure BDA0003026819780000034
上式(4)中，S4为物流区规模；Qp为日均快递处理量；α为货物平均存储天数；β为每件快递平均占用规模；c为配送点空间利用系数；
功能混合程度按下式(5)计算得到：
Figure BDA0003026819780000035
上式(5)中，H为功能区混合程度；K为功能区种类数量；Sk,i为第i种功能区规模占比。
本发明采用上述技术方案，能产生如下技术效果：
1.本发明考虑了具备多种功能的交通节点其各功能区之间存在的协同关系对容量设计的影响，有利于减少传统方法直接采用功能区规模简单相加带来的容量计算误差。
2.本发明中采用节点-场所模型能够直观反映出城市交换中心各功能区规模的协同状态，且节点-场所模型计算简便，指标易于获取，借助其进行功能区规模协同分析，便于将功能区规模协同分析引入城市交换中心容量设计中。有利于实现各功能区规模之间的协同，促进城市交换中心整体结构的协调发展，对功能复合型交通节点的容量设计提供借鉴。
附图说明
图1为本发明方法的流程示意图。
图2为本发明中节点-场所模型基本框架示意图。
图3为本发明中实施案例的节点-场所模型分析结果示意图。
具体实施方式
下面结合说明书附图对本发明的实施方式进行描述。
如图1所示，本发明涉及一种基于节点-场所模型的城市交换中心容量设计方法，方法具体包括以下步骤：
步骤1：确定城市交换中心功能区划分，根据城市交换中心各功能区容量计算方法确定各功能区规模。
其中，城市交换中心包含的功能区划分为交通功能区、商业功能区、物流功能区，其中交通功能区又可细分为公交站场功能区、非机动车停车区等。
步骤2：引入节点-场所模型，节点-场所模型中节点价值和场所价值指标以体现交通功能和场所功能的指标为主，选取与城市交换中心功能区规模相关的指标，及通过对选取的指标进行归一化处理以便于结合节点-场所模型确定节点所处的协同状态，具体如下：
步骤21：选取节点-场所模型中节点价值与场所价值指标，为将节点-场所模型应用于城市交换中心各功能区规模协同分析中，所述节点价值选取体现交通功能规模的指标，包括公交站场规模、非机动车停车场规模；所述场所价值选取体现场所功能规模的指标，包括商业规模、物流规模、功能混合程度。
其中，所述节点价值及场所价值选取指标的计算公式为：
公交站场规模按下式(1)计算得到：
Figure BDA0003026819780000051
上式(1)中，S1为公交站场规模，单位为m2；θ为每辆标准车的用地规模，单位为m2；m为每条线路配车数，单位为车/线路；Qbus为高峰小时客流集散总量，单位为人次/h；a为高峰小时公交发车间隔，单位为min/班次；N为高峰小时平均每班车集散量，单位为人次/车；
非机动车停车场规模按下式(2)计算得到：
Figure BDA0003026819780000052
上式(2)中，S2为非机动车停车场规模，单位为m2；Qb——高峰小时通过非机动车到达的客流量，单位为人次/h；sb为非机动车的平均停车规模，单位为m2；b为非机动车周转率，一般为1.5～1.8；P为平均载客数，单位为人/辆；
商业规模按下式(3)计算得到：
Figure BDA0003026819780000053
上式(3)中，S3为商业区规模，单位为m2；Qr——节点商业功能对应的总客流(商业自身吸引的客流+滞留客流中潜在的商业客流)，单位为人次/h；Cj——消费者每月每户在社区商业j类业态中的平均支出，单位为元/(户×月)；ASj为商业j种业态月平均单位面积营业额，单位为元/月；n为商业业态数量。
物流规模按下式(4)计算得到：
Figure BDA0003026819780000054
上式(4)中，S4为物流区规模，单位为m2；Qp为日均快递处理量，单位为件/日；α为货物平均存储天数，单位为件/日；β为每件快递平均占用规模，单位为m2；c为配送点空间利用系数。
功能混合程度按下式(5)计算得到：
Figure BDA0003026819780000055
上式(5)中，H为功能区混合程度；K为功能区种类数量；Sk,i为第i种功能区规模占比。
步骤22：对节点价值与场所价值选取的指标进行归一化处理，即采用Min-max标准化方法对原始数据进行变换，使结果落到[0,1]区间，并结合熵权法分别确定节点价值和场所价值各指标权重。
步骤23：如图2所示，根据节点-场所模型，协同状态可分为平衡发展、压力、从属、节点失衡、场所失衡，其中平衡发展、压力、从属都可看作是平衡状态。所述五种协同状态的边界可在定性分析的基础上，选取与各边界拟合程度高的线性表达式进行量化确定，并结合各节点的节点价值与场所价值各指标及其权重确定各节点的节点价值及场所价值测度值，将其作为横纵坐标确定各节点在节点-场所模型中的具体点位，以判断各节点所处的协同状态。
其中，所述五种协同状态的边界线性表达式为：
从属状态边界线性表达式为式(6)～(8)：
