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        基于典型相關(guān)分析的地下停車場進(jìn)出車輛數(shù)分析

        2014-04-03 02:51:16張鳳榮閻慧臻張盛開
        關(guān)鍵詞:車場停車場典型

        劉 超, 劉 燕, 張鳳榮, 閻慧臻, 張盛開

        (大連工業(yè)大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院,遼寧 大連 116034)

        0 引 言

        地下停車場是對地下空間的合理開發(fā)與利用的重要組成部分,尤其在市區(qū)的綜合商業(yè)區(qū),幾乎無法單純在地面解決停車問題。但在現(xiàn)實(shí)中,綜合商業(yè)區(qū)附近人們往往無法在地面尋找到停車的地方,造成交通的堵塞,而相應(yīng)的地下停車場卻沒有停滿。由于地下停車場在擴(kuò)大城市容量方面的優(yōu)勢和潛力,很多專家學(xué)者都對其進(jìn)行了深入研究。王陳媛[1]提出了地下停車場系統(tǒng)布局面形態(tài)。祝華婷[2]運(yùn)用排隊(duì)論的方法建立模型用于確保停車場出入口的暢通運(yùn)行。李紅萍[3]基于DP網(wǎng)絡(luò)的停車場設(shè)計(jì)為現(xiàn)代智能車庫的管理提供了借鑒。以上的研究主要從設(shè)計(jì)的角度對地下停車場的現(xiàn)狀進(jìn)行了改進(jìn),并沒有研究地下停車場進(jìn)出車輛數(shù)的最值、均值等與時間的關(guān)系。兩個數(shù)值型隨機(jī)變量的相關(guān)性可用它們之間的相關(guān)系數(shù)度量。在許多實(shí)際問題中,需要研究兩組隨機(jī)變量之間的相關(guān)性。雖然相關(guān)系數(shù)可以了解變量間的相關(guān)性,但不能全面反映兩組變量間的整體相關(guān)性,因此需要考慮構(gòu)造各組變量的適當(dāng)線性組合,將兩組變量的相關(guān)性轉(zhuǎn)化為有代表性的兩個變量的相關(guān)性。本文采用典型相關(guān)分析的方法對地下停車場日均進(jìn)出車輛數(shù)進(jìn)行研究,提出了通過加強(qiáng)出入口管理以提升地下停車場利用效率的建議。

        1 典型相關(guān)分析理論及推導(dǎo)

        設(shè)x1,x2,…,xp表示實(shí)空間上的p個n維向量,其中xi= (xi1,xi2,…,xin)T,(i=1,2,…,p);y1,y2,…,yq表示實(shí)空間上的q個n維向量,其中yj= (yj1,yj2,…,yjn)T,(j=1,2…q)。設(shè) X =(x1,x2,…,xp)Tp×n,Y = (y1,y2,…,yq)Tq×n是兩組變量,令矩陣∑ 表示(XT,YT)T= (x1,…,xp,y1,…,yq)T的協(xié)方差矩陣,記為

        再用(∑12)p×q= (σij)p×q表示X 與Y的協(xié)方差矩陣,其中σij表示xi與yj的協(xié)方差:

        要研究X、Y兩組變量之間的相關(guān)關(guān)系,作兩組變量之間的線性組合,即

        其中a= (a1,a2,…,ap)T,b= (b1,b2,…,bq)T為任意非零常向量,向量U,V的方差矩陣可表示為

        由于對任意非負(fù)常數(shù)k1,k2有

        問題歸結(jié)為在約束條件(4)或(5)下,求a∈Rp,b∈Rq,使得

        第一對典型相關(guān)變量,λ1為第一典型相關(guān)系數(shù)。

        第一對典型相關(guān)變量U1,V1提取了原始變量X和Y之間相關(guān)的主要部分,如果這一部分還顯得不夠,則可以在剩余相關(guān)中再求出第二對典型相關(guān)變量,即滿足約束條件(4)且不包括第一對典型相關(guān)變量所含信息的U2,V2。

