Перехватывающая парковка: Перехватывающие парковки в Москве: карта и как пользоваться?

Содержание

Интерфакс-Недвижимость / Переход к парку и перехватывающая парковка будут построены у станции МЦД-4 «Мичуринец»


13 августа 2021, 10:43

Москва. 13 августа. ИНТЕРФАКС-НЕДВИЖИМОСТЬ — Парковую зону и перехватывающую парковку построят около станции «Мичуринец» будущего МЦД-4 на территории новой Москвы, сообщила пресс-служба Москомархитектуры.

«В рамках реконструкции станции МЦД-4 «Мичуринец» предусмотрено строительство внеуличного пешеходного перехода, который будет совмещен с выходами на платформы и продлен через улично-дорожную сеть. Кроме того, к югу от станции предполагается благоустроить парковую зону», — рассказала руководитель ведомства Юлиана Княжевская.

Также план развития территории предусматривает строительство подъездов к станции и реконструкцию примерно дороги от Минского до Боровского шоссе.

Также будет обустроено шесть остановок наземного общественного транспорта, построена перехватывающая парковка на 400 машино-мест, выделены велодорожки вдоль Внуковского шоссе, улицы Бориса Пастернака и других местных трасс.

Отдельно запланированы стоянки для такси. Они будут расположены с севера и юга от станции «Мичуринец». Также будут организованы четыре площадки для проката и парковки велосипедов.

Как ожидается, открытие МЦД-4 «Киевско-Горьковский» протяженностью 86 км и 39 станциями улучшит транспортное обслу­жи­вание 23 районов Москвы с населением более 2,5 млн человек. 18 станций МЦД-4 станут пересадочными на метро, МЦК и другие диаметры.

МЦД призваны соединить территории Москвы и ближайшего Подмосковья. Движение по МЦД-1 «Одинцово — Лобня» («Белорусско-Савеловский») протяженностью 52 км и МЦД-2 «Нахабино — Подольск» («Курско-Рижский») длиной 80 км открылось 21 ноября 2019 года. В перспективе планируется запуск еще трех диаметров: Зеленоград — Раменское, Апрелевка — Железнодорожный и Пушкино — Домодедово.

Все пять диаметров общей протяженностью 375 км со 186 станциями должны заработать к концу 2024 года.

Как доехать до Перехватывающая Парковка Нагатинская в Нагорном на метро, автобусе или поезде?

Общественный транспорт до Перехватывающая Парковка Нагатинская в Нагорном

Не знаете, как доехать до Перехватывающая Парковка Нагатинская в Нагорном, Россия? Moovit поможет вам найти лучший способ добраться до Перехватывающая Парковка Нагатинская от ближайшей остановки общественного транспорта, используя пошаговые инструкции.

Moovit предлагает бесплатные карты и навигацию в режиме реального времени, чтобы помочь вам сориентироваться в городе. Открывайте расписания, поездки, часы работы, и узнайте, сколько займет дорога до Перехватывающая Парковка Нагатинская с учетом данных Реального Времени.

Ищете остановку или станцию около Перехватывающая Парковка Нагатинская? Проверьте список ближайших остановок к пункту назначения: Нижние Котлы; Метро «Нагатинская»; Платф. Нагатинская; Варшавское ш.; Нагорный Проезд; Ст. МЦК Верхние Котлы.

Вы можете доехать до Перехватывающая Парковка Нагатинская на метро, автобусе или поезде. У этих линий и маршрутов есть остановки поблизости: (Автобус) 907, Т10, Т40, Т71, Т8 (Поезд) ПАВЕЛЕЦКОЕ НАПРАВЛЕНИЕ (Метро) 9

Хотите проверить, нет ли другого пути, который поможет вам добраться быстрее? Moovit помогает найти альтернативные варианты маршрутов и времени. Получите инструкции, как легко доехать до или от Перехватывающая Парковка Нагатинская с помощью приложения или сайте Moovit.

С нами добраться до Перехватывающая Парковка Нагатинская проще простого, именно поэтому более 930 млн. пользователей доверяют Moovit как лучшему транспортному приложению. Включая жителей Нагорного! Не нужно устанавливать отдельное приложение для автобуса и отдельное приложение для метро, Moovit — ваше универсальное транспортное приложение, которое поможет вам найти самые обновленные расписания автобусов и метро.

Перехватывающая парковка для автомобилей организована в Темрюкском районе по направлению к Крымскому мосту

Возле моста и в поселке Тамань организованы пункты обогрева для водителей.
Фото: пресс-служба администрации Краснодарского края

Возле моста и в поселке Тамань организованы пункты обогрева для водителей.
Фото: пресс-служба администрации Краснодарского края

Возле моста и в поселке Тамань организованы пункты обогрева для водителей.
Фото: пресс-служба администрации Краснодарского края

Возле моста и в поселке Тамань организованы пункты обогрева для водителей.
Фото: пресс-служба администрации Краснодарского края

Возле моста и в поселке Тамань организованы пункты обогрева для водителей.

Фото: пресс-служба администрации Краснодарского края

Возле моста и в поселке Тамань организованы пункты обогрева для водителей.
Фото: пресс-служба администрации Краснодарского края

Возле моста и в поселке Тамань организованы пункты обогрева для водителей.
Фото: пресс-служба администрации Краснодарского края

Временная стоянка находится в станице Старотитаровской и вмещает в себя 300 машин.

Возле моста и в поселке Тамань организованы пункты обогрева для водителей, сообщает пресс-служба администрации Краснодарского края.

Движение транспорта по Крымскому мосту утром 19 февраля было приостановлено из-за непогоды. В районе Керченского пролива прошел сильный снегопад, на мосту сильный боковой ветер и плохая видимость.

– В связи с обильным выпадением осадков, которые в настоящее время идут, идет налипание мокрого снега, ФКУ Упрдор «Тамань» принято решение о временном перекрытии Крымского моста и начале работ по очистке дорожного полотна, — заявил заместитель министра транспорта Крыма Николай Лукашенко.

На данный момент движение транспорта со стороны Крыма по мосту восстановлено.

Сейчас подъезды к мосту расчищает дорожная техника. Очистить дорожное полотно планируется в ближайшие часы. До тех пор пассажирские автобусы с вокзалов Краснодарского края в Крым отправляться не будут, чтобы избежать большого скопления транспорта.

По направлению к мосту выставлены отряды ГИБДД, которые направляют автомобили на перехватывающую парковку.

В Петербурге открывают перехватывающую парковку для фур :: Санкт-Петербург :: РБК

В Санкт-Петербурге на пересечении улицы Грибакиных и Запорожской улицы у станции метро «Обухово» 17 августа открывается новая перехватывающая парковка.

Как сообщает пресс-служба городского правительства, в отличие от других автомобильных стоянок такого рода эта парковка сможет принимать грузовой транспорт. Вместимость новой парковки, расположенной у съезда с кольцевой автодороги, составляет 433 машиноместа.

В Санкт-Петербурге на пересечении улицы Грибакиных и Запорожской улицы у станции метро «Обухово» 17 августа открывается новая перехватывающая парковка. Как сообщает пресс-служба городского правительства, в отличие от других автомобильных стоянок такого рода эта парковка сможет принимать грузовой транспорт.

Вместимость новой парковки, расположенной у съезда с кольцевой автодороги, составляет 433 машиноместа.

В пресс-службе отметили, что место для стоянки было выбрано не случайно — она находится в южной части города в Невском районе у съезда с кольцевой автодороги. Совместно с подобной автостоянкой, находящейся у съезда с КАД в северной части города, на проспекте Энгельса, они создают единый комплекс для предоставления парковочных мест грузовому автотранспорту: одна с севера – промзона и метро «Парнас», другая с юга — метро «Обухово».

Отметим, это уже шестая открытая в городе перехватывающая парковка. В 2010 году в планах комитета по транспорту открытие еще двух новых парковок: у станции метро «Парнас» (250 машиномест) и на проспекте Народного Ополчения (258 машиномест).

Кроме того, ГУП «Городской центр автостоянок и гаражей» планирует в экспериментальном режиме опробовать внедрение программы размещения «безлюдных» парковочных терминалов на Дворцовой и Конюшенной площадях, а также тестирование паркоматов в Петроградском районе.

В 2009 году в Петербурге было открыто 2 перехватывающие парковки у станций метро «Академическая» и «Проспект Просвещения» на 50 и 48 машиномест соответственно. К тому же были открыты 2 социальные стоянки на Морской набережной и 1-й Советской улице.

