[發(fā)明專利]一種立體車庫推薦方法在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202011191085.8 | 申請(qǐng)日: | 2020-10-30 |
| 公開(公告)號(hào): | CN112487281A | 公開(公告)日: | 2021-03-12 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 牛丹;黃雪穎;陳夕松;王思敏;許翠紅;陳善龍;陳有成 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 南京云牛智能科技有限公司;江陰市智行工控科技有限公司;東南大學(xué) |
| 主分類號(hào): | G06F16/9535 | 分類號(hào): | G06F16/9535;G06F16/9537;G06Q10/06 |
| 代理公司: | 南京蘇高專利商標(biāo)事務(wù)所(普通合伙) 32204 | 代理人: | 曹坤 |
| 地址: | 210000 江蘇省南*** | 國(guó)省