        2 應(yīng)用分析

        地下停車場是開發(fā)地下空間的重要組成部分[4-5]。本文選取的數(shù)據(jù)為大連市部分商業(yè)區(qū)地下停車場(福佳新天地地下停車場、家樂福三八店地下停車場、天興羅斯福地下停車場、勝利廣場地下停車場、和平廣場地下停車場、期貨大廈停車場和西安路家樂福地下停車場)每天的進(jìn)出車輛數(shù)(數(shù)據(jù)來源于2013年12月《大連地下空間安全系統(tǒng)的研究與開發(fā)》)。為研究進(jìn)入車輛數(shù)與離開車輛數(shù)的關(guān)系,選取如下變量:x1,每天單位時間進(jìn)入車場車輛數(shù)最大值;x2,每天單位時間進(jìn)入車場車輛數(shù)最小值;x3,每天進(jìn)入車場車輛數(shù)的曲線積分值;y1,每天單位時間離開車場車輛數(shù)最大值;y2,每天單位時間離開車場車輛數(shù)最小值;y3,每天離開車場車輛數(shù)的曲線積分值。選取樣本14個,對14組數(shù)據(jù)進(jìn)行典型相關(guān)分析。

        令X= (x1,x2,x3)T和Y = (y1,y2,y3)T,經(jīng)計(jì)算可得(XT,YT)T的相關(guān)系數(shù)矩陣

        可得第一對典型變量的系數(shù)

        通過公式(7)計(jì)算得第一對典型變量為

        同理求得第二對典型變量系數(shù)a2,b2,代入公式(7)得第二對典型變量:

        一般說來,典型變量的意義主要由那些系數(shù)絕對值較大的變量來決定[6-7]。在第一對典型變量中主要由日均進(jìn)入車場車輛數(shù)控制,而主要由日均離開車場車輛數(shù)控制。因此,第一對典型變量主要反映了日均進(jìn)入車場車輛數(shù)與日均離開車場車輛數(shù)的相關(guān)性;同理,第二對典型變量主要反映了每天單位時間內(nèi)(小時)進(jìn)入車場車輛數(shù)的最大值、日均進(jìn)入車場車輛數(shù)的差異同離開車場車輛數(shù)的最大值、最小值的差異之間的相關(guān)性。

        3 結(jié) 論

        通過典型相關(guān)分析,可以將兩組變量間的相關(guān)性凝結(jié)為少數(shù)幾對典型變量間的相關(guān)性,通過對相關(guān)性較大的少數(shù)幾對典型變量的研究來了解原來的兩組變量相關(guān)性。地下停車場進(jìn)出車輛數(shù)的典型相關(guān)性研究結(jié)果表明,日均進(jìn)入車場車輛數(shù)與日均離開車場車輛數(shù)正相關(guān);每天單位時間內(nèi)(小時)進(jìn)入車場車輛數(shù)的最大值與離開車場車輛數(shù)的最大值正相關(guān)、最小值負(fù)相關(guān);日均進(jìn)入車場車輛數(shù)與每天單位時間(小時)離開車場車輛數(shù)的最大值負(fù)相關(guān)、最小值正相關(guān)。

        綜合商業(yè)區(qū)地下停車場的日均進(jìn)出車輛數(shù)最值與均值受時間的影響較大,因此商業(yè)廣場地下停車場在日常管理中,應(yīng)根據(jù)停車高峰的需求采取適當(dāng)措施,比如在車輛短時間進(jìn)入車場的增量值較多時,將出口臨時變?yōu)槿肟冢涌燔囕v進(jìn)入車場的速度,減少擁堵;或在進(jìn)入車場的車輛很少的時候,關(guān)閉一些停車場的出入口,減少運(yùn)營管理成本。建議在以后修建地下停車場時預(yù)留可變更出入車道,即在進(jìn)入車流量高峰時,將車道變?yōu)槿肟?;而?dāng)離開車流量高峰時,將車道變?yōu)槌隹冢@樣可以按實(shí)際情況采取應(yīng)變措施,緩解出入口車輛擁堵狀況。

        [1]王陳媛.地下停車場系統(tǒng)布局形態(tài)探討[J].地下空間與工程學(xué)報(bào),2008,4(4):615-619.

        [2]祝華婷.大型專用停車庫出入口數(shù)量與服務(wù)時間的計(jì)算方法[J].湖南交通科技,2012,38(3):149-153.

        [3]李紅萍.基于DP網(wǎng)絡(luò)的地下停車場監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].電氣自動化,2013,35(6):11-13.

        [4]周健南.關(guān)于地下停車場建設(shè)的思考[J].地下空間,2004,24(3):370-372.

        [5]張盛開,張亞東.現(xiàn)代物流管理與對策論[M].大連:東北財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社,2010:2-7.

        [6]劉冬.聚類分析和典型相關(guān)分析的應(yīng)用舉例[J].赤峰學(xué)院學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2011,27(6):5-8.

        [7]ZHANG Shengkai. Generalization of sequencing problems of the optimum service for model P-J[J].Chinese Science Bulletin,1982,27(6):594-597.

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