Перехватывающая парковка на Ленинградке оказалась не нужна водителям | Транспорт | Москва

В марте на Ленинградском проспекте недалеко от станции «Динамо» построили перехватывающую парковку на 500 машиномест, но она до сих пор стоит абсолютно пустая. Автомобилисты объясняют это нелепым расположением стоянки. По мнению же чиновников, люди к ней просто еще не привыкли. 

Парковка находится примерно в 500 метрах от станции метро «Динамо» над тоннелем Ленинградского проспекта. Она представляет собой большой газон, покрытый решеткой. Чтобы попасть на эту стоянку, нужно дважды перейти дорогу по наземным переходам с неработающими светофорами.

Стоянка практически всегда пуста, время от времени на ней можно увидеть только грузовичок строителей, которые ремонтируют тротуар. Никаких объявлений о том, что это парковка и что она бесплатная, нет.
 
«По Ленинградке я езжу каждый день, когда началось строительство над тоннелем, все гадал, что здесь будет. Когда сошел снег и стало понятно, что это парковка, я очень удивился», — говорит Никита Ваулин, водитель кроссовера. По его мнению, место для стоянки власти выбрали крайне неудачное: на Ленинградском проспекте по направлению в область утром пробок нет. Если от перехватывающей парковки ехать в центр города на автобусе, то выделенная полоса для общественного транспорта упирается в Тверскую улицу, а там затор. Если свернуть на Беговую улицу — попадешь на Третье Транспортное кольцо и тоже застрянешь в пробке. Единственный более или менее приемлемый вариант — идти от парковки пешком до метро «Динамо», но это не очень близко и совсем неприятно, потому что нужно дважды переходить дорогу. «Я на этой парковке ни разу не видел никого. Для чего ее построили? Для галочки!» — возмущается Ваулин.

Виталий Смирнов, главный специалист отдела ЖКХ района «Аэропорт» рассказал, что перехватывающая парковка на Лениградском проспекте сдана в эксплуатацию в марте 2012 года. Ее построили с целью разгрузить московские дороги. «Театральная аллея около станции метро «Динамо» постоянно забита, вдоль нее паркуются машины и создаются пробки», — объяснил Смирнов. По его мнению, стоянка пустует, потому что еще не все жители знают о ее существовании и о том, что оставлять машину здесь можно бесплатно. «Когда люди это поймут, парковка будет забита», — сказал Смирнов.

Татьяна Блинова, официальный представитель департамента капитального ремонта Москвы, заказчика строительства стоянки, рассказала, что перехватывающие парковки в Москве представляют собой глобальную систему, предназначенную для борьбы с пробками, некоторые стоянки строятся на перспективу. «Мне кажется, что водители не пользуются данной перехватывающей парковкой, потому что для них это непривычно. Мы не можем заставлять автовладельцев пересаживаться на общественный транспорт, поэтому просто предоставляем им выбор. А пользоваться или нет — дело каждого», — сказала Блинова.

К 2015 году на перехватывающих парковках в столице планируется организовать более 70 тыс. машиномест. Схему размещения стоянок разрабатывает ГУП «НИиПИ Генплана Москвы», однако ведомство комментариев не предоставило.

Модернизация

Intercept Lot в движении на популярной парковке возле Аспена

Одним из ключевых логистических компонентов проведения Зимних X Games в эти выходные является парковка на Браш-Крик-Роуд и шоссе 82.

Почти каждое из примерно 1400 парковочных мест — с твердым покрытием, частично с твердым покрытием и с грунтовым покрытием — будет использовано в эти выходные для мероприятия, проводимого ESPN, которое проходит уже 18 лет в Аспене и подписано еще пять с новым контрактом, объявленным на этой неделе. .

«Это так близко, как вы можете добраться, потому что вы не можете припарковаться в Buttermilk», — сказал Брайан Петте, директор по общественным работам округа Питкин. «X Games — это первое место в мире парковок Brush Creek».



Воздействие X Games подчеркивает важность участка для транспортной стратегии верхней части долины Ревущей Вилки и на этой неделе объявляет о том, что 4 миллиона долларов на улучшение участка, наконец, обретут форму, что еще более приветствуется.

«Я в восторге от этого, — сказал Петте.



Комиссары округа Питкин услышали во вторник, что работа по информированию общественности о проекте, реализация которого была отложена на год в ожидании материализации федеральных средств, началась. Дэвид Песничак, недавно нанятый в качестве регионального директора по транспорту, встретился с членами метрополитена Браш-Крик, и на следующей неделе у него запланирована встреча с членами собрания Вуди-Крик.

Комиссар Патти Клаппер предложила также связаться с W / J Homeowners Association в рамках этих усилий.

Эти ближайшие соседи смогут внести свой вклад на этих ранних этапах проекта, прежде чем варианты дизайна будут представлены во время открытых открытых дверей в феврале или начале марта, сказал Песничак, нанятый транспортным комитетом выборных должностных лиц.

Этот комитет, в который входят окружной совет, городской совет Аспена и городской совет деревни Сноумасс, сможет прокомментировать дизайн проекта на своем ежеквартальном заседании 21 марта, сказал он.

EOTC утвердил 3 доллара.9 миллионов в октябре 2016 года, начало строительства ожидается в этом году. Однако федеральный грант в размере 1,9 миллиона долларов откладывался в год, и теперь эти деньги должны поступить в 2020 году, сказал Песничак членам комиссии.

Оставшиеся 2 миллиона долларов на проект поступят из средств согласования EOTC.

Одним из самых больших улучшений популярного участка, который позволяет пассажирам и туристам бесплатно парковать свои машины и ездить на бесплатных автобусах в Аспен или Сноумасс-Виллидж, станут настоящие ванные комнаты.Они заменят нынешние переносные ванные комнаты, хотя для них потребуется выкопать колодец и установить септическую инфраструктуру.

Другие улучшения включают мощение 200 площадей, которые теперь покрыты переработанным асфальтом, охранное освещение, дополнительное озеленение и перенос киоска автобазы из аэропорта Аспена на участок. По словам Петте, ожидается, что знак с переменным сообщением, который будет установлен в долине участка, будет предоставлять в реальном времени обновленную информацию о времени в пути как до Аспена, так и до Сноумасс-Виллидж, а также о времени, которое можно сэкономить, воспользовавшись автобусом.

Ожидается, что работа с общественностью, проектирование и предварительная выдача разрешений на площадку займет год. По словам Петте, федеральные средства будут доступны с 2020 года, и строительство планируется начать, как только растает снег той весной, и завершить к осени.

Участок перехвата принадлежит Министерству транспорта штата Колорадо, которое приобрело участок площадью 27,2 акра специально для обеспечения парковки во время расширения шоссе 82. Город Аспен и Транспортное управление Ревущих вилок арендуют участок у CDOT, хотя это расположен в округе Питкин.

В настоящее время на участке имеется 200 площадок с твердым покрытием, 200 площадей из переработанного асфальта и до 1,400 площадок с грунтовым покрытием, в зависимости от того, как используется территория. По словам Петте, в последние месяцы, в периоды пиковой нагрузки, 400 основных парковочных мест постоянно использовались.

[email protected]

Обследования делового района

— Транспорт

Обновлено 26 ноября 2019 г.

Сиэтл — это мультимодальный город, и клиенты и посетители наших деловых районов используют множество различных способов передвижения.В рамках программы общественного доступа и парковки SDOT проводит регулярные опросы (личные) в наших деловых районах. Результаты опроса предоставляют местным коммерческим организациям и городским департаментам данные для понимания многих переменных, в том числе:

  • Как часто люди посещают соседние деловые районы
  • Цель визита
  • Как они туда попали (пешком, на машине, на транспорте, на велосипеде и т. Д.)
  • Если они едут, где они парковаются
  • Как со временем меняются схемы передвижения

Вот сводка данных, которые мы собрали с 2011 года, опросив более 6000 клиентов и посетителей в тринадцати различных районах города.

Режим доступа к круговой диаграмме: ходьба 41%, поездка 35%, общественный транспорт 17%, велосипед 3%, другое 4%

Ниже приведена сводная информация о том, как жители района самостоятельно определили свой выбор, и его посетители из прошлых опросов. Полные результаты перехвата приведены под таблицами.

