梁晶晶，张小宁

(同济大学 经济与管理学院，上海200092)

0 引言

智慧停车是当前解决停车难问题的主要手段，通常以停车管理信息系统或各类停车App等形式来实现.其中，停车App中提供的各类停车场信息能显著减少信息孤岛现象，便利居民出行.为提升停车App的使用效益及其对交通系统的优化效果，国内外学者在这方面开展了科学研究和技术改进工作.当前的研究成果主要关注以下3类核心信息技术：实时剩余停车位数量预测系统、智能停车引导系统和不停车支付技术[1-3].此外，部分学者也从不同交通行为主体的角度，分别研究了实时停车场信息提供对交通系统的效率和出行者对停车场选择行为的影响[4].然而，对实时停车场信息提供影响出行方式选择行为或交通系统状态的机理的研究却寥寥无几.

本文将实时剩余停车位信息和停车诱导信息作为2类代表性的停车场信息，基于点队列模型、学习行为理论和Logit离散选择模型，对早高峰时段出行者的出行方式选择行为进行了建模.然后，通过设计3类不同情景的仿真实验，分别探讨这2类停车场信息影响出行方式选择的机理及其对交通系统的优化作用.最后，在同时提供2类停车场信息的情景下，分别对学习行为中的“学习因子”及停车诱导信息质量所决定的“扩容因子”进行敏感性分析，进一步讨论2类参数的变化对提供实时停车场信息以优化交通系统的效果的影响.

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