В работе предлагается алгоритм пространственной агрегации линейных городских объектов (уличных парковочных зон), основанный на восстановлении осевой линии улицы по дискретному набору координат и формировании интегральных показателей притяжения. Алгоритм ориентирован на задачи математического моделирования спроса на платную уличную парковку и обеспечивает устойчивое формирование объяснимых факторов для последующего использования в регрессионных и гравитационных моделях (в том числе модели Хаффа). Особенностью подхода является использование главных компонент для упорядочивания геометрии зон и снижение вычислительной сложности при работе с геоданными.

Ключевые слова: платная парковка, парковочный спрос, пространственная агрегация, точки притяжения, тарифная политика, пространственный анализ, умный город, модель Хаффа, городская инфраструктура, пространственное распределение спроса

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 5.2.2 - Математические, статистические и инструментальные методы в экономике

В статье описывается методология построения регрессионной модели заполняемости платных парковочных зон с учетом неравномерного распределения сессий в течение дня и особенностей поведения двух групп клиентов – регрессионная модель состоит из двух уравнений, учитывающих особенности каждой группы. Кроме того, описан процесс создания модели данных, сбор, обработка и анализ данных, распределения заполняемости в течение дня. Также приведена методология моделирования явления, распределение которого имеет форму колокола и зависит от времени суток. Результаты могут быть использованы коммерческими предприятиями, управляющими парковками, и городским администрациями, исследователями при моделировании аналогичных показателей, которые демонстрируют нормальное распределение, характерное для многих естественных процессов (клиентопоток в отделениях банка, пополнение и/или снятие средств в течение жизни пополняемых депозитов и т. п.).

Ключевые слова: платные парковки, заполняемость, регрессионная модель, клиентское поведение, поведенческая сегментация, устойчивость модели, моделирование, прогнозирование, управление парковкой, распределение показателя

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