Approaches to managing the redistribution of parking demand under urban infrastructure changes

Authors

  • V.O. Kopytsia Vinnytsia National Technical University
  • R.N. Kvyetnyy Vinnytsia National Technical University

DOI:

https://doi.org/10.31649/1681-7893-2025-50-2-87-95

Keywords:

parking demand redistribution, gravity models, regression analysis, parking hubs, urban infrastructure, dynamic pricing, TAZ zoning, transport planning, urban mobility

Abstract

Infrastructure transformations in the cities, including the creation of pedestrian zones, reconstruction of street networks, adjustments to land-use regulations, and the introduction of new transport facilities — often lead to significant spatial shifts in parking demand. Without adequate planning, such changes trigger secondary overloads in adjacent districts, increase cruising time in search of available spaces, intensify local congestion, and contribute to environmental degradation. This article presents an analytical study of contemporary approaches to assessing and redistributing parking demand, focusing on statistical models (gravity-based models, regression methods, behavioral logit models) and infrastructure-oriented management tools (TAZ-based zoning, parking hubs, supply adjustments, pricing strategies).

The research includes a synthesis of international research, comparative evaluation of model effectiveness, and the construction of a demonstration scenario for an urban-scale baseline model applied to a hypothetical city. The results show that combining analytical demand-allocation models with practical infrastructure measures enables predictable redistribution of excess parking loads, reduces pressure on central areas, and optimizes the overall performance of the urban transport system. The practical significance of this work lies in forming recommendations for street transformation projects, planning parking hubs, and implementing differentiated pricing policies while taking spatial demand dynamics into account. The proposed approach can be used by municipal authorities, parking operators, and transport-planning professionals to improve parking-resource management and support sustainable urban mobility.

Author Biographies

V.O. Kopytsia, Vinnytsia National Technical University

аспірант групи 126-23а, факультету інтелектуальних інформаційні технологій та автоматизації

R.N. Kvyetnyy, Vinnytsia National Technical University

доктор  технічних наук, професор

References

Hampshire, R. C., & Shoup, D. (2018). What share of traffic is cruising for parking? Journal of Transport Economics and Policy, 52(3), 184–201. URL: https://www.ingentaconnect.com/content/lse/jtep/2018/00000052/00000003/art00003.

Kopytsia, V., & Kvyetnyy, R. (2025). Module for integrating parking hubs with the parking lot occupancy forecasting system. Information Technologies and Computer Engineering, 22(1), 93-102. https://doi.org/10.63341/vitce/1.2025.93.

Levy, N., & Benenson, I. (2015). GIS-based method for assessing city parking patterns. Journal of Transport Geography, 46, 220–231. https://doi.org/10.1016/j.jtrangeo.2015.06.015.

Piccialli, F., Vickerman, M., & Musso, A. (2025). A digital twin framework for urban parking management and mobility forecasting. Nature Communications, 14, 65306. https://doi.org/10.1038/s41467-025-65306-w.

Kopytsia, V., & Kvetny, R. (2025). Analysis of approaches to improving intelligent parking management technologies. Optical-electronic information and energy technologies, 49(1), 157–167. https://doi.org/10.31649/1681-7893-2025-49-1-157-167.

Peer, S., & Lehner, S. (2019). The price elasticity of parking: A meta-analysis. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 121, 177–191. https://doi.org/10.1016/j.tra.2019.01.014.

Samaranayake, P., Gunawardana, U., Jayasinghe, A., & Sandanayake, Y. (2022). Parking assessment in the context of growing construction activity and infrastructure changes: Simulation of impact scenarios. Sustainability, 14(9), 5098. https://doi.org/10.3390/su14095098.

Chester, M., Fraser, A., Matute, J., Flower, C., & Pendyala, R. (2015). Parking infrastructure: A constraint on or opportunity for urban redevelopment? Journal of the American Planning Association, 81(4), 268–286. https://doi.org/10.1080/01944363.2015.1092879.

Litman, T. (2020). Parking management: Comprehensive implementation guide. Victoria Transport Policy Institute. URL: https://www.vtpi.org/park_man.pdf.

Bates, J. W. (1972). A gravity allocation model for parking demand. Highway Research Record, 395, 1–4.

Alves, F., Cardoso, J., Rodrigues, A., & Sousa, M. (2023). Environmental and social benefits of urban parking space shortages mitigation management model: A system dynamics and nudge approach. Sustainability, 17(14), 6414. https://doi.org/10.3390/su17146414.

Meng, F., Du, Y., Leung, C. L., & Wong, S. C. (2018). Modeling heterogeneous parking choice behavior on university campuses. Transport Planning and Technology, 41(2), 154–169. https://doi.org/10.1080/03081060.2018.1407518.

Piccioni, C., Vickerman, M., & Musso, A. (2019). Investigating effectiveness of on-street parking pricing schemes in urban areas: An empirical study in Rome. Transport Policy, 80, 136–147. https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2018.10.010.

Kobus, M., Gutiérrez-i-Puigarnau, E., Rietveld, P., & van Ommeren, J. N. (2013). The on-street parking premium and car drivers’ choice between street and garage parking. Regional Science and Urban Economics, 43(2), 395–403. https://doi.org/10.1016/j.regsciurbeco.2012.10.001.

Gragera, A., & Albalate, D. (2016). The impact of curbside parking regulation on garage demand. Transport Policy, 47, 160–168. https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2016.02.002.

Bisikalo, O., Kharchenko, V., Kovtun, V., Krak, I., Pavlov, S. Parameterization of the Stochastic Model for Evaluating Variable Small Data in the Shannon Entropy Basis, Entropy, 2023, 25(2), 184

Downloads

Abstract views: 0

Published

2026-01-12

How to Cite

[1]
V. Kopytsia and R. Kvyetnyy, “Approaches to managing the redistribution of parking demand under urban infrastructure changes”, Опт-ел. інф-енерг. техн., vol. 50, no. 2, pp. 87–95, Jan. 2026.

Issue

Vol. 50 No. 2 (2025)

Section

OptoElectronic/Digital Methods and Systems for Image/Signal Processing

Metrics

Downloads

Download data is not yet available.

License

Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:

  1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
  2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
  3. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).