Figure BDA0003026819780000061
Figure BDA0003026819780000062
Figure BDA0003026819780000063
平衡发展状态边界线性表达式为式(8)～(13)：
Figure BDA0003026819780000064
Figure BDA0003026819780000065
Figure BDA0003026819780000066
Figure BDA0003026819780000067
Figure BDA0003026819780000068
压力状态边界线性表达式为式(13)～(15)：
Figure BDA0003026819780000069
Figure BDA00030268197800000610
节点失衡状态边界线性表达式为式(7)、(11)、(12)、(15)；
场所失衡状态边界线性表达式为式(6)、(9)、(10)、(14)。
其中，x表示场所价值测度值，Y1至Y10表示各节点的节点价值测度值。
步骤3：根据节点所处的协同状态，对失衡节点容量进行调整，认为处于平衡状态的节点，其各功能区之间的规模配比是合理的，将处于平衡状态的节点的功能区规模配比运用到失衡节点中，调整失衡节点的功能区规模配比，使其趋于平衡状态，并对平衡状态下的各功能区规模进行加和作为城市交换中心的总容量。
因此，本发明方法综合考虑城市交换中心内部各功能区之间的互动关系对容量计算的影响，可以减少各功能区规模简单加和带来的误差。
为了验证本发明方法，可对城市交通中心各功能区规模协同分析，减少城市交换中心容量设计误差，现列举一个验证例进行说明。
本实施例以雄安新区容东片区城市交换中心为例详细阐述本发明所公开的基于节点-场所模型的城市交换中心容量设计方法，流程如图1所示。
步骤1：根据各功能区规模计算方法，结合容东片区城市交换中心客流构成，可得到容东片区城市交换中心内交通功能区、商业功能区和物流功能区规模初步结果，各功能区规模见表1。
表1容东片区城市交换中心分功能区规模(m2)及占比
Figure BDA0003026819780000071
步骤2：结合节点-场所模型进行容东片区城市交换中心的各功能区规模协同性分析，确定各节点所处的节点-场所模型中的协同状态。
确定容东片区各城市交换中心功能区规模协同状态的具体流程为：
步骤21：对选取节点价值及场所价值指标进行量化，确定容东片区各城市交换中心对应的各指标值。根据各指标的含义及量化方法，可得到容东片区城市交换中心的节点价值与场所价值指标的初始值，具体见表2。
表2各城市交换中心节点价值-场所价值指标原始数据
Figure BDA0003026819780000081
步骤22：对节点价值和场所价值选取的指标初始值进行归一化处理，并借助熵权法确定指标权重，结果见表3。
表3节点价值-场所价值指标标准化结果及指标权重
Figure BDA0003026819780000082
步骤23：各节点平衡状态分析。将节点-场所模型中协同状态可分为平衡发展、压力、从属、节点失衡、场所失衡，所述五种协同状态的边界选取与各边界拟合程度高的线性表达式进行量化确定。然后，通过以上对节点价值和场所价值指标的量化分析，结合各指标权重，确定各节点的节点价值及场所价值测度值，将其作为横纵坐标确定各节点在节点-场所模型中的具体点位，以判断各节点所处的协同状态，可以得到各城市交换中心的协同性评价结果，各节点所处协同状态结果如图3所示。
步骤3：由图3可知，容东片区城市交换中心中平衡状态最优的节点为节点1、2、3，这三个点都接近对角线，说明其节点价值与场所价值基本处于平衡状态，各功能区规模之间达到了较好的协同关系，而节点4处于场所失衡状态，说明其场所价值对应指标偏高，将处于平衡状态的节点1、2、3的各功能区规模配比应用到失衡节点4，调整节点4各功能区规模使其各功能区规模协同水平趋于平衡状态。调整后的各个城市交换中心的功能区规模见表4。
表4各城市交换中心分功能区规模(m2)
Figure BDA0003026819780000091
通过调整各节点的功能区规模使各节点功能区规模协同水平趋于平衡状态，对平衡状态下节点的各功能区规模进行加和，可得到容东片区各城市交换中心的总容量。最终得到容东片区城市交换中心各功能区规模处于平衡状态下的规模配比推荐值，具体见表5。
表5城市交换中心客流量及各功能区规模配比推荐值(m2)
Figure BDA0003026819780000092
本发明为城市交换中心容量设计提供了基于节点-场所模型的各功能区规模协同性分析，通过引入节点-场所模型，明确了城市交换中心容量设计各功能区规模协同分析的可操作性，为功能复合型节点的容量设计提供了借鉴。
以上实施例仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明保护范围之内。