Окрестности жильцов способ проезда в деловой район

Житель микрорайона и год обследования

Респонденты

Прогулка

Транзит

Привод или автобаз

Велосипед (личный или велосипедный)

TNC / Такси

Прочие

Уоллингфорд (2019) 256 77% 10% 9% 2% 0% 1%
Гринвуд (2019) 235 70% 15% 13% 0% 1% 0%

Фремонт (2019)

133

91%

15%

0%

3%

3%

0%

Магнолия (2018)

309

46%

7%

44%

0%

0%

2%

Южный союз озера (2017)

111

92%

2%

3%

1%

1%

1%

Uptown / Lower Queen Anne (2017)

218

75%

18%

4%

1%

1%

1%

Баллард (2017)

193

70%

5%

18%

5%

0%

2%

Западный Сиэтл (2017)

246

52%

11%

33%

2%

1%

1%

15-я авеню E, Капитолийский холм (2016)

232

78%

9%

9%

3%

**

1%

U-район (2016)

192

78%

12%

7%

4%

**

0%

Колумбия Сити (2016)

169

65%

13%

18%

4%

**

1%

Зеленое озеро (2014)

106

56%

12%

24%

4%

**

4%

Капитолийский холм — Щука / сосна (2014)

128

76%

13%

5%

2%

**

4%

Чайнатаун ​​/ ID (2012) *

81

40%

32%

21%

1%

**

6%

Баллард (2011)

128

59%

8%

28%

2%

**

3%

Фремонт (2011)

58

57%

10%

22%

9%

**

2%

Колумбия Сити (2011)

73

49%

23%

22%

1%

**

4%

Адмирал (2011)

120

65%

11%

18%

4%

**

2%

Отелло (2011)

120

63%

20%

9%

3%

**

5%

Капитолийский холм (2011)

138

67%

14%

8%

8%

**

3%

* В опросе китайского квартала / ID сотрудники сгруппированы с жителями. Все остальные области исследования в таблице показывают только то, как жители района посещают соответствующий районный деловой район.

** Для обучения до 2017 года TNC и такси включены в категорию «Другое».

Окрестности посетитель способ проезда в деловой район

Посетитель района и год обследования

Респонденты

Прогулка

Транзит

Привод

Велосипед (личный или велосипедный)

TNC / Такси

Прочие

Уоллингфорд (2019) 206 22% 20% 48% 0% 7% 3%
Гринвуд (2019) 164 10% 31% 51% 1% 1% 6%

Фремонт (2019)

224

16%

19%

53%

3%

4%

5%

Магнолия (2018)

53

2%

6%

87%

0%

0%

6%

Южный союз озера (2017)

78

15%

23%

40%

1%

15%

6%

Uptown / Lower Queen Anne (2017)

182

19%

27%

33%

1%

13%

7%

Баллард (2017)

267

8%

10%

67%

5%

5%

5%

Западный Сиэтл (2017)

127

8%

12%

71%

3%

3%

3%

15-я авеню E, Капитолийский холм (2016)

117

16%

26%

52%

2%

**

5%

U-район (2016)

135

13%

28%

48%

6%

**

5%

Колумбия Сити (2016)

227

9%

22%

65%

3%

**

1%

Зеленое озеро (2014)

85

15%

13%

67%

4%

**

1%

Капитолийский холм — Щука / сосна (2014)

157

23%

36%

37%

0%

**

4%

Китайский квартал / ID (2012)

209

16%

40%

39%

1%

**

4%

Баллард (2011)

171

5%

9%

79%

4%

**

3%

Фремонт (2011)

159

11%

26%

58%

4%

**

1%

Колумбия Сити (2011)

130

8%

10%

76%

3%

**

4%

Адмирал (2011)

80

29%

15%

53%

4%

**

0%

Отелло (2011)

89

13%

46%

35%

2%

**

4%

Капитолийский холм (2011)

151

19%

30%

43%

4%

**

1%

** Для обучения до 2017 года TNC и такси включены в категорию «Другое».

Полные отчеты

Группа

продвигает приватизацию инфраструктуры, усиленную лоббистами платных дорог для предложений по инфраструктуре, обсуждаемых в Конгрессе.

Организация рекламирует государственно-частное партнерство и процесс, известный как «рециркуляция активов», при котором правительство финансирует новое строительство и ремонт путем продажи или сдачи в аренду дорог, мостов, систем водоснабжения, автостоянок и других объектов инфраструктуры частным подрядчикам вместо оплачивая их за счет государственного финансирования.Частные операторы, в свою очередь, возмещают затраты, добавляя дорожные сборы или увеличивая плату за пользование, например, счета за воду или плату за парковку.

Новая группа, возглавляемая двумя бывшими мэрами, республиканцем Миком Корнеттом из Оклахома-Сити и демократом Майклом Наттером из Филадельфии, практически не опубликовала на своем веб-сайте информацию о своих сторонниках или о том, как она оплачивает волну телевизионной рекламы.

В Интернете очень мало информации о Let’s Build Infrastructure.Сайт был анонимно зарегистрирован в июне и не оставляет никаких следов об источниках финансирования. Корнетт и Наттер не ответили на запросы о комментариях.

Но ряд доказательств, включая сообщения в социальных сетях, а также документы о регистрации и лоббировании некоммерческих организаций, позволяет предположить, что операторы платных дорог причастны к пропаганде приватизации.

В 2019 году Ханс Клингер, зарегистрированный лоббист оператора платных дорог Cintra, американского филиала испанского инфраструктурного конгломерата Ferrovial, S.А. служил директором некоммерческой организации Invest in Texas Roads Now. Группа продвигала партнерство по строительству шести новых платных полос на скоростной автомагистрали около Далласа на межштатной автомагистрали 635 и четырех на межштатной автомагистрали 35 в Техасе.

Веб-сайт Invest in Texas Roads Now теперь перенаправляется на Let’s Build Infrastructure, и обе группы используют один и тот же язык веб-сайта, графику заголовков и дизайн логотипа.

Клингер, который не ответил на запрос о комментарии, был первым и единственным человеком, который ретвитнул рекламную кампанию в Твиттере для Let’s Build Infrastructure до того, как группа была представлена ​​в Politico на этой неделе.Консалтинговая фирма Black Diamond Strategies, партнером которой выступает Klinger, зарегистрирована для представления Cintra по вопросам, связанным с государственно-частным партнерством в сфере транспорта.

Cintra на протяжении многих лет сталкивалась с разногласиями по поводу управления платными дорогами в США. В Индиане компания более чем вдвое увеличила ставку для автомобилей, которые платят наличными за проезд по платной дороге Индианы, с 4,65 до 9,40 доллара. 75-летняя аренда дороги вызвала удивление в то время. Но падение трафика, отчасти из-за высоких дорожных сборов, привело к банкротству проекта в 2014 году.

Компания снова столкнулась с негативной реакцией в Северной Каролине после проекта Interstate 77 Express, который дал консорциуму во главе с Cintra возможность собирать плату за проезд в течение 50 лет в обмен на строительство и эксплуатацию полос. Автомобилисты жаловались на неровное покрытие, запутанный дизайн полос движения и «динамическую оплату дорожных сборов» Cintra, которая использует факторы заторов для повышения платы за проезд с максимальных 7 долларов до 10 долларов.

Группа, продвигаемая Cintra, появляется как раз в тот момент, когда переговоры в Сенате о роли государственно-частного партнерства в инфраструктуре достигли критической точки.Противоречивые предложения по размеру, сфере применения и финансированию законодательства об инфраструктуре проходят через Конгресс.

Многие демократы сошлись на плане, который финансируется за счет сочетания принудительного IRS, более высокого налога на прирост капитала для лиц с высоким доходом, более высокого предельного увеличения налога для домашних хозяйств с высоким доходом и сочетания подоходных налогов для корпораций. Эти средства будут использоваться для прямой оплаты расширения широкополосной связи, инфраструктуры электромобилей, модернизации аэропортов и наземного транспорта, а также других инвестиций.

Но конкурирующее предложение, поддержанное сенатором Кирстен Синема, штат Аризона, и Робом Портманом, штат Огайо, выпустило двухпартийный план, который меньше полагается на налоги и больше на тип государственно-частного партнерства, которое принесет пользу таким компаниям. как Cintra. В заявлении администрации Байдена о требованиях сенаторов четко перечисляются «государственно-частные партнерства, облигации для частной деятельности, облигации с прямой выплатой и рециркуляция активов для инвестиций в инфраструктуру» в качестве ключевых для финансирования альтернативного предложения.

Недавно опубликованная информация о лоббировании показывает, что другие операторы платных дорог и инвесторы пытаются влиять на участников переговоров в Конгрессе.Transurban, неоднозначный оператор дорожных сборов, который взимал до 30 долларов за пробки на своих дорогах в Вашингтоне, округ Колумбия, лоббирует законопроект. Ассоциация инвесторов в глобальную инфраструктуру, которая представляет интересы, связанные с приватизацией водоснабжения и транспорта, также пытается повлиять на законодателей.

В колонке мнений, посвященной этим усилиям, Корнетт и Наттер написали для The Hill, что государственно-частные партнерства — это просто рентабельный способ привлечь тех, кто обладает наибольшим опытом, к процессу восстановления стареющей инфраструктуры Америки.

