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小小停車位卻牽動著所有廣大交通參與者的心,創安順停車場設計對停車場未來的規劃、發展高度關注。
作為一名車主,開車的煩惱遠沒有“停車”讓人焦慮。尤其是在醫院、商超周邊,停車位往往一位難求。
假定需求方:一個可以看到整個城市或整個區域停車數據的公司。
至于細分用戶、模型創建那些需求我就不在介紹了,那些細分的數據是要注入到指標里進行作用的,直入主題吧。另,篇幅原因,當前文章中僅對“停車場 壓力預測”功能進行介紹。
我們先對一些車輛、車場、行為進行一些粗淺的分類了解。
車輛行為分類:
1.入場:車輛開進停車場即可。
2.出場:與入場是一對兒不可分開的存在。
3.返港:特指駕駛者將車輛駛停至車輛所有者的常停車場(家),可以理解為車家。
車輛分類:
1.常量車:同一個停車場,每周連續時間段,且固定時間入場、出場行為,同時符合早幾晚幾的特點,如日常辦公樓的白領們。
2.定期車:每周不連續時段,但行為固定,如每周(或每隔周)一、三、五都會出現的車輛,稱為定期車。
3.臨時車:無任何規律可循,隨隨便便入場出場的車輛。
4.僵尸車:停下來就不走的那種,固定個時間范圍即可。
5.錯峰車:如上班駕車,經常遲到,車場位置不足,無法入場,只能選擇當前車場周邊的其他車場進行停放。
6.返港車:確定當前車場為該車輛長期停放場所,特指小區,這與每天出入場次數無關。因為每種類型車都會有自己的行為習慣,這對進行數據分析有很重要的指導。
車場分類:
按照車場所處的地理位置,大致可以將車場分為商、政、辦、娛、教、住等,可以通過車場類型,判斷車場中不同車輛類型的停放時間、以及其他。
數據用途范圍:車場健康預測、車場分流可行性預測、商圈壓力預測。
1.預測類:車場健康、分流可行性、商圈壓力、壓力輸出導向等。
2.統計類:車場內部組成解結構、車輛結構趨勢等。
雖然以上的介紹中,我并未增加關于人的大量數據(工作性質、崗位、性別、房子、有無子嗣、),但是并不說明這套系統指標計算中并未將其參與進來,零散的數據終將以指標形式存在。
原型中的內容不需要細說了,只對一些指標進行簡單的介紹。
守約率:
守約率是判斷當前車場中,不同類型車輛是否按照周期性的特點進行停駛操作的一種行為判定性指標。
如某一個車場中,每天大部分時間都存在滿載的情況時,可通過守約率來查看,當前車場中,到底是哪一種類型的車輛支撐著車場滿負荷運轉。
當你了解了停車場中某一周期的停車類型結構時,那么你就會發現:這種結構對于大多數車場是有著穩定性的——如商、政、教、住等,每種類型的車輛守約的程度不同,一旦車場中某一類型車輛的守約率發生明顯變化時,證明當前車場的主要力量正在更換,車場周邊的環境正在發生改變。
同時,守約率指標配合車輛入場時間類型指標時,將可對未來的某一天,車場在某個時間段是否存在空缺、滿負載情況進行數據預測。
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