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[發明專利]基于實時交通查詢和云模型的停車場車位預測和推薦方法在審

專利信息
申請號: 201511000508.2 申請日: 2015-12-25
公開(公告)號: CN105513414A 公開(公告)日: 2016-04-20
發明(設計)人: 徐宿陽;陶軍;徐西睿;馮富琴;朱永成;陳俊峰 申請(專利權)人: 江蘇東大金智信息系統有限公司
主分類號: G08G1/14 分類號: G08G1/14;G06F17/30;G06Q10/04;G06Q10/02
代理公司: 江蘇致邦律師事務所 32230 代理人: 樊文紅
地址: 211100 江蘇省南*** 國省代碼: 江蘇;32
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摘要:
搜索關鍵詞: 基于 實時 交通 查詢 模型 停車場 車位 預測 推薦 方法
【權利要求書】:

1.基于實時交通查詢和云模型的停車場車位預測和推薦方法,其特征在于,該方法分為 兩個模塊,第一個模塊是實時交通查詢反饋模塊,第二個模塊是空余泊位預測模塊,所述空 余泊位預測模塊使用云模型進行預測,結合停車場的歷史數據以及當前實時的變化,預測未 來停車場的空余泊位數變化趨勢。

2.根據權利要求1所述的停車場車位預測和推薦方法,其特征在于,所述實時交通查詢 反饋模塊主要流程如下:

步驟1:駕駛員利用電子地圖進行目的地的路線導航,目的地附近的停車場根據電子地 圖提供的LBS云服務,對駕駛員的查詢信息進行處理和利用;

步驟2:停車場向駕駛員實時推送停車場泊位信息服務;

步驟3:停車場向駕駛員提供推薦和在線泊位預約服務,綜合個人偏好、距離目的地遠 近、停車場費用、預測的空余泊位數四個因素,向駕駛員推薦其選擇概率最大的停車場;

步驟4:對于選擇了某一目的地,但沒有進行停車場車位預約的駕駛員,綜合步驟3的 四個因素,計算其選擇目的地附近某一停車場的概率;

步驟5:停車場根據估算出的駕駛員到達時間,依據步驟4計算出來的概率,預測在那 一段時間里進入停車場的車流量。

3.根據權利要求1所述的停車場車位預測和推薦方法,其特征在于,所述空余泊位預測 模塊預測流程如下:

步驟1:設Ai和Bi分別是由云模型表示的推理規則前件和后件語言變量的原子概念,由前 件Ai生成后件歷史云Bi

步驟2:將反映當前趨勢的當前云It(Ex2,En2,He2)和歷史云Bi(Ex1,En1,He1) 進行慣性加權得到預測云Si(Ex,En,He),用預測云Si進行停車場空余泊位數的預測;

步驟3:預測云Si與歷史數據生成云模Ai,一起進行停車場車位的動態預測,預測結果為 Z;

步驟4:獲取最終的預測結果R,R=α×Z-(1-α)×Y-X,0≤α≤1,X≤M,加權系數α利用 上個星期同一時間的真實歷史記錄產生,將歷史記錄中真實的R,X,Y,Z代入上式,計算 出加權系數α。

4.根據權利要求2所述的停車場車位預測和推薦方法,其特征在于,所述步驟(2)中 停車場推送的內容包括目的地附近的各個停車場名稱,當前各個停車場空余的泊位數S,駕 駛員預計到達目的地停車場的時間T(min),在T時間后停車場可能的空余泊位數R。

5.根據權利要求2所述的停車場車位預測和推薦方法,其特征在于,所述步驟3中,駕 駛員可根據自身情況選擇泊位預約,預約時需選好到達時間區間并支付一定金額的預約金, 若在預約時間內沒有到達停車場,則取消預約車位并扣除預約金。

6.根據權利要求3所述的停車場車位預測和推薦方法,其特征在于,所述步驟1中的歷 史云模型由時間變量t刺激X條件云發生器得到,所述歷史云Bi的判定生成過程如下:

步驟1:根據A1,…,Ai,….,Am構造X條件發生器CG1,…,CGi,…,CGm

步驟2:將x=t作為條件輸入發生器,得到μ1,…,μi,…,μm

步驟3:找出最大的μi,則μi∈Ai

步驟4:Ai的后件Bi為歷史云。

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