«Сделки призваны побудить частных операторов брать деньги за ремонт и обслуживание существующей инфраструктуры, а также строить новые проекты, используя опыт, которого у государственных чиновников просто нет», — написали мэры.

Пара также предположила, что такие меры лучше всего подходят для населения и несут в себе небольшой риск или стоимость. «Государство и налогоплательщики полностью защищены, и проезжая часть всегда остается в собственности государства», — написали они. «Финансирование этих важнейших проектов — непростая задача, и не следует полагаться исключительно на повышение налогов и новые заимствования.”

Недавний рекорд, однако, менее возвышен, чем риторика. В рамках одной печально известной государственно-частной сделки Чикаго сдал в аренду городские парковочные счетчики группе инвесторов, которые быстро подняли сборы на 800%. Соглашение об аренде также вынудило город платить инвесторам каждый раз при параде или уличной ярмарке с ограниченной парковкой. Сделка продлится до 2083 года.

В рамках одной печально известной государственно-частной сделки Чикаго сдал в аренду городские парковочные счетчики группе инвесторов, которые быстро подняли сборы на 800 процентов.

В 2012 году частные инвесторы приобрели в аренду объекты водоснабжения в Байонне, штат Нью-Джерси, и Мидлтауне, штат Пенсильвания. Новые операторы стремительно начали ежегодно увеличивать счета за коммунальные услуги, и к 2019 году тарифы на воду выросли более чем на 50 процентов.

Даже истории успеха, представленные на веб-сайте Let’s Build Infrastructure, чреваты. Организация рекламирует работу системы водоснабжения Сан-Антонио, водоснабжения, которая завершила сделку с частным оператором по расширению пропускной способности трубопровода для обслуживания жителей города.Жители уже сталкиваются с почти 10-процентным увеличением счетов за водоснабжение, чтобы помочь в оплате проекта.

Наттер, сопредседатель новой группы, имеет собственные связи с интересами приватизации инфраструктуры. Он является советником юридической и лоббистской фирмы Dentons, которая ведет практику партнерства государственного и частного секторов в сфере транспорта. Бывший мэр Филадельфии также недавно работал оплачиваемым директором в совете Conduent, оператора платных дорог, который столкнулся со скандалами по всей стране из-за завышения счетов автомобилистов.

В пресс-релизе, объявляющем о группе, Наттер рекламируется как эксперт и защитник американской инфраструктуры, хотя его недавняя работа на оператора платных дорог опущена в его биографии.

Страница не найдена «Деревня Ларчмонт

Деревня Ларчмонт

Уведомление о промывке пожарного гидранта 2021

Департамент водоснабжения Ларчмонта промоет все пожарные гидранты и водопроводные сети в распределительной системе, начиная с 4 октября 2021 года.

Промывка в дневное время происходит с 8:00 до 16:00. При необходимости ночная промывка может производиться с 22:00 до 2:00. Промывка гидрантов — это необходимая процедура технического обслуживания системы для обеспечения работоспособности гидрантов и целостности водопровода в системе.

Как правило, промывка будет выполняться в следующих областях:

Читать далее… Уведомление о промывке пожарного гидранта 2021

Обратите внимание, что Verizon должен иметь доступ к своим линиям метро на Палмер-авеню между Ларчмонтом и Чатсуортом.Verizon начнет распиловку в пятницу и продолжит раскопки в понедельник. Они будут пересекать Палмер-авеню, чтобы получить доступ к люку для подземного соединения. У полиции Ларчмонт будет три сотрудника, отвечающих за работу в условиях дорожного движения. На Палмер Авеню будет по одной полосе движения в каждом направлении, открытой для движения. Ожидаем, что работа продлится несколько дней и продлится до следующей среды.

FLINT PARK ТЕННИСНЫЕ КЛИНИКИ ДЛЯ ВЗРОСЛЫХ Осень 2021 г.

Инструкции, предоставленные NR Sports

Kabwe Chipopola (KC) — сертифицированный специалист по теннису USPTR с более чем 20-летним опытом преподавания тенниса.Родом из Замбии, ему предложили стипендию для выступления в колледже Конкордия. Он был старшим профессионалом в клубе Rye Racquet Club, где преподавал как взрослые, так и юношеские программы. До этого он работал в клубах New Rochelle Racquet Club и Coveleigh Country Club. Он является главным профессиональным и младшим директором по высшим достижениям в NR Sports.

ИГРОКИ ДОЛЖНЫ БЫТЬ СВОИ

Читать далее… Теннисная клиника для взрослых Flint Park

Фестиваль искусств Ларчмонт 2021, где искусство оживает Комитет искусств Ларчмонт и деревня Ларчмонт рады сообщить, что Фестиваль искусств Ларчмонт состоится в субботу, 2 октября 2021 года, в парке Конституции.Фестиваль — это бесплатное семейное мероприятие с участием различных произведений искусства и художников, живой музыки в исполнении местных музыкантов и художественных мероприятий для детей. Открыта регистрация для художников, желающих участвовать в фестивале. Щелкните ИСПОЛНИТЕЛИ, чтобы зарегистрироваться.

Читать далее… Фестиваль искусств Ларчмонт 2021

Оплата налогов в деревне онлайн с помощью электронного чека или кредитной карты: Оплата налогов на недвижимость

Нажмите, чтобы купить: 2021-2022 Разрешения на парковку

Разрешение на теннис во Флинт-парке Теннисные корты во Флинт-парке откроются в понедельник, 5 апреля 2021 г.Для игры необходимы разрешения. Разрешения можно приобрести только в Интернете. Щелкните ссылку ниже. Вам будет предложено «Искать свою организацию». Введите «Village of Larchmont». Нажмите «Членство» и выберите тип разрешения. Разрешение на теннис в Flint Park. С любыми вопросами обращайтесь по адресу: [email protected]

Сбор органических отходов начнется 1 апреля 2021 г.

К органическим отходам, предназначенным для сбора, применяются следующие правила:

Что такое органические отходы? Органические отходы — это обрезки дворовых скот, которые санитарная комиссия собирает каждый год, начиная с 1 апреля. В первую очередь это касается обрезков травы и листьев, брошенных в мусорное ведро или мешок (подробности см. Ниже). Ветви также можно разложить, разрезать на 4 дюйма длины, связать и положить на землю рядом с мешками или банками с сыпучими дворовыми отходами.

Обязательно соблюдайте все правила вывоза дворовых отходов:

— Складские отходы

Читать далее… Сбор органических отходов 2021

PRRC Ларчмонт завершил черновой вариант плана для рассмотрения и получения отзывов сообществом.Черновик можно посмотреть здесь. Открытое собрание состоится в понедельник, 15 марта 2021 года, в 19:30, на котором Попечительский совет обсудит план и получит комментарии общественности. Ссылки на масштабную встречу будут размещены в календаре Деревни.

Стать офицером полиции Ларчмонта

Текущие вакансии — Сотрудник полиции:

Деревня Ларчмонт в настоящее время принимает резюме действующих полицейских, которые заинтересованы в переводе в деревню Ларчмонт. Village может рассмотреть для перевода сотрудников полиции, которые в настоящее время действуют с постоянным статусом в полиции округа Вестчестер, во всех муниципальных полицейских управлениях округа, а также в полиции штата Нью-Йорк и полиции Университета штата Нью-Йорк. Можно также рассматривать сотрудников полиции из департаментов округов Рокленд, Патнэм и Датчесс. Заинтересованным сторонам следует направить ваше резюме и сопроводительное письмо в полицию Ларчмонта

.

Читать дальше… Станьте офицером полиции Ларчмонта

Ресторан Хунань

Центр города Ларчмонт

Спор по парковочным талонам

Апелляции по поводу парковок

Проверка (1-й уровень)

С подписанием губернатором закона AB 1032 правоохранительные органы штата больше не могут аннулировать, отменять или уничтожать любые парковки или дорожные сообщения.Только ответственный за выдачу может потребовать отмены цитирования в соответствии со строгими правилами.

Если сторона решит оспорить разрешение на парковку, первым шагом будет инициирование административной проверки. У процитированной стороны есть двадцать один (21) день с даты публикации цитаты, чтобы инициировать запрос на административную проверку.

** Важно: не платите за цитирование, если вы подаете апелляцию на цитирование.

Административная проверка — это процесс, в ходе которого выдающий документ и его / ее руководитель проверяют цитату.Определение возвращается запрашивающей стороне по почте. После получения определения у указанной стороны есть двадцать один (21) день с даты отправки по почте, чтобы передать апелляцию на следующий уровень — административное слушание в университетском городке.

