本文前期已作了成都市小汽车出行者行为调查、P&R设施优化选址、P&R设施依赖干道交通流量统计。在此主要解决高峰时段P&R站场规模预测及确定的问题，所以在确定P&R站场规模时仅以高峰时段的P&R设施需求量作为依据进行预测。
1 停车换乘P&R站场需求预测基本方法
 为了更加科学合理地进行分析预测，本文以交通规划原理的四阶段法为基础，采用非集计分析进行交通需求预测，将得到的个人行动结果加载到交通小区、交通方式、径路上而进行交通需求预测
 在需求预测的第一阶段，根据现有的出行发生区域确定P&R设施潜在使用者及小汽车出行者出行发生和吸引区域，成都市P&R设施的吸引区域为郊区和外围组团，发生区域为P&R站场。第二阶段为确定出行分布交通流量，在确定P&R潜在使用者出行发生和吸引区域的基础上，预测出行吸引区域与出行发生区域之间的交通流量分布。第三阶段是基于出行者根据自身效用最大化选择最快捷、经济的出行方式链为前提，运用多项式Logit模型，量化采用各种出行方式链的阻抗，计算各种出行方式链的效用比例，最终确定P&R高峰时段各个站场的换乘量，以此为基础确定P&R设施的用地及泊位规模。
2 停车换乘P&R站场需求预测模型
 非集计分析中，由公式(1)所示的备选方案的随机效用函数U(k)决定选择行为。
U(k)=V(k)+e(k)          (1)
式中 V(k)——方案k的固定效用；
 e(k)——随机项。
 非集计分析法一般采用Probit模型或Logit模型来计算不同交通方式的划分率。Logit模型与Probit模型相比，过大地估计选择概率大的备选方案而过小地推算了选择概率较小的备选方案，在备选方案中各个参数数值近似情况较多时应使用Probit模型，而根据对成都市小汽车出行者的选择行为分析结果，本文更适合采用Logit模型来计算小汽车出行者选择 P&R设施的选择概率。
2.1 非集计多项Logit模型
 Logit模型建立在消费者选择的目标是追求“效用”最大化的假设上，将其运用到 P&R的规模预测中时，是假设小汽车出行者是出行方式链抉择的基本单位，即表现出行者出行特征因素的最小单位。用效用理论来分析交通方式的选择行为，就是出行者在一定的选择条件下，选择其本身认知和判断的选择方案中效用最大者。
 由公式 (1)可知，随机效用理论将效用函数U由非随机变化的部分 V(固定项)和随机变化的部分ε(概率项)两部分组成，且假设两者呈线性关系。若出行者 n选择方案i的效用为Uin，根据效用最大化理论可知出行者n选择方案i的概率为Pin：
Pin=prob(Uin>Ujn；i≠j；j∈An)=prob(Vin+εin>Vjn+εjn；i≠j；j∈An)     (2)
 在效用Uin的所有概率项εin服从参数为η=0，ω=1的二重指数分布时，可以得到多项Logit模型在进行P&R站场规模预测时使用多项Logit模型是基于小汽车出行者在出发地与目的地之间选择一种最快捷经济的出行方式的理论上，即从自身的主观认知各种出行方式的时间费用等服务水平特征，并最终选择一种满足自身效用最大化的出行方式。由此在进行P&R规模预测时，基于多项Logit模型效用最大化理论，通过小汽车出行者选择行为调查的分析结果，确定在各种假设条件下P&R的选择概率，结合相关干道高峰时段交通流量的观测统计结果最终计算出各个 P&R站场的规模。
2.2 P&R站场规模的计算
 小汽车出行者选择停车换乘P&R的直接原因是通勤出行的结果，在此我们将 P&R作为一种交通方式，假设在模型中一次出行只与一种交通方式相对应。根据国外的研究分析可知，P&R的用户多数为小汽车使用者，所以P&R设施的需求总量应该是与区域车辆出行总量相关的函数，不是与全部出行总量相关的函数，即区域里早晚高峰时段用于通勤出行的小汽车数。
Dpr=D总×Ppr=          (3)
 见式(3)，Dpr为区域内P&R设施的规模总量；D总为区域内早晚高峰时段用于通勤出行的小汽车总量；Ppr为区域内小汽车出行者选择P&R的概率。
在预测成都市停车换乘P&R的规模时，将结合优化选址的结果，由公式(3)分解到中心城区外三环路沿线及外围组团共14个P&R站场并分别确定其规模，Di为成都市三环路沿线及外围组团各个P&R设施所依赖的干道高峰时段小汽车交通流量。
3 成都市P&R设施选择概率的确定
 小汽车通勤出行者在全程使用小汽车与使用P&R两者之间进行选择，由Logit模型可导出：
Vpr-Vcar=ln           (4)
 见式(4)，Vpr为使用P&R的效用函数的确定项；Vcar为全程使用小汽车出行的效用函数确定项。等式左边即为小汽车出行者使用P&R与全程使用小汽车效用函数的比较，将影响效用函数的确定项V统一定义为时间节约值F和费用节约值C，相应参数定义为α、β，常数项定义为ϰ，则式(4)可变形为(5)：
ln =α×F+β×C+ϰ         (5)
表 1 计算结果：假设条件下各变量的数值
Case 时间
F/% 费用
C/% 选择 P&R比例
Ppr/% ln

1 +50 -50 19.12 -1.44
2 0 -50 17.05 -1.58
3 -50 +20 12.9 -1.91
4 -50 0 14.29 -1.79
5 -50 -50 26.04 -1.04
                                                                                                                                                                                                          
 令y= ln ，式(5)变形为：
y=α×F+β×C+ϰ         (6)
应用二元回归方程推算出各个参数：α=0.0093，β=0.0098，ϰ=-1.3067。
由此可推导出P&R站场规模的预测表达式：
Ppr=         (7)
 根据表1中五种假设条件下P&R的选择比例对小汽车出行者选择P&R设施平均时间期望值与平均费用期望值进行推导：
F=         (8)
 由公式(8)可计算得到成都市小汽车出行者选择P&R设施平均时间期望值F为-0.1706，即期望节约时间17.06%。
C=          (9)
由公式(9)可计算得到成都市小汽车出行者选择P&R设施平均费用期望值C为-0.2853，即期望节约费用28.53%。
将 F、C带入公式(7)，得：
Ppr=         (10)
计算公式(10)最终得到成都市小汽车出行者选择停车换乘P&R设施的概率Ppr为21.23%。
4 成都市P&R设施高峰时段站场规模的确定
 在确定公式(3)中的Di时，我组织了四川交通职业技术学院的学生采用人工观测交通量的方法对成都市三环路沿线及外围组团P&R设施所依赖的干道高峰时段小汽车交通流量进行了统计，以此确定了相对准确的Di。
由公式(3)可最终确定成都市三环路沿线及外围组团P&R设施高峰时段站场规模即为(见表2)：
表2 成都市三环路沿线及外围组团P&R设施高峰时段站场规模(Ppr=21.23%)
序号(i) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
Dpri=Di×Ppr 336 90 311 167 200 447 330 306 329 434 291 27→300 202 109
其中D12地铁东洪路口站的P&R设施会吸引洪十组团部分出行者进行停车换乘并分流龙泉组团往中心城区的部分交通流量，故修正后其P&R规模应为300。
由公示(3)确定当前时期成都市三环路沿线及外围组团P&R设施高峰时段站场规模总量Dpr至少应为3852个停车泊位。
考虑到当前成都市私人小汽车正处于高速发展的水平，所以在进行P&R设施建设时应考虑在达到既有预测规模水平上尽量按照一定的扩大比率超前进行设施建设。

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