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问题1:采用静态交通发生率模型对该地区的规划年停车需求进行预测(全日停车量、高峰小时停车量和停车泊位需求量),系数计算时选用表3-1中前五个小区的数据进行参数计算(方法可参照新城复合型系数计算源文件,选取合适的系数结果)。用地指标优化系数居住市政\行政办公商业金融文化娱乐公共绿地3.5882.4000.00030.0960.533区号全日停车量高峰小时停车量修正泊位需求量1592831 22501191313220105 115 4170 81 89 525312013362813 4 8676322 354 9326 155 171 1048 23 25 1171 34 37 12218 104 114 13235 112 123 1429 14 16196 173901862041817985941935416818520331157173212261071182244120923123232111122问题2:采用交通量—停车需求预测模型对该地区规划年的停车需求进行预测,并将预测结果与问题1的预测结果进行比较分析。R软件运算结果lm(formula = V2 ~ V1, data = data)Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -154.2 -149.3 -86.7 165.8 275.1 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(|t|) (Intercept) 1.541e+02 4.066e+01 3.790 0.00107 **V1 5.196e-04 6.208e-04 0.837 0.41204 ---Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1Residual standard error: 166.7 on 21 degrees of freedomMultiple R-squared: 0.03228,Adjusted R-squared: -0.0138 F-statistic: 0.7005 on 1 and 21 DF, p-value: 0.412小区号现状交通总吸引量现状停车量规划年交通吸引量规划年停车预测12793854835 18322193138757950 18531377921621556 165418243317842326 1765744132735297 172621753011618486 164772036820 17381299143651671 16499027808 1731068672826290 18111494721849 1691240041078 168135233631628 166141058816 185152031705 171165814215198 162176420232025432 167182974019313671 16119607629918629 164207365335527737 169214000942131122 170223536141143199 177231288934129511 169预测结果普遍大于问题一的结果。由数理知识可知,交通吸引量和停车数之间相关度并不高。问题3:自行选取表3-1中任意五个以上小区的数据,进行静态交通发生率模型参数计算,观察比较数据选取对参数的变化影响。如采用复合型程序进行参数计算的,可人为改变系数初值的范围,观察对系数的影响。选取前六个小区,初值均设为[0,5]结果如下用地指标优化系数居住市政\行政办公商业金融文化娱乐公共绿地3.0907.5560.0004.22711.444没有包含23号小区计算,文化娱乐设施的优化系数明显下降。
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