Перейдите по ссылке ниже, чтобы подать онлайн-апелляцию на цитирование. Вам понадобится ваш номер цитирования или номерной знак автомобиля Калифорнии, чтобы найти свое цитирование и подать онлайн-апелляцию. Обратите внимание, что вы будете перенаправлены на другую веб-страницу, где у вас будет возможность оплатить цитирование или начать процесс апелляции.

Pay My Cite

Если у вас есть вопросы, свяжитесь с нашим офисом по телефону (310) 243-3725.

Формы все еще доступны по ссылкам ниже или в офисе службы парковки в SCC-200. Заполненные формы следует вернуть в офис службы парковки с 8:00 до 17:00 или в нерабочее время в WH B-100.

Слушание (2-й уровень)

Указанная сторона запросит административное слушание и внесет штраф за парковку. Сотрудник по слушанию свяжется с запрашивающей стороной и назначит встречу для конференции.Слушания проводятся в кампусе в третью среду каждого месяца с 15:00 до 17:00.

После слушания офицер по слушанию отправит решение указанной стороне по почте. Штраф за парковку будет возвращен или возмещен. Если ссылка будет признана действительной, штраф за парковку будет аннулирован. Если указанная сторона по-прежнему не согласна с определением должностного лица, проводящего слушания, она может подать иск в суд мелких тяжб в Судебном суде Комптона. Это считается 3-м уровнем апелляции.

* Телефон службы парковки: (310) 243-3725

Доступны планы платежей

В соответствии с Кодексом транспортных средств штата Калифорния и общесистемной политикой CSU планы платежей доступны для тех, кто имеет несколько неоплаченных штрафов за парковку или имеет задолженность не менее 200 долларов. Для получения дополнительной информации, пожалуйста, свяжитесь с Джессикой Гарсия по телефону Услуги парковки и транспорта в Комплексе Малого колледжа, Комната 200, или свяжитесь с офисом по электронной почте по адресу [email protected] или по телефону (310) 243-3725.

Цель политики

Согласно политике CSU зарегистрированному владельцу или лицу, ответственному за парковку, разрешается участвовать в плане оплаты.Эта политика была создана в ответ на изменения в Кодексе транспортных средств Калифорнии как часть Законопроекта о сборке 503 (2017-18).

Заявление о правилах
  1. Зарегистрированный владелец (CVC 460, 505) или лицо, ответственное за цитирование, имеет право участвовать в плане оплаты, если у них есть несколько неоплаченных штрафов за парковку или не менее 200 долларов США.
    1. Как только этот порог будет достигнут, любые ссылки, связанные с этим транспортным средством, зарегистрированным владельцем или ответственным лицом, могут быть добавлены в план платежей во время регистрации.
    2. Если в течение периода плана платежей накапливаются дополнительные ссылки, план не может быть изменен для включения этих ссылок, а также не будет предложен план одновременных платежей.
    3. Указания в плане платежей не будут учитываться при определении права на иммобилизацию / буксировку / арест в соответствии с CVC 22651 (i) (1).
    4. После того, как транспортное средство остановлено / отбуксировано / арестовано из-за других нарушений, все ссылки, в том числе в плане выплат, подлежат немедленной оплате в соответствии с CVC 22651 (i) (1) (C).
    5. Планы платежей должны включать формулировку, позволяющую университетскому городку взимать дополнительные сборы, судебные издержки или гонорары адвокатам, связанные с взысканием непогашенной задолженности.
    6. Если человеку требуется постоянный доступ к парковке на территории кампуса, потребуется покупка разрешения на парковку.
  2. Плата за участие в плане платежей составляет 25 долларов США.
  3. Примененные штрафы за просрочку платежа не будут удалены, но любые штрафы за просрочку платежа, которые еще не были применены, будут отложены до тех пор, пока действует план платежей.Если человек соблюдает условия плана, эти штрафы за просрочку платежа будут отменены после того, как план выплат будет завершен.
    1. Если физическое лицо не выполняет план платежей, последующий план платежей не будет предлагаться для этих ссылок, и любые отложенные штрафы за просрочку платежа будут немедленно восстановлены.
  4. После того, как план платежей будет принят и физическое лицо будет придерживаться его условий, подробное описание неоплаченных штрафов за парковку и сборов за услуги не будет подаваться в DMV (также известное как «Удержание регистрации DMV») и в любую регистрацию DMV. Удержание на месте будет временно удалено.
    1. Если физическое лицо нарушает план платежей, удержание регистрации DMV будет восстановлено, если это применимо.
  5. При регистрации в плане требуется первоначальный взнос в размере 10% от суммы задолженности, плюс вступительный взнос.
  6. Выплаты должны производиться каждый календарный месяц.
    1. Нет льготного периода для просроченных платежей.
    2. Для платежей, отправленных по почте, допускается использование почтового штемпеля, отвечающего этому требованию.
  7. Продолжительность плана платежей
    1. Для остатков менее 200 долларов планы платежей не могут превышать четырех месяцев.
    2. Для остатков от 200 до 400 долларов планы платежей не могут превышать шести месяцев.
    3. Для остатков более 400 долларов планы платежей не могут превышать девяти месяцев.
    4. Срок погашения определяет соответствующий администратор.
  8. Эта политика не должна влиять на индивидуальные процедуры университетского городка для использования программы перехвата налогового департамента по франчайзингу или процесса «удержания» студентов (в соответствии с политикой CSU).
  9. Настоящая политика должна быть пересмотрена и повторно сертифицирована до 30 июня 2025 г.

Агенты перехватили четыре попытки незаконного ввоза в выходные дни

ЮМА, Аризона — Агенты пограничного патруля сектора Юма пресекли четыре попытки незаконного ввоза мигрантов за выходные.

В пятницу днем ​​агенты остановили автомобиль на красном Nissan Sentra на авеню B и шоссе 195. Агенты установили, что водитель-мужчина, гражданин США, вез на своем автомобиле четырех мигрантов. Проверка записей, проведенная в отношении 22-летнего водителя, показала, что он находился на федеральном испытательном сроке за контрабанду наркотиков через порт въезда в Сан-Луис.Все пассажиры автомобиля были арестованы, а автомобиль был арестован.

Когда агенты были на месте предыдущего инцидента, обеспокоенный гражданин остановился и сообщил им, что он видел людей на обочине дороги, садившихся в автомобиль к западу от их местонахождения. Автомобиль Jeep Grand Cherokee проехал мимо места нахождения агентов. Агенты преследовали автомобиль и попытались его остановить. Водитель не уступил и в конце концов вошел в жилой район. Водитель остановился возле авеню F и улицы Лос-Оливос, где четыре человека вышли из машины и скрылись пешком.Затем он отстранился и продолжал игнорировать огни и сирены пограничного патруля, прежде чем, наконец, снова остановиться у выхода из квартала.

Четверых пассажиров, сбежавших из машины, выследили на заднем дворе и нашли прячущимися в пустом трейлере. Агенты арестовали 18-летнего водителя-мужчину и 18-летнюю пассажирку, граждан США, а также четырех мигрантов и захватили автомобиль. Во время обыска автомобиля агенты обнаружили в перчаточном ящике заряженный 9-мм пистолет, который также был изъят.

Рано утром в воскресенье агенты задержали груз контрабандистов-мигрантов вдоль межштатной автомагистрали 8 к востоку от Андраде, штат Калифорния. Когда сотрудники сектора связи Юмы наблюдали за камерами в этом районе, они заметили трех человек, которые садились в Chevrolet Suburban вдоль межгосударственной автомагистрали возле съезда на Андраде-роуд и направлялись на восток. Агенты в этом районе остановили автомобиль и обнаружили 36-летнего гражданина США мужского пола, незаконно провозившего троих мигрантов. Агенты задержали водителя и мигрантов и захватили автомобиль.

Позже в тот же день сотрудники сектора коммуникаций Юмы заметили еще одну группу мигрантов, бегущих из приграничной зоны на стоянку Кечан. Трое из группы сели в красную Toyota Tundra, которая ждала на стоянке, а четвертый, который, похоже, был гидом, развернулся и направился обратно в Мексику. Агентам пограничного патруля удалось перехватить грузовик, прежде чем он выехал со стоянки. Водитель и пассажир, 25-летние граждане США мужского пола, были арестованы, а автомобиль — конфискован. Агенты также задержали трех мигрантов, одним из которых был 16-летний мужчина без сопровождения.