Claims (2)

1.一种基于节点-场所模型的城市交换中心容量设计方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：确定城市交换中心功能区划分，根据城市交换中心各功能区容量计算方法确定各功能区规模；
步骤2：引入节点-场所模型，节点-场所模型中节点价值和场所价值指标以体现交通功能和场所功能的指标为主，选取与城市交换中心功能区规模相关的指标，及通过对选取的指标进行归一化处理以便于结合节点-场所模型确定节点所处的协同状态，具体为：
步骤21：选取节点-场所模型中节点价值与场所价值指标，所述节点价值选取体现交通功能规模的指标，包括公交站场规模、非机动车停车场规模；所述场所价值选取体现场所功能规模的指标，包括商业规模、物流规模、功能混合程度；其中，所述节点价值及场所价值选取的指标计算如下：
公交站场规模按下式(1)计算得到：
Figure FDA0003601241110000011
上式(1)中，S1为公交站场规模；θ为每辆标准车的用地规模；m为每条线路配车数；Qbus为高峰小时客流集散总量；a为高峰小时公交发车间隔；N为高峰小时平均每班车集散量；
非机动车停车场规模按下式(2)计算得到：
Figure FDA0003601241110000012
上式(2)中，S2为非机动车停车场规模；Qb为高峰小时通过非机动车到达的客流量；sb为非机动车的平均停车规模；b为非机动车周转率；P为平均载客数；
商业规模按下式(3)计算得到：
Figure FDA0003601241110000013
上式(3)中，S3为商业区规模；Qr为节点商业功能对应的总客流；Cj为消费者每月每户在社区商业j类业态中的平均支出；ASj为商业j种业态月平均单位面积营业额 ；n为商业业态数量；
物流规模按下式(4)计算得到：
Figure FDA0003601241110000014
上式(4)中，S4为物流区规模；Qp为日均快递处理量；α为货物平均存储天数；β为每件快递平均占用规模；c为配送点空间利用系数；
功能混合程度按下式(5)计算得到：
Figure FDA0003601241110000021
上式(5)中，H为功能区混合程度；K为功能区种类数量；Sk,i为第i种功能区规模占比；
步骤22：对节点价值与场所价值选取的指标进行归一化处理，即采用Min-max标准化方法对原始数据进行变换，使结果落到[0,1]区间，并结合熵权法分别确定节点价值和场所价值各指标权重；
步骤23：根据节点-场所模型，协同状态分为平衡发展、压力、从属、节点失衡、场所失衡，其中上述协同状态的边界通过选取与各边界拟合的线性表达式进行量化确定；并且，结合各节点的节点价值与场所价值各指标及其权重确定各节点的节点价值及场所价值测度值，将其作为横纵坐标确定各节点在节点-场所模型中的具体点位，以判断各节点所处的协同状态；
步骤3：根据节点所处的协同状态，对失衡节点容量进行调整，将处于平衡状态的节点的功能区规模配比运用到失衡节点中，调整失衡节点的功能区规模配比，使其趋于平衡状态，并对平衡状态下的各功能区规模进行加和作为城市交换中心的总容量。
2.根据权利要求1所述基于节点-场所模型的城市交换中心容量设计方法，其特征在于，所述步骤1中城市交换中心功能区划分为交通功能区、商业功能区、物流功能区。
CN202110421726.2A 2021-04-19 2021-04-19 一种基于节点-场所模型的城市交换中心容量设计方法 Active CN113256964B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110421726.2A CN113256964B (zh) 2021-04-19 2021-04-19 一种基于节点-场所模型的城市交换中心容量设计方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110421726.2A CN113256964B (zh) 2021-04-19 2021-04-19 一种基于节点-场所模型的城市交换中心容量设计方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113256964A CN113256964A (zh) 2021-08-13
CN113256964B true CN113256964B (zh) 2022-06-07

