Wyznaczenie miarodajnych okresów przeprowadzania badań zachowań parkingowych użytkowników Strefy Płatnego Parkowania

Transkrypt

1 Wyznaczenie miarodajnych okresów przeprowadzania badań zachowań parkingowych użytkowników Strefy Płatnego Parkowania Determination of neutral periods for the organisation of drivers parking behaviour surveys in Paid Parking Zones mgr inż. Caroline Kubala studia doktoranckie Politechnika Krakowska Wydział Inżynierii Lądowej

2 Założenia analizy Uwzględniane wskaźniki: poziom napełnienia generowany przez pojazdy osób nieposiadających abonamentów postojowych w poszczególnych godzinach obowiązywania Strefy Płatnego Parkowania (SPP), stopień rotacji generowany przez pojazdy osób nieposiadających abonamentów postojowych w ciągu doby. Źródła danych: baza danych pochodząca z automatów parkingowych zarządcy SPP, przetworzona przez autorski algorytm w języku programistycznym Python, krakowski model ruchu, który posłużył do agregacji danych do poziomu rejonów komunikacyjnych. Opracowanie dotyczy wybranego obszaru w roku 2015, dla którego baza danych dysponowała niemal 2,4 milionami rekordów. Obejmują one informacje dla 253 dni roboczych.

3 Wybór reprezentatywnego miesiąca - na podstawie stopnia rotacji średnia miesięczna ważona po liczbie wydanych biletów parkingowych numer rejonu styczeń luty marzec kwiecień maj czerwiec lipiec sierpień wrzesień październik listopad grudzień średnia RMSE

4 Wybór reprezentatywnego miesiąca - na podstawie poziomu napełnienia 1) średnie napełnienie godzinowe dla każdego z rejonów komunikacyjnych w poszczególnych miesiącach 2) średnie napełnienie godzinowe w poszczególnych miesiącach RMSE suma styczeń luty marzec kwiecień maj czerwiec lipiec sierpień wrzesień październik listopad grudzień

5 Wybór reprezentatywnego dnia tygodnia - na podstawie stopnia rotacji 1. przeciętny stopień rotacji we wszystkich rejonach komunikacyjnych dla poszczególnych dni tygodnia w danym miesiącu 2. odniesienie każdego wyniku uzyskanego dla dnia tygodnia w danym miesiącu do średniej miesięcznej rotacji dnia roboczego 3. miesięczna średnia ze wszystkich rejonów komunikacyjnych dla danego dnia tygodnia; ważona po liczbie parkujących pojazdów w poszczególnych rejonach komunikacyjnych poniedziałek wtorek środa czwartek piątek styczeń luty marzec kwiecień maj czerwiec lipiec sierpień wrzesień październik listopad grudzień średnia roczna odchylenie standardowe średnia roczna ważona po liczbie biletów parkingowych pobranych w danym miesiącu

6 Wybór reprezentatywnego dnia tygodnia - na podstawie poziomu napełnienia 1. przeciętny poziom napełnienia we wszystkich rejonach komunikacyjnych dla poszczególnych dni tygodnia w danym miesiącu 2. odniesienie każdego wyniku uzyskanego dla dnia tygodnia w danym miesiącu do średniego miesięcznego napełnienia w ciągu dnia roboczego 3. miesięczna średnia ze wszystkich rejonów komunikacyjnych dla danego dnia tygodnia; ważona po liczbie parkujących pojazdów w poszczególnych rejonach komunikacyjnych poniedziałek wtorek środa czwartek piątek styczeń luty marzec kwiecień maj czerwiec lipiec sierpień wrzesień październik listopad grudzień średnia roczna odchylenie standardowe średnia roczna ważona po liczbie biletów parkingowych pobranych w danym miesiącu

7 Podsumowanie Rekomenduje się, by pomiary parametrów parkowania dokonywane były: w miesiącu czerwcu lub wrześniu, we wtorek, środę lub czwartek. Aspekty wykorzystania Big Data do analizy zachowań parkingowych: + brak dodatkowych kosztów związanych z jej pozyskaniem, + ciągłość otrzymanych informacji, + eliminacja błędu pomiarowego mającego miejsce podczas tradycyjnych pomiarów patrolowych, jedynie częściowe odzwierciedlenie zachowań parkingowych użytkowników Strefy Płatnego Parkowania.

8 Dziękuję za uwagę!