Агенты сектора Юма остановили автомобиль около
съезда на Андраде-роуд

Сравнительное исследование методов прогнозирования занятости парковок с учетом типа парковки и масштаба парковки

Проблемы с парковкой привлекают все большее внимание. Точное прогнозирование занятости парковки считается ключевым условием для оптимального управления ограниченными ресурсами парковки. Тем не менее, исследования по прогнозированию парковок, которые фокусируются на оценке загруженности различных парковок, что имеет решающее значение для координации управления несколькими парками (например,г., районного или городского) относительно ограничен. Это исследование направлено на анализ эффективности различных методов прогнозирования в отношении занятости парковок с учетом типа парковки и масштаба парковки. Для построения моделей, которые могут предсказывать занятость парковочных мест на разных паркингах. Чтобы сравнить прогностические характеристики этих моделей, были собраны реальные данные по четырем паркам в Шэньчжэне, Шанхае и Дунгуане за 8 недель, чтобы оценить корреляцию между атрибутами парковок и результатами прогнозов. Согласно тематическим исследованиям, среди четырех рассмотренных моделей SVM предлагает стабильную и точную производительность прогнозирования почти для всех типов и масштабов парковок. Для коммерческих, смешанных функциональных и крупномасштабных парковок FM1 с SVM сделал лучший прогноз. Для офисных и средних парковок FM2 с SVM сделал лучший прогноз.

1. Введение

Автомобильная стоянка является серьезной проблемой в городских районах по всему миру. Большинство стран сталкиваются с проблемами, связанными с нехваткой мест для парковки. С ускорением экономического развития и урбанизации число владельцев автомобилей быстро растет, что усугубляет дисбаланс между спросом и предложением на парковки [1]. Министерство общественной безопасности Китая опубликовало данные о владении автомобилями по всей стране в 2018 году, согласно которым количество автомобилей достигло 240 миллионов с ежегодным темпом роста 10. 51%, но общее количество парковочных мест составило всего 102,5 миллиона, включая частные и общественные парковочные места, что меньше половины от общего количества автомобилей. Более того, около 30% загруженности дорог в Чунцине и Шанхае, крупных городах Китая, вызвано нехваткой парковочных мест [2]. Эта проблема в основном вызвана неэффективным управлением парковкой. Согласно последнему отчету [3], коэффициент использования парковочных мест в более чем 90% городов Китая составляет <50%. С ограниченными территориями в городах увеличение площади парковок не будет устойчивым решением, но внедрение эффективного управления парковками будет практическим решением.Интеллектуальная система парковки - неотъемлемая часть эффективного управления парковкой. В интеллектуальной системе парковки прогнозирование занятости парковок с учетом времени будет иметь большое значение для лиц, принимающих решения, и градостроителей, касающихся парковки.

Количество доступных парковочных мест играет важную роль в процессах принятия водителями решений относительно парковки [4, 5]. Согласно Caicedo et al. [6], водители, обладающие информацией о наличии парковок, на 45% успешнее пользуются парковочными местами, чем те, кто не осведомлен.Более того, прогнозирование занятости парковок помогает в управлении транспортом и планировании [7]. Например, государственные учреждения, такие как отделы городского движения и планирования, используют прогнозируемую информацию о занятости парковок для управления транспортным спросом и заторами [8]. Руководители и операторы парковок могут предвидеть работу системы парковки и принимать краткосрочные и долгосрочные превентивные стратегические решения, чтобы избежать сбоев системы [9]. С другой стороны, прогнозирование занятости парковок может помочь снизить заторы на дорогах и снизить потребление энергии [10].Согласно отчету [11], в среднем водители в США тратят 17 часов в год на поиск парковочных мест, что обходится в 345 долларов США на одного водителя из-за расхода времени, топлива и выбросов. Если может быть предоставлен точный прогноз наличия парковки, водители могут сэкономить много времени при поиске парковочных мест, а потребление энергии может быть уменьшено. Таким образом, прогнозирование занятости парковок является критическим, но часто игнорируемым элементом транспортной системы, который может уравновесить распределение занятости парковок.

Таким образом, исследователи применили такие модели, как линейная регрессия (LR), машина опорных векторов (SVM), нейронная сеть с обратным распространением (BPNN) и авторегрессионная интегрированная скользящая средняя (ARIMA) для прогнозирования доступности парковок. Согласно обзору литературы, производительность этих моделей может значительно различаться, если принять во внимание тип парковки и парковочные размеры [12]. Sun et al. [13] использовали локальную модель линейной регрессии для прогнозирования краткосрочного трафика на основе данных о скорости движения на автостраде Хьюстона.Их результат показывает, что локальные линейные методы работают лучше, чем ядерные методы сглаживания. Apronti et al. [14] провели эмпирическое исследование, основанное на данных о дорожном движении, собранных на отобранных дорогах через Вайоминг. Затем они разработали модель линейной регрессии и модель логистической регрессии для прогнозирования объемов трафика. Результаты показали, что оба типа моделей полезны для точной и рентабельной оценки объемов движения на дорогах Вайоминга. Дешпанде и Баджадж [15] обсудили реализацию модели прогнозирования транспортного потока с использованием SVM на основе данных о дорожном движении, полученных возле платной площади Перунгуди в ИТ-коридоре в Ченнаи, Индия.Они использовали грубый набор для проверки результата прогноза. Результаты прогноза полностью удовлетворительны. Чен и Ван [16] предложили комбинацию регрессии опорных векторов и генетического алгоритма (ГА) для прогнозирования туристического спроса, прогнозирования потока въездного туризма в Китае и потока туристов в Шаньси, соответственно. Hong et al. [17] объединили GA и вспомогательную векторную регрессию для прогнозирования потока въездного туризма на Барбадосе и достигли результатов прогнозирования высокого качества. Pflügler et al. [18] использовали нейронную сеть для прогнозирования доступности парковочных мест в городских районах Мюнхена на основе следующих факторов: день недели, время, местоположение, температура, события, трафик, время отпуска и количество осадков.Это показывает, что общедоступная информация может быть хорошей отправной точкой для прогнозирования, но нам все равно нужно полагаться на исторические данные о парковках. Чен [19] предсказал загруженность парковок в Сан-Франциско с помощью нейронной сети, ARIMA, линейной регрессии и опорной векторной регрессии. Установлено, что нейронная сеть дает лучшие результаты прогнозирования среди вышеупомянутых моделей. Однако нейронная сеть требует обучения более 90 минут, что действительно долго. Хавилуддин и Райнер [20] разработали модель BPNN для прогнозирования ежедневного сетевого трафика.Модель показала довольно хорошее значение среднеквадратичной ошибки (MSE), а два скрытых слоя можно было использовать в качестве модели для прогнозирования объема трафика. Основываясь на модели BPNN, Пурнавансиах и Хавилуддин [21] спрогнозировали ежедневный сетевой трафик в Университете Мулаварман, Восточный Калимантан, Индонезия, на основе моделей нейронных сетей BP и радиальной базисной функции (RBF) и достигли превосходных прогнозируемых результатов. Ван [22] разработал модель BPNN для прогнозирования транспортного потока в Гуанчжоу, Китай, с августа по декабрь 2014 года.Они проанализировали структуру сети и параметры BPNN для прогнозирования автобусного трафика. Доу и др. [23] использовали ARIMA для прогнозирования транспортного потока в несколько периодов времени и представили численные примеры полевых данных, чтобы подтвердить точность своей модели. Густавссон и Нордстрем [24] использовали ARIMA для прогнозирования пассажиропотока различных типов шведского въездного туризма и достигли высокого качества прогнозирования.

По признанию авторов, систематической оценки влияния различных методов прогнозирования на заполняемость парковок с учетом типа парковки и масштаба парковки не проводилось. Для решения этой проблемы в данной статье предлагается сравнительное исследование влияния различных методов, таких как линейная регрессия, SVM, нейронная сеть и ARIMA, на производительность прогнозирования выбранных парковок с учетом различных типов парковок и парковочных весов. Для тематических исследований были собраны реальные данные из Шэньчжэня, Шанхая и Дунгуаня и использованы для анализа.

Остальная часть статьи организована следующим образом. В разделе 2 подробно рассматриваются методологии, включая рамки исследования, сбор и обработку данных, методы и модели прогнозирования, выбор параметров модели и индексы оценки.Мы обсуждаем эмпирические эксперименты для прогнозирования почасовой занятости парковок с реальными данными в разделе 3, после чего следует сравнительный анализ производительности четырех различных моделей с использованием двух методов прогнозирования с учетом типа парковки и масштаба парковки. Наконец, раздел 4 завершает статью вместе с обсуждением будущих исследований.

