智能规划NO.02202373智能城市INTELLIGENTCITY基于POI数据的停车场等级划分方法张家豪王涛陈斌斌（桂林电子科技大学，广西桂林541004）摘要：我国城市停车场供给不平衡问题日益严重，“停车难问题”亟待解决，精细化、差异化停车管理方法尤为重要。基于此背景，文章结合实际短时停车需求对POI数据进行分类，利用ArcGIS抓取停车场周围的POI数量并加权赋值，随后采用K均值聚类分析对停车场分类，进行停车场等级划分，便于后续的差异化停车收费、停车场诱导等停车管理策略。关键词：POI数据；ArcGIS；停车场等级划分；K均值聚类分析；停车管理中图分类号：TU984文献标识码：A文章编号：2096-1936（2023）02-0073-03DOI：10.19301/j.cnki.zncs.2023.02.021目前，城市停车管理的主要方法为停车场差异化分类，具体方法包括宏观停车分区、停车场等级划分。陈永茂等[1]为实现科学停车，提出宏观、中观、微观三个层面的停车分区划分方法，形成了完整的停车分区划分体系。在停车场等级划分方面，陶广杰[2]利用K-means聚类算法，以土地利用性质、道路系统服务水平、停车周转率等影响因素对停车场进行等级划分。宏观停车分区难以满足精细化停车管理要求，因此文章将停车场等级划分作为研究重点。传统的停车场等级划分方法存在调查难度大、时效性低等局限性。随着城市智能化建设与大数据的应用，城市停车管理方法也随之创新，如土地利用指标可用POI数据代替。POI（PointofInterest）是指与居民生活密切相关的兴趣点，可获取的POI数据包括名称、地址、经纬度等信息，目前广泛应用于城市功能区划分[3]、道路等级划分[4]、城市中心识别[5]等城市规划研究中。文章结合实际城市短时停车需求与POI数据，充分挖掘停车场在周边区域的停车吸引力，探究一种新的停车场等级划分方法，为国内城市差异化停车管理策略提供新思路。1POI数据停车需求分类停车场等级划分的影响因素包括停车场吸引力、停车场周转率及安全系数等。停车场吸引力是停车场等级划分时最重要的影响因素，停车场吸引力越大，周转率、车位占有率等停车指标越高，可采用POI数据对停车场的停车吸引力进行标定。1.1POI数据分类POI数据停车需求分类参数及分类细目如表1及图1所示。文章POI数据取自高德地图开放平台，POI数据表1POI数据停车需求分类参数停车需求分类旅游、休闲类居民生活类科教文化类居住类公共服务、办公类城市出行类权重0.350.100.200.100.200.05POI大类数量551151POI中类数量1629123172图1POI数...