Family

ID=77221130

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110421726.2A Active CN113256964B (zh) 2021-04-19 2021-04-19 一种基于节点-场所模型的城市交换中心容量设计方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113256964B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115409236B (zh) * 2022-06-27 2023-05-12 广州市交通规划研究院有限公司 一种基于市场细分理论的物流土地需求规模预测方法
CN115796620A (zh) * 2022-12-16 2023-03-14 南京大学 一种基于节点-场所模型的高铁站影响区规模预测方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2017084544A1 (zh) * 2015-11-16 2017-05-26 彭高培 优化公交多维交通路网
CN107679654A (zh) * 2017-09-25 2018-02-09 同济大学 一种停车规模预估控制系统及实现方法
CN109214580A (zh) * 2018-09-06 2019-01-15 东南大学 基于交通系统性能的商业用地布局优化方法
CN109657860A (zh) * 2018-12-19 2019-04-19 东南大学 基于轨道交通历史运营数据的轨道交通网络容量确定方法
CN110363987A (zh) * 2019-07-03 2019-10-22 特斯联（北京）科技有限公司 一种应用城市大脑云平台的交通容量配置方法与系统

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2017084544A1 (zh) * 2015-11-16 2017-05-26 彭高培 优化公交多维交通路网
CN107679654A (zh) * 2017-09-25 2018-02-09 同济大学 一种停车规模预估控制系统及实现方法
CN109214580A (zh) * 2018-09-06 2019-01-15 东南大学 基于交通系统性能的商业用地布局优化方法
CN109657860A (zh) * 2018-12-19 2019-04-19 东南大学 基于轨道交通历史运营数据的轨道交通网络容量确定方法
CN110363987A (zh) * 2019-07-03 2019-10-22 特斯联（北京）科技有限公司 一种应用城市大脑云平台的交通容量配置方法与系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN113256964A (zh) 2021-08-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Zou et al. The spatial distribution of green buildings in China: Regional imbalance, economic fundamentals, and policy incentives
CN113256964B (zh) 一种基于节点-场所模型的城市交换中心容量设计方法
Zong et al. Understanding parking decisions with structural equation modeling
Huang et al. Has highway construction narrowed the urban–rural income gap? Evidence from Chinese cities
CN106503869A (zh) 一种基于站点短时需求预测的公共自行车动态调度方法
CN108665140A (zh) 一种城际铁路客运枢纽交通衔接系统评价方法
CN109636137A (zh) 基于层次分析的电动汽车充电站规划布局方法和系统
CN106530180A (zh) 一种高寒地区充电服务网络规划方法
CN103956042A (zh) 一种基于图论的公共自行车调度区域智能划分方法
CN110675110A (zh) 一种基于地铁网络的快递配送枢纽中心选址方法及装置
Wu et al. Exploring the equity and spatial evidence of educational facilities in Hangzhou, China
CN104331820A (zh) 电动汽车充放电电价的获取方法和装置
Li et al. The impact of urban rail transit on industrial agglomeration based on the intermediary effects of factor agglomeration
Li et al. Efficiency evaluation of bus transport operations given exogenous environmental factors
Wang et al. Research on quantitative models of electric vehicle charging stations based on principle of energy equivalence
CN107657366A (zh) 基于售电市场放开下的用户与电网互动体系的构建方法
CN104598742A (zh) 城市发展需求应用测算方法
Wang et al. Identifying spatial heterogeneity in the effects of high-tech firm density on housing prices: evidence from Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay area, China
Li et al. Spatial location of new foreign firms in Shanghai under the transformation of urban development
Bargur et al. A comprehensive approach to the planning of the tourism industry
Li An Overview of the Development of Sharing Platforms and Urban Construction in China and Other Countries
Zhou et al. Classification and Identification of Integrated Development Types of Urban and Rural Transportation
Ma et al. Characteristics and Willingness of Bike Share Travel near BRT Corridor: A Case Study in Guangzhou
Zhou et al. Spatial Differentiation of Centralized Resettlement Communities and its Driving Mechanism Based on the Perspective of Dual-Dimensional Living Functions: Evidence from Xi’an, China
LIU et al. Formation of high speed railway network and urban house price in China: An accessibility-based perspective

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant