基于出租車訂單數(shù)據(jù)的停車泊位共享區(qū)塊選擇

暨巍 鄭彭軍 黃正鋒

[摘要]以寧波市為例，創(chuàng)新性地對城市各區(qū)域實施泊位共享策略的適合程度進行了研究。首先基于出租車訂單數(shù)據(jù)建立評價指標體系，然后通過密度統(tǒng)計得到出租車出行熱點區(qū)域，將這些區(qū)域作為評價單元，最后通過可拓學和熵權法對各評價單元的共享匹配度進行定量評價，評價結果客觀地反映了寧波市各區(qū)域實施泊位共享的適合程度，評價方法對同類研究有借鑒意義。

[關鍵詞]出租車;訂單數(shù)據(jù);泊位共享;可拓學;熵權法

[中圖分類號]U469.12???? [文獻標識碼]A???? [文章編號]1005-152X（2022）03-0069-08

Selection of Parking Space Sharing Area Based on Taxi Order Data

JI Wei， ZHENG Pengjun， HUANG Zhengfeng

（Faculty of Maritime & Transportation， Ningbo University， Ningbo 315211， China）

Abstract： Taking Ningbo as an example， the paper made an innovative study on the suitability of implementing the parking space sharing strategy in each region in Ningbo. Firstly， based on taxi order data， it established an evaluation index system. Then， through density statistics， it got hot spots of taxi routes. Finally， it took these hot spots as evaluation units， and quantitatively evaluated the shared matching degree of each evaluation unit by extenics and entropy weight method. The evaluation results could objectively reflect the suitability of parking space sharing in each region in Ningbo， and the evaluation method could provide references for similar researches.

Keywords： taxi; order data; parking space sharing; extenics; entropy weight method

0 引言

隨著我國城鎮(zhèn)化和機動化的迅速發(fā)展，各大城市的機動車保有量都呈逐年上漲的趨勢，遠遠超出規(guī)劃預期[1]。然而，在機動車保有量快速增長的同時，城市停車設施發(fā)展緩慢。據(jù)統(tǒng)計，我國停車缺口率達到50%，停車貴、停車難問題已經成為城市有車族的最大煩惱之一[2]。停車位的稀缺，導致停車用戶需要花費大量的時間尋找車位，不僅增加了出行成本，還會惡化交通擁堵和環(huán)境污染等問題[3]。目前解決停車問題的方法主要有兩種：一是增加車位供給;二是共享現(xiàn)有車位存量[4]。新建停車場，從增加車位供給角度解決停車難問題的傳統(tǒng)思路，不僅要承擔高額的土地、資金、人力等成本，且老城區(qū)已有的城市格局帶來的空間限制也使得擴建停車場越來越難以實現(xiàn)。

停車泊位共享是指利用鄰近區(qū)域停車需求時空上的互補性，引導鄰近的土地使用者共用停車位，減少對車位的絕對數(shù)量需求，在現(xiàn)有車位存量的基礎上解決停車難問題。停車共享理念最早是由美國城市土地研究所（ULI）編制的第一版《Shared parking》一書中提出的[5]，該理念體現(xiàn)了協(xié)調、優(yōu)化區(qū)域資源的思想。目前，停車泊位共享是國內外研究的一個熱點，研究內容主要為泊位分配利用和停車需求預測。

在泊位分配模型方面，姚恩建，等[6]在分析居住區(qū)實施停車泊位共享可行性的基礎上，以提高泊位利用率為目標，建立居住區(qū)共享車位資源優(yōu)化配置的加權頂點圖著色模型及求解算法，并用仿真實驗加以驗證，最后結果顯示該方法可以將泊位利用時長提高11.82%。王韓麒[7]建立了共享停車泊位的分配原則及優(yōu)化原則，并在此基礎上構建共享停車泊位的動態(tài)分配模型，在每一次分配后對共享停車泊位資源進行重新整合和優(yōu)化，實現(xiàn)實時動態(tài)調整共享停車泊位分配方案，在滿足用戶停車需求的同時，將停車泊位的利用率提高18%。Shao，等[8]提出了一個簡單的二進制整數(shù)規(guī)劃模型，在停車場時間和空間限制下，盡可能多的接受停車預約請求，并分配給特定的停車場。Guo，等[9]通過仿真優(yōu)化方法建立停車泊位回購模型，模型以停車需求者的利益最大化為目標，在停車泊位共享時間的限制下得出最優(yōu)的停車泊位使用策略。Xie，等[10]將結構方程模型和 Logit模型相結合，構建了一種泊位共享規(guī)劃模型，用以解決真實停車環(huán)境中的泊位動態(tài)分配問題。孫會君，等[11]綜合考慮了租用車位成本、接受停車請求的獲利、拒絕租用車位和拒絕停車請求的損失，以運行商利益最大化為目標，提出整數(shù)規(guī)劃模型，統(tǒng)一決策車位租用和請求分配。

在泊位需求預測方面：薛行健，等[12]以現(xiàn)實停車配件指標問題為切入點，構建了一種基于停車生成率法和效用折減量相結合的泊位預測模型，并對停車配件指標規(guī)劃采取類比法進行調整。祝福云，等[13]在已有停車需求預測模型的基礎上以停車生成率為基礎，考慮不同用地性質和停車時長差異的影響建立了泊位共享需求預測模型，并以西安市鐘樓商圈及小寨商圈為例進行實例分析。Jiang，等[14]主要從停車生成率和尋泊時間以及停車時長等幾個方面出發(fā)，建立了基于泊位共享策略的停車需求預測模型。

目前，國內外學者已經提出了大量基于泊位共享的泊位優(yōu)化模型與需求預測模型，但鮮有文章從區(qū)塊共享能力評價入手，為共享停車區(qū)塊選取提供科學的決策依據(jù)。據(jù)不完全統(tǒng)計，目前市面上的共享停車平臺有100多個，但均未達到一定的市場規(guī)模，大量平臺反映其實施共享停車的效果具有明顯的地段差別。共享停車前期需要進行大量的線下地推，利用宏觀數(shù)據(jù)對城市不同區(qū)域的共享匹配度進行評價，過濾掉不適合共享的區(qū)域，能有效的降低共享停車推進的盲目性，為企業(yè)或相關機構節(jié)省大量的成本，有效地提高城市泊位共享實施的成功率。

從城市的維度對不同區(qū)塊的共享能力進行評價，需以宏觀數(shù)據(jù)作為支撐，而收集私家車的出行信息十分困難，需要投入較高的成本，這將削弱本文的研究價值。在一定的出行距離內，出租車在可達性、省時性、便利性和出行的時空分布上均與私家車有較高的相似度，從某種程度上來說，出租車的出行特征正好反映了私家車的出行特征。因此，本文假設出租車在某一區(qū)域的到訪量與私家車到訪量成正比例關系，在此基礎上利用出租車訂單數(shù)據(jù)對區(qū)塊共享匹配度進行評價。

可拓學由我國學者蔡文教授提出，其將事物的量和質聯(lián)系在一起研究，能夠根據(jù)事物的特征值判斷事物屬于某集合的程度，利用可拓學評價模型可將多參數(shù)因子的目標歸結為單目標決策，并以定量的數(shù)值來表示評定結果。這種評價方法已經在農業(yè)、經濟、軍事、交通、建筑等領域被大量學者廣泛應用。影響城市不同區(qū)域泊位共享匹配度的指標數(shù)量多，且存在不相容的特征，采用可拓學評價模型可以有效地解決各指標不相容問題，科學、客觀得到城市各區(qū)塊的泊位共享匹配度。熵權法是一種客觀賦權的方法，它是利用各指標熵值所提供的信息量大小來決定指標權重的方法，采用熵權法可以避免指標權重受人為因素干擾[15]。

本文采用可拓學評價和熵權法作為定量描述城市不同區(qū)域的共享匹配度的方法。以寧波市主城區(qū)為例，首先基于出租車訂單數(shù)據(jù)建立指標評價體系;然后通過設置閾值提取寧波市出租車上下客熱點區(qū)塊，以此為基礎得到熱點區(qū)域并將其作為待評單元;依次建立經典域矩陣、待評物元矩陣、關聯(lián)度函數(shù)模型，得到各區(qū)域的各指標關聯(lián)度;最后通過熵權法得到各指標的權重，并對指標關聯(lián)度加權處理后得到各熱點區(qū)域的泊位共享匹配度。

1 建立評價指標體系

1.1 數(shù)據(jù)來源及居民出行時間分布

本文選取出寧波市內24h 的出租車訂單數(shù)據(jù)作為研究的數(shù)據(jù)支撐，訂單數(shù)據(jù)包括上、下客點經緯度，上、下客時間等。出租車是城市交通的重要組成部分，其運營時間和分布特征體現(xiàn)著城市居民的出行特征[16]，因此，本文假設出租車的出行活動為城市居民的出行活動，并通過分析出租車訂單包含的出行時間信息，從宏觀上判斷出行目的。

基于寧波市出租車訂單數(shù)據(jù)，選取連續(xù)五個工作日的數(shù)據(jù)繪制出租車下客次數(shù)時間分布圖，結果如圖1所示，可以看出寧波市工作日居民出行時間具有明顯的峰值分布特點，且各個工作日的峰值分布情況相似，其中早高峰在08：00-10：00點之間，晚高峰在19：00-21：00之間，10：00-19：00為平峰時段。

影響泊位共享匹配度的因素有很多，包括停車時長、地理位置、信息的獲取發(fā)布、泊位管理等。如何利用出租車訂單這類宏觀數(shù)據(jù)建立指標體系，以較低的成本識別出泊位共享匹配度高的區(qū)塊具有現(xiàn)實的應用意義。本文從時間維度上分析出租車訂單數(shù)據(jù)，判斷居民出行目的，并以此為基礎建立改進型高峰時段入出比、彈性到訪密度、通勤到訪密度這三個指標，反映各區(qū)塊各類停車需求的大小及比例關系，試圖定量描述區(qū)域泊位共享匹配度。

（1） C1：改進型高峰時段入出比。高峰時段入出比指的是在一定的區(qū)域范圍內，早高峰進入、晚高峰離開區(qū)域的居民人數(shù)總和與早高峰離開、晚高峰進入?yún)^(qū)域的居民人數(shù)總和的比值。這一指標能夠反映區(qū)域辦公用地與住宅用地的停車需求比例關系，簡單來說，高峰時段入出比小，則說明該區(qū)域的住宅用地停車需求相對高而辦公用地停車需求相對低。

蘇靖，等[17]研究了混合用地中不同的用地類型停車需求比例與泊位共享效用的關系，其引入泊位共享效用指數(shù)的概念，研究發(fā)現(xiàn)隨著兩種用地停車需求相對比例的變換，泊位共享效用指數(shù)的變化趨勢呈一條開口向上的拋物線（如圖2[17]所示），當行政辦公用地與住宅用地的停車需求之比為3：7時，泊位共享效用指數(shù)最低，即泊位共享效用最高。因此，本文將高峰時段入出比的最優(yōu)值設置為0.43，即高峰時段入出比越接近于0.43，則認為其越適合實施泊位共享。基于出租車數(shù)據(jù)對這一指標進行改進：

高峰時段入出比* =早高峰落客次數(shù)+ 晚高峰打車次數(shù)早高峰打車次數(shù)+ 晚高峰落客次數(shù)

為便于下文對評價模型的應用，對該指標做如下處理：

（2） C2：彈性到訪密度。彈性到訪密度指的是平峰時段單位面積的居民到訪數(shù)量，可以一定程度上反映在平峰時段以休閑娛樂為目的的停車需求。高彈性出行密度區(qū)塊對泊位數(shù)量有較高的需求，且此類停車行為在時間上具有較高的流動性，適宜使用共享泊位?；诔鲎廛囉唵螖?shù)據(jù)對這一指標的表達為：

（3） C3： 通勤到訪密度。通勤到訪密度指的是早高峰時段單位面積的居民到訪數(shù)量。其變化可以描述為以上班通勤為目的的停車需求。高通勤到訪密度區(qū)塊對停車泊位需求更高，容易出現(xiàn)泊位短缺現(xiàn)象，更有必要實施泊位共享予以緩解。基于出租車訂單數(shù)據(jù)對這一指標的表達為：

2 可拓學評價模型構建及實證評價

事物、特征和量值稱為物元三要素，記作R=（事物，特征，量值）=（N，C，X），物元的概念反映了事物質與量的關系，稱其為可拓學的邏輯細胞[18]。根據(jù)物元的概念，可以相應的建立區(qū)域泊位共享匹配度評價的物元模型。其中，事物即是所確定的評價單元，特征是指泊位共享匹配度的任一指標，而量值則指各指標的測量值。下文闡述了評價單元的確定方法，并依次建立經典域物元矩陣、待評物元矩陣以及關聯(lián)度函數(shù)模型，最終以熵權法確定各指標權重進而得到綜合關聯(lián)度，即泊位共享匹配度。

2.1 評價單元劃分

本文對評價單元的選取分兩步走，首先通過設置閾值，識別出租車上下客熱點區(qū)塊;再按照一定原則，將熱點區(qū)塊合并得到熱點區(qū)域，并以其作為評價單元。

2.1.1 研究區(qū)域選擇。本文以寧波市為例進行實例分析，選取的研究區(qū)域為寧波市中心區(qū)域，研究區(qū)域為一個矩形，主要的研究區(qū)域為東環(huán)高架、南環(huán)高架、機場路高架和北環(huán)高架所包圍的區(qū)域，區(qū)域所涉及的行政區(qū)主要有4個，分別是海曙區(qū)、江北區(qū)、鎮(zhèn)海區(qū)和鄞州區(qū)，區(qū)域內道路網(wǎng)絡密集，用地性質復雜多樣，經濟繁華，交通流量較大。本文從兩個角度初步分析研究區(qū)域存在汽車泊位共享的可能。首先，從研究數(shù)據(jù)角度而言，很大一部分的出租車訂單數(shù)據(jù)都發(fā)生在該區(qū)域內，說明該區(qū)域經濟較為發(fā)達，交通比較繁忙，存在較大的停車需求;其次，從泊位共享可行性角度而言該區(qū)域用地性質也比較綜合復雜，停車需求呈現(xiàn)明顯的潮汐周期，存在錯時停車的可能。因此，選取該區(qū)域作為研究區(qū)域進行汽車泊位共享研究有較好的實際意義，對解決城市經濟交通較為發(fā)達區(qū)域的停車難問題有較好的參考價值。

2.1.2 提取熱點區(qū)塊。本文采用規(guī)則的網(wǎng)格（600×600，單位：m）對研究區(qū)域進行劃分，最終研究區(qū)域被劃分為660個規(guī)則的網(wǎng)格。一般對研究區(qū)域進行網(wǎng)格劃分需要遵循一定的原則，本文對研究區(qū)域進行網(wǎng)格劃分的原則如下：（1）劃分的網(wǎng)格不宜過大或過小，網(wǎng)格劃分過大、網(wǎng)格數(shù)量不夠，在后續(xù)的研究分析中誤差較大;網(wǎng)格劃分過小會增加工作量，同時在進行密度統(tǒng)計時各個網(wǎng)格之間的差異不明顯。（2）劃分的區(qū)塊用于泊位共享的研究，用戶在停車后與目的地之間的步行距離不能過大，一般比較合適的步行距離在500-600m左右，用戶的停車意愿會隨著步行距離的增加而減小，因此，單個網(wǎng)格大小不宜過大。

本文依靠出租車上客地點的經緯度數(shù)據(jù)，將日均出租車出行發(fā)生量超過200，且周圍用地不單一，由辦公和居住等用地共同組成的區(qū)塊設置為熱點網(wǎng)格。規(guī)則網(wǎng)格提取出來結果如圖3所示?？梢钥闯觯鲎廛嚦鲂袩狳c區(qū)域主要集中在研究區(qū)域的中西部區(qū)域，北部和東部的出行熱點區(qū)域較少存在較多的空白區(qū)域，中部和南部也存在部分空白區(qū)域，中間部分的空白區(qū)域主要是因為河流的影響，其余部分的空白是因為地理位置比較靠近郊區(qū)，出租車日常出行不多造成的。

2.1.3 熱點區(qū)塊合并。由于規(guī)則網(wǎng)格的數(shù)量過多，且網(wǎng)格面積較小，為提高評價模型的實用性，本文將單元格進行合并，合并的原則主要根據(jù)區(qū)塊內不同功能區(qū)（不同的功能區(qū)在圖中以點的形式表達）的分布情況而定，具體如下：（1）規(guī)則網(wǎng)格的合并主要以非居住用地性質的功能點為中心，對其周邊的規(guī)則網(wǎng)格進行合并，只含居住用地性質的規(guī)則網(wǎng)格與距離其最近的非居住功能點網(wǎng)格合并。（2）當一個居住功能點與多個非居住功能點的距離相近時，以非居住功能點周邊的居住功能點數(shù)量作為合并依據(jù)，合并到居住點多的區(qū)塊。（3）非居住功能點到居住功能點之間的距離控制在1km左右，根據(jù)規(guī)則網(wǎng)格的長度最多不超過兩個網(wǎng)格的長度。

