[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

• 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

技術領域

本發明屬于智慧城市交通系統中數據挖掘和信息處理技術領域，具體涉及對城市中停車 場的泊位進行預測和推薦的技術。

背景技術

私家車作為大眾出行的一種交通工具，在人們的日常生活中扮演著重要的角色，極大地 拓寬了人們活動的空間和半徑。隨著汽車保有量的急速上升，導致人們對城中停車泊位需求 的急升。然而由于城中可用于停車的空間有限，出現了停車泊位嚴重不足的問題。隨著私家 車數與城中停車位數之間的差值不斷拉大，常常出現由于信息不全面，導致駕駛員行駛到目 的地的停車場時，該停車場已無空余車位，從而必須長時間等候停車位的出現，且由此造成 了交通擁堵和周邊的其他停車場尚余空閑車位的局面。空余泊位是指公共停車場內未被占用， 可以用于泊車的車位。空余泊位預測是智能停車誘導系統的關鍵技術，其預測的精度決定著 停車誘導系統的交通協調能力。由此可見，如能夠精確的預測停車場的空余泊位信息，作為 智能交通系統重要組成的停車誘導系統將能夠對私家車的出行、交通流量規劃和誘導產生積 極的影響，緩解停車場的停車和周邊道路的交通壓力。

空余泊位預測技術能夠讓駕駛員提前感知和掌握停車場若干分鐘后的空余泊位數的變化 情況，能使駕駛員決定是否需要預定停車位等。同時使用車位預測技術可以對交通流進行調 節，避免部分停車場以及相關道路過分擁擠。停車場推薦技術，現有研究主要是考慮目的地 附近的天氣、路況、經常在附近停車用戶的停車場選擇、停車場費用、距離目的地遠近等因 素，向駕駛員進行停車場的推薦。但這些因素不夠準確，沒有考慮駕駛員的個人偏好和未來 停車場的空余泊位數情況。向駕駛員進行停車場的推薦和預約，可以減少駕駛員的等候時間， 對交通流量進行調節。當駕駛員了解到短時間后各停車場的大致空余泊位數后，就便于駕駛 員綜合判斷選擇擁擠程度較低的停車場，從而達到對交通流進行調節的作用。此外，預先獲 得未來時段的停車場車位變化情況也有助于停車場的管理工作。

目前對停車場空余泊位數進行預測的方案主要有如下三類方案：1)基于神經網絡預測的 方法。尤其是基于BP神經網絡。2)基于統計理論模型的，包括卡爾曼(Kalman)濾波預測 方法、指數平滑預測方法等。3)基于非線性系統理論的預測方法，包括基于小波分析的預測 方法、基于混沌理論的預測方法等。

這三種方案在實際應用中都存在著不同的問題和缺陷。首先，第一種方案需要依賴對大 量的歷史數據進行分析，從而校驗和修正相關模型的參數，計算量相當大；此外基于BP神 經網絡的預測方法存在收斂速度慢、容易出現震蕩和陷入局部優化等缺點。其次，第二種方 案在交通流量比較復雜的城市交通系統，無法滿足泊位、道路和交通流量等結果預測的準確 性和兼顧交通流量的動態實時反饋的要求。最后，第三種方案中，基于非線性系統理論的預 測方法突出了交通系統的非線性特征，然而卻以很高的計算復雜性為代價，來獲得較好的預 測精確性，這影響了其在現實場景中應用的可行性。

發明內容

為解決現有技術中停車場空余泊位數預測模型中預測精度高的計算量較大，難以保證短 時預測的實時性和自適應性，而簡單的模型又不能很好的擬合實際泊位數，預測精度達不到 控制或誘導的要求，且在對停車場的空余泊位數進行預測時存在隨機性、模糊性和非線性的 問題，本發明提出了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。

為實現上述發明目的，本發明采取如下技術方案：當駕駛員利用電子地圖進行路線導航 時，停車場利用電子地圖的API接口接收駕駛員的查詢訪問，然后將目的地附近停車場的當 前空余泊位數和預測的駕駛員到達時間內的空余泊位數進行實時反饋和推送。此外，根據對 停車場附近交通流量的監控以及停車場內空余泊位數的變化情況，向駕駛員提供停車場推薦 和泊位預約功能。另外，本發明根據私家車駕駛員選擇的目的地，將查詢請求信息用在未來 停車場空余泊位數的預測中。而使用云模型進行預測，主要是因為云模型作為定性定量轉換 的不確定性模型，能夠充分體現語言概念的隨機性和模糊性，是實現定性定量轉換的有效工 具，它可以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。