2. Методология
2.1. Подход к исследованию

Рамки исследования этого исследования изображены на рисунке 1. Структура состоит из трех этапов: сбор данных, разработка метода и оценка результатов.В части сбора данных собираются реальные данные с четырех парковок разного масштаба и типа. Почасовые данные о занятости парковок на стоянках получаются на основе учетных записей автомобилей во время и в нерабочее время. В части разработки метода были предложены два метода прогнозирования. Четыре модели прогнозирования были разработаны с помощью Python, и каждая модель прогнозирования применяется с методом прогнозирования 1 (FM1) и методом прогнозирования 2 (FM2). Для настройки параметров применялся метод перекрестной проверки.В части оценки вычисляются корневая MSE (RMSE) и средняя абсолютная ошибка (MAE) для сравнения производительности двух методов прогнозирования и четырех моделей прогнозирования с учетом типа парковки и масштаба парковки.


2.
2. Описание данных

Четыре автостоянки, расположенные в Шэньчжэне, Дунгуане и Шанхае, разного масштаба и типа, были выбраны для получения записей о въездах и выездах за 7 недель подряд. Информация о четырех парках представлена ​​в таблице 1.

900 0

Название Haiya Zhongshe Nancheng Haiya Shanghai BFC

Сокращение PL1 PL1 PL1
Город Шэньчжэнь Шэньчжэнь Дунгуань Шанхай
Масштаб 2000 170 150 660
Первые автомобили 64 16 14
Тип Коммерческий паркинг Офисный паркинг Смешанный функциональный паркинг Офисный паркинг
Адрес No. 99 Jianan Road, Bao’an District, Shenzhen No. 1028 Buji Road, Dongxiao street, Luohu District, Shenzhen 150 метров к северо-западу от пересечения улиц Dongguan-tai и Hongfu West Road, Dongguan No. 600 East Вторая улица Чжуншань, район Хуанпу, Шанхай

Были собраны данные о парковках четырех парковок за 55 дней с 2 ​​июня 2018 г. по 27 июля 2018 г. В ходе анализа было зарегистрировано 606 959 записей о нахождении и неиспользовании автомобилей.Мы записывали количество автомобилей, въезжающих и выезжающих за каждый час, для почасового прогноза. Записи первых 6 недель, 9 июня 2018–20 июля 2018, использовались в качестве обучающих данных для обучения моделей, а данные последней недели, 21 июля 2018–27 июля 2018, использовались в качестве данных анализа.

Диаграммы парковки четырех парковочных мест в первые 5 недель показаны на Рисунке 2. Четыре парковки подпадают под три категории. На коммерческих автостоянках (PL1) количество парковок в выходные дни намного больше, чем в будние дни.Ситуации офисных парковок (PL2 и PL4) наоборот. Что касается смешанной функциональной парковки (PL3), то количество автомобилей в будние и выходные дни существенно не различается. Хотя изначально это была коммерческая парковка, но она была расположена в географическом месте, окруженном корпоративными зданиями, ситуация с парковкой переплетена и сложна. Учитывая масштаб парковок, мы разделили их на три категории. PL1 — крупный парк, PL4 — средний парк, а PL2 и PL3 — малые парки.

На основании записей о въезде и выезде с четырех парковок мы рассчитываем количество автомобилей, стоящих на парковках в час. Первоначальное количество транспортных средств было установлено для каждой стоянки на основе масштаба каждой стоянки, полученного в результате предыдущих исследований. Начальные значения PL1, PL2, PL3 и PL4 установлены как 64, 16, 14 и 0, что делает нижнюю часть каждой парковочной кривой близкой к нулю.

2.3. Методы прогнозирования

В данной статье были предложены два метода прогнозирования.FM1 считает выходные и рабочие дни одним и тем же набором. Учитывая недельный график, мы выбираем данные за вчерашний день и тот же день на прошлой неделе в качестве независимых переменных для прогнозирования занятости парковки.

FM2 рассматривает выходные и будние дни как две отдельные группы и отдельно прогнозирует загруженность парковок. Как показано на Рисунке 2, кривые тарифов на парковку в выходные дни аналогичны, в то время как кривые тарифов на парковку в будние дни имеют ту же тенденцию. Кривые стоимости парковки в разные недели сильно пересекаются.Поэтому прогнозы на выходные и будние дни мы делаем отдельно. Для будних дней считайте данные за предыдущие пять дней недели как независимые переменные. Для выходных считайте данные двух предыдущих выходных как независимые переменные.

2.4. Модели прогнозирования и установка параметров

Конечная цель нашего исследования — заранее точно предсказать загруженность парковки. Таким образом, качество подгонки является важным критерием при выборе модели. Согласно приведенному выше обзору и соответствующей информации, линейная регрессия [25], ARIMA [26], SVM [27] и BPNN [28] имеют отличные характеристики прогнозирования и осуществимость, которые выбраны в качестве прогнозируемых моделей в этом исследовании.

2.4.1. Линейная регрессия

Простейшим определением линейной регрессии является присвоение набора точек, D , и построение функции, которая соответствует набору точек, что делает ошибку между набором точек и функцией минимальной. Если функция представляет собой прямую линию, это называется линейной регрессией. Общая форма модели множественной линейной регрессии показана следующим образом: где Y — объясненная переменная, — объясняющая переменная K , — неизвестный параметр K + 1, а μ — член случайной ошибки. .

Преимущества линейной регрессии: (1) плавный расчет, (2) отсутствие параметров настройки и (3) удобство. Недостатком является то, что прогноз не очень точен по сравнению с другими сложными моделями. Модель линейной регрессии недостаточно применима для данных с нелинейными характеристиками.

2.4.2. ARIMA

Модель ARIMA была создана в результате преобразования нестационарных временных рядов в стационарные временные ряды. Модель ARIMA можно разделить на скользящую среднюю (MA), авторегрессию (AR), авторегрессионную скользящую среднюю (ARMA) и ARIMA на основе стабильности исходной последовательности и различий в регрессии.Модель ARIMA ( p , d , q ) задается с помощью

. Сначала было проведено дифференцирование второго порядка для преобразования временного ряда в один, который является стационарным. Затем мы использовали функцию автокорреляции (ACF) и функцию частичной автокорреляции (PACF), чтобы определить оптимальное количество членов MA и AR.

2.4.3. SVM

Основная идея SVM — создать гиперплоскость классификации в качестве поверхности принятия решений, чтобы максимизировать границу изоляции между положительными и отрицательными примерами. Теоретической основой SVM является теория статистического обучения. SVM имеет свои уникальные преимущества и может эффективно решать практические задачи с использованием небольших выборок, точек локального минимума, высокоуровневого распознавания образов и нелинейности.

В этом исследовании используется модель регрессии опорных векторов (SVR), которая является разновидностью SVM и широко используется при прогнозировании временных рядов из-за ее сильной способности решать нелинейные задачи. SVR снижает риск, поскольку он основан на принципе минимизации структурного риска, который, по сути, представляет собой задачу оптимизации выпуклого квадратичного программирования с линейными ограничениями.

Функция ядра — это новый метод SVM, который решает нелинейные задачи. Если функция удовлетворяет условиям, мы можем обойти операцию комплексного размерного преобразования и напрямую использовать преобразование функции ядра для решения многомерных внутренних произведений. Линейное ядро, полиномиальное ядро, ядро ​​радиальной базисной функции (RBF) и сигмоидное ядро ​​обычно используются с SVM. Уравнения (3) — (6) обозначают вышеупомянутые четыре ядра:

Что касается SVM, он реализован на MATLAB с использованием LIBSVM [29], библиотеки для поддерживающих векторных машин.RBF (радиальная базисная функция) использовалась как функция ядра, а epsilon SVR была выбрана в качестве модели SVM. Параметр штрафа C и параметр ядра гамма были выбраны на основе поиска по сетке с перекрестной проверкой. Были опробованы разные пары значений ( C , гамма ), и была выбрана та, у которой была лучшая перекрестная проверка RMSE. Мы попробовали экспоненциально растущие последовательности C и гамма , чтобы определить хорошие параметры.Сначала использовалась грубая сетка, чтобы определить лучшую область на сетке, а затем был проведен более точный поиск сетки в этой области. После того, как были найдены лучшие значения параметров, окончательная модель SVM была обучена на всем наборе обучающих данных.

2.4.4. BPNN

BPNN — это многослойная сеть с прямой связью, обученная алгоритмом обратного распространения ошибок, который в настоящее время является одной из широко используемых моделей нейронных сетей. Сеть BP может хранить и изучать большое количество отношений отображения режима ввода-вывода, не раскрывая заранее математическое уравнение.Правило обучения состоит в том, чтобы постоянно корректировать вес и порог сети, используя метод градиентного спуска через BP. Конечная цель — минимизировать сумму квадратов ошибок сети.