根據(jù)以上原則，將提取出來的網(wǎng)格進行合并，最終得到60個熱點區(qū)域，結果如圖4所示，圖中的數(shù)字為每個熱點區(qū)域的編號。圖4中還顯示了每個評價單元內部的不同用地性質的分布。

根據(jù)1.2節(jié)的公式，對上述熱點區(qū)域的各指標實測值進行計算，結果見表1。其中第塊區(qū)域主體部分為火車站，其交通行為發(fā)生特點為來往車次流量極大，停車時間短，不適宜實施共享停車，但這一特點使得第46塊區(qū)域的 C2、C3兩項指標極高，會對最終的評價結果造成干擾，因此，將此塊區(qū)域作為異常值去除。

2.2 建立經典域及待評物元矩陣

經典域是指給定特征C 的量值的取值范圍，其確定應有一定的調節(jié)和管理作用[18]。根據(jù)1.2節(jié)中建立的評價指標體系，以熱點區(qū)域為待評單元;記 Nj （ j =1， 2， …， 60 ， j ≠46）為評價單元的泊位共享匹配程度;記 Xi（i =1，2，3）為泊位共享匹配的水平狀況 N 關于 Ci（i =1， 2， 3）所確定的屬性值范圍，即經典域<ai ，bi >。其中指標 C2、C3以實測值最小值為基準值，以實測值最大值為目標值 bi ，C1以實測值最大值為基準值a1，以實測值最小值為目標值 b1 ，根據(jù)表 1所示的實測值，計算后可構造經典域矩陣集Rj

將待評單元所收集到的信息用物元來表示，稱之為待評物元。記xij為待評單元 j 的指標i的實測值，其具體取值見表1，將其作為共享匹配度的評價目標值，建立待評物元矩陣集 R0j（ j =1， 2， …， 60 ， j ≠46）如下：

2.3 計算待評物元關聯(lián)度

可拓學與實際相結合的應用中，對選取的評價指標需要定量的描述其具有某一性質的程度及其變化，對此需要建立關聯(lián)函數(shù)，所選取指標中，有些指標值與泊位共享匹配度正相關，有些為負相關，因此將關聯(lián)度函數(shù)定義如下：

熱點區(qū)域的指標關聯(lián)度計算結果見表2。表2 熱點區(qū)域指標關聯(lián)度

2.4 計算指標權重

2.4.1 數(shù)據(jù)標準化。由于不同指標數(shù)值之間的差異較大，在進行權重系數(shù)計算時無法直接進行比較，因此需要對xij進行標準化處理，本文采用的是規(guī)范化處理，使不同的指標數(shù)據(jù)都位于[0，1]，規(guī)范化公式如下：

其中，Zij 為第 j 個區(qū)塊的第i項指標的標準化值，標準化結果見表3。

2.4.2 熵值法計算權重。熵值法是一種客觀賦權法，根據(jù)各項指標實測值所提供信息量的大小來確定其權重，具體公式如下：

其中，fij =? Zijj（m）=1? Zij，di = - fijlnfij，當fij=0時，令fijlnfij=0 ， di 為第i項指標的熵值，wi為第i項指標的最終權重。

利用上述公式計算各指標所占權重見表4。表4 指標權重系數(shù)確定

2.5 計算綜合關聯(lián)度

綜合關聯(lián)度計算公式為：

計算得到各評價單元的綜合關聯(lián)度，即泊位共享匹配度見表5。

三項指標的權重基本相等，但不同區(qū)域的 C2、C3兩項指標的差距過大，較大的值與較小的值間的差距在10倍以上，是影響區(qū)域共享匹配度大小的主要因素，C1指標在一定程度上確保了高共享匹配度區(qū)域具有足夠數(shù)量的居住區(qū)，以保障實施共享停車有充足的泊位供給。根據(jù)評價模型確定的共享匹配度排名前5名的區(qū)域中，有4個是 C2、C3兩項指標單項排名的前5名。排名在0.4分以上的區(qū)域，都集中在寧波市的中心城區(qū)，商業(yè)、娛樂區(qū)域密集，停車需求較高，并且分布著大量的居住區(qū)。

