城市人口迅猛增加以及居民生活水平稳步提升,导致城市机动车保有量和使用频率急剧增长。停车需求不断上升使得在城市规划中需要配置更多的停车设施来满足相应的停车需求。但就目前的城市规划,城市可供规划使用的空间土地资源极其有限,停车位供给严重不足。在停车供给不足与停车需求不断上涨等两方面的双重约束下,停车难问题在大中城市日趋严重。停车位不足会加大寻找停车位的难度,在车辆到达停车站点前,车主不能及时掌握停车位的使用情况以及停车需求在短期内的发展变化趋势,造成城市道路更加拥堵。与此同时,站点的停车位利用率低下,导致可产生的经济收益降低。在现有的停车需求预测研究中,多数学者是从人口,经济,土地等多方面综合考虑,无法从停车需求自身的变化情况着手考虑。因此,为缓解城市停车难问题,准确及时有效地掌握停车需求的发展趋势,合理调配现有的停车资源,为停车管理提供合理的决策支持就成为了当前一项重要的研究课题。本研究从停车需求入手,以单个路边停车站点为研究对象,拟分析单日的停车需求数据变化情况,并构建停车需求预测模型。首先,本文分析了停车管理、停车需求预测及短时预测等三方面已有的的相关研究情况,初步确定了将借助时间序列方法来预测单个站点停车需求变化的研究内容。其次梳理了相关理论方法,主要阐述了停车需求的表现特征指标、停车需求的分析预测方法以及时间序列分析方法的相关内容。接着对停车原始数据进行数据预处理,该部分内容首先分析了停车原始数据存在的不足之处,以及进行预处理工作的必要性,着重分析了停车数据预处理的主要任务和基本思路,并使用SQL软件对西安市路边停车监测数据进行数据预处理工作,根据所提出的研究目的,将原始停车数据转化为10分钟时间间隔的停车位时变监测数据,将单个停车点的在停车辆时变数据作为下一步建模分析的研究对象。最后利用EVIEWS软件对数据预处理后得到的数据序列进行建模分析,建立ARMA预测模型及平滑模型并进行有效性验证,通过将模型预测值与实际值进行拟合图对比选择得出ARMA模型为最优模型。