Что касается BPNN, мы построили трехуровневую нейронную сеть. У входного слоя было 2 единицы, а у выходного слоя — 1 единица. Другие параметры сети, такие как цикл обучения, нейроны в скрытом слое, скорость обучения и импульс, были выбраны путем моделирования с использованием метода проб и ошибок.Модель была обучена с использованием различных комбинаций этих параметров, чтобы достичь максимальной предсказуемости сети для тестовых данных путем анализа RMSE. Это было достигнуто путем сохранения постоянных выбранных параметров и медленного перемещения других параметров в широком диапазоне значений, как было предложено в предыдущих работах [30].

2,5.
Индексы оценки

Эффективность моделей оценивается с использованием RMSE и MAE для выбора лучшей модели прогнозирования: чем меньше ошибка, тем лучше модель.Уравнения (7) и (8) представляют собой расчеты RMSE и MAE.

MSE — это ожидаемое значение квадрата разницы между оценочным значением параметра и действительным значением параметра. RMSE — это арифметический квадратный корень из MSE; он используется для измерения отклонения между наблюдениями и реальными значениями. Чем меньше значение RMSE, тем точнее модель прогнозирования:

MAE — это среднее значение абсолютной ошибки, которое предпочтительно может отражать фактическую ситуацию прогнозируемой ошибки: где f i указывает прогнозируемое значение и y i указывает действительное значение.

RMSE и MAE — абсолютные показатели. Чем меньше значения RMSE и MAE, тем лучше прогноз. При сравнении эффективности прогнозирования различных моделей относительно одной и той же цели, MAE и RMSE будут рассматриваться как наиболее подходящие меры.

3. Результаты и обсуждение

Линейная регрессия, SVM, BPNN и ARIMA использовались для разработки моделей для прогнозирования занятости вышеупомянутых четырех парковок. Модели машинного обучения (линейная регрессия, SVM и BPNN) применялись к обоим методам прогнозирования.Для прогнозирования ARIMA необходимы непрерывные исторические данные. Следовательно, к ARIMA применялся только FM1.

3.1. Результаты прогнозирования FM1

На рисунке 3 показаны результаты прогнозирования для четырех парковок со всеми моделями, использующими FM1. Среди четырех прогнозирующих моделей с FM1, SVM показал лучшие результаты для всех парковок.

В таблице 2 показаны результаты прогнозирования FM1. Сравнение производительности FM1 со всеми моделями для разных масштабов и типов парковок показано на рисунке 4.SVM показал лучшие результаты среди всех моделей.

900 900 PL1 900

Модель Парковка RMSE MAE

LR PL1 87,4 64,3
PL1 8,9
PL3 34,5 31,9
PL4 32,1 23. 0

ARIMA PL1 136,0 97,0
PL2 19,7 17,0
PL3 27,3 21,7
18,3

NN PL1 89,0 63,9
PL2 13,3 10.4
PL3 35,7 32,8
PL4 35,4 25,3

SVM PL1 84,3 59,6
84,3 59,6
6,2
PL3 18,8 15,6
PL4 23,3 17,9

Примечание . LR указывает на линейную регрессию. NN указывает на нейронную сеть обратного распространения.

Таким образом, с учетом типа парковок для коммерческих парковок, например, PL1, и офисных парковок, PL2 и PL4, SVM сделал лучший прогноз. ARIMA показала худшие результаты среди всех моделей. Для смешанных функциональных парковок, то есть PL3, SVM сделал лучший прогноз, а BPNN — худший.

Учитывая масштаб стоянок, для крупномасштабных стоянок, т.е.е., PL1, SVM сделали лучший прогноз, а ARIMA — худший среди всех моделей. Для парковок среднего размера, то есть PL4, SVM дал лучший прогноз, а BPNN показал худшие результаты среди всех моделей. Для небольших парковок, то есть PL2 и PL3, SVM показал себя лучше всех.

3.2. Результаты прогнозирования FM2

На рисунке 5 показаны результаты прогнозирования четырех парковок со всеми моделями, кроме ARIMA, с использованием FM2. Поскольку ARIMA является моделью временных рядов, она не подходит для FM2. Среди четырех моделей прогнозирования с FM2, SVM показал лучшие результаты для большинства парковок, кроме PL1.

В таблице 3 показаны результаты прогнозирования FM2. Сравнение производительности FM2 со всеми моделями для разных масштабов и типов парковок показано на рисунке 6. SVM показал лучшие результаты среди всех моделей для большинства парковок, за исключением больших коммерческих парков.

900 PL 9004 17,574

Модель Парковка RMSE MAE

LR PL1 88.2 60,7
PL2 9,1 7,0
PL3 36,2 28,9
PL4 21,9 15,9

0

99,5 66,3
PL2 13,1 10,9
PL3 36,7 30,6
PL4 29. 0 20,9

SVM PL1 99,6 68,6
PL2 8,2 6,1
PL3 20,6 PL3 21,4 15,7

Таким образом, учитывая тип парковки для коммерческих парковок, то есть PL1, линейная регрессия дала лучший прогноз.Для офисных парковок (PL2 и PL4) и смешанных функциональных парковок (PL3) SVM сделала лучший прогноз, а BPNN — худший.

Учитывая масштаб парковки, для крупномасштабных парковок, то есть PL1, линейная регрессия дала лучший прогноз. Для парковок среднего размера (PL4) и небольших парковок (PL2 и PL3) SVM сделал лучший прогноз, а BPNN — худшее.

3.3. Сравнение FM1 и FM2

Производительность FM1 и FM2 с SVM для разных масштабов и типов парковок сравнивалась и показана на рисунке 7.


Хотя модель SVM с FM2 в случае PL1 работала хуже, чем LR с FM2, модель SVM с FM1 показала лучшие результаты среди всех моделей с FM1 и FM2 для PL1. Таким образом, можно сделать вывод, что SVM превосходит другие алгоритмы в прогнозировании занятости парковок для всех парковок.

Таким образом, учитывая тип парковки, для коммерческих парковок (PL1) и смешанных функциональных парковок (PL3) FM1 показал лучшие результаты. Для офисных парковок (PL2 и PL4) FM2 с SVM сделал лучший прогноз.Учитывая масштаб парковки, для крупномасштабных парковок (PL1) FM1 сделал лучший прогноз. Для парковок среднего размера (PL4) FM2 сделал лучший прогноз. Для небольших парковок не было никаких выводов, поскольку FM2 с SVM сделал лучший прогноз для PL2, а FM1 с SVM сделал лучший прогноз для PL3.

3.4. Обсуждение

В целом, можно обнаружить, что SVM очень многообещающе для большинства исследуемых прогнозируемых мест на парковках. Полученные экспериментальные результаты демонстрируют потенциальные возможности модели SVM, что можно объяснить тремя конкурентными преимуществами модели SVM перед традиционными моделями прогнозирования на основе статистических данных и моделью прогнозирования на основе BPNN.Прежде всего, SVM — это более сложная модель с большим количеством параметров по сравнению с ARIMA и LR. Можно обнаружить, что лучшее соответствие SVM было обусловлено, главным образом, большим количеством параметров [31]. Кроме того, благодаря принятию принципа минимизации структурного риска (SRM), модель SVM может устранить типичные недостатки традиционных моделей [32], такие как проблемы переобучения, и, таким образом, получить более стабильные и надежные результаты обобщения. Кроме того, SVM — это задача выпуклой оптимизации. Локальное оптимальное решение — это глобальное оптимальное решение, поэтому глобальный оптимум легко найти.Эти преимущества могут объяснить, почему модель SVM работает явно лучше, чем другие модели в тематических исследованиях.

4. Выводы

В этом исследовании было проведено систематическое сравнение для анализа прогноза занятости парковок для парковок разных типов и масштабов. Для разработки моделей прогнозирования занятости парковок использовались два метода прогнозирования и четыре модели прогнозирования (линейная регрессия, SVM, BPNN и ARIMA). Для реализации моделей были проведены численные эксперименты для прогнозирования почасовой занятости парковок с использованием реальных данных с четырех парковок, расположенных в Шэньчжэне, Дунгуане и Шанхае, разных масштабов и типов.Результаты показывают следующее. (i) В целом, среди четырех моделей, рассмотренных в этом исследовании, SVM превосходит другие в прогнозировании занятости парковок. Когда тип парковки не определен или метод прогнозирования еще не определен, для прогнозирования занятости парковки рекомендуется использовать SVM. (ii) Принимая во внимание тип парковки, для коммерческих парковок и смешанных функциональных парковок, FM1 с SVM сделали лучший прогноз. Для офисных парковок FM2 с SVM сделали лучший прогноз.(iii) Учитывая масштаб стоянки, для крупномасштабных стоянок FM1 с SVM сделали лучший прогноз. Для парковок среднего размера FM2 с SVM сделал лучший прогноз.

Доступность данных

Данные будут доступны по запросу только для исследовательских целей.

Автор: alexxlab

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.