共享匹配度超過0.5的區(qū)域共有三處，第一是第37號區(qū)域，共享匹配度為0.850，三項指標分別為0.56、1、1。其位于寧波市地鐵一號線與二號線的相交處，是由城隍廟、東門口和鼓樓地鐵站圍成的正方形區(qū)域。此區(qū)域以酷購商城、天一國際購物中心等商業(yè)區(qū)為中心，四周環(huán)繞大量的居民小區(qū)，人口密集，有較大的以出勤、娛樂為目的的停車需求，而區(qū)域內密集的居民區(qū)恰好能夠為這些停車需求提供充足的泊位供給，具有較高的泊位共享潛力。排名第二的為49號區(qū)域，共享匹配度為0.576，三項指標分別為0.73、0.49、0.50，其位于寧波市地鐵一號線中山東路站下方，主要用地成分為居住用地，核心區(qū)域為同仁醫(yī)院，醫(yī)院日間車輛到訪量巨大，且由于場地限制，配備的停車位供給較少，其周邊的居民區(qū)劃船社區(qū)、嚴華社區(qū)等若開放閑置車位實施泊位共享，將很好地解決醫(yī)院停車泊位不足問題，此區(qū)域東南角為寧波市江東教育局，毗鄰劃船社區(qū)，機關單位夜間多數(shù)泊位為閑置，可開放供周邊的居住區(qū)域使用以解決居住用地夜間停車難問題。排名第三的為第38號區(qū)域，共享匹配度為0.566，三項指標分別為0.557、0.638、0.625，此區(qū)域是由奉化江自琴橋至寧波地鐵一號線的沿線區(qū)域構成，區(qū)域由華聯(lián)大廈寫字樓、恒泰大廈、浦東銀行等辦公用地與靈橋小區(qū)、新大世界小區(qū)等居民區(qū)構成，其區(qū)域內部用地類型組成結構與37號區(qū)域類似，都具有較高的以辦公、娛樂為目的的停車需求，并且有足夠的居住用地提供泊位供給，較適合實施泊位共享。

排名最低的是9號區(qū)域，三項指標分別為0.31，0.03，0.10，由寧波市地鐵二號線路林站站至三官堂站沿線的區(qū)域構成，主要建筑物有寧波工程學院，浙江紡織服裝職業(yè)學院、工業(yè)區(qū)以及少量的居住區(qū)。該區(qū)域的主體是大學校區(qū)，因此通勤和娛樂到訪數(shù)量都較低，整體停車需求少;區(qū)域中工業(yè)區(qū)會產生一定通勤停車需求，但由于學校進行封閉式管理，且居住區(qū)數(shù)量較少，因此缺少實施泊位共享所需要的泊位供給，泊位共享潛力低。

通過以上分析可以看出，模型評價結果與實際情況契合較好，并且本模型對不同區(qū)域的泊位共享潛力以定量化描述，對相關研究具有一定的實用價值。

3 結語

實施共享停車是解決停車需求持續(xù)增長問題的有效方案，本文基于出租車訂單數(shù)據(jù)，利用可拓學與熵權法相結合的方法，引入共享匹配度的概念，對城市不同區(qū)域實施共享停車的適合程度進行了定量評價。結果顯示，共享匹配度大于0.4的區(qū)域大多位于城市中心位置，且具有以下特征：（1）辦公與娛樂場所較多，停車需求大;（2）居民用地分布密集;（3）區(qū)域內部用地結構“住大于職”。而處于城市邊緣位置，娛樂、辦公用地較少且居民區(qū)分散的地區(qū)，其停車需求和泊位供給不必也不足以實施泊位共享，共享匹配度較低。文章對共享匹配度高排名與低排名區(qū)域進行了實際的分析，結果顯示模型評價結果與實際契合度高，說明出租車訂單數(shù)據(jù)信息可以在一定程度上反映私家車的出行特征，利用出租車訂單數(shù)據(jù)研究私家車停車問題的方法可行，文章的研究具有較高的實用價值。

未來的研究可對此方法進一步深入：如完善評價單元的選取方式;對于不同的共享停車實施策略有針對性地改變評價體系;尋找更多低成本、信息量大的數(shù)據(jù)信息作為數(shù)據(jù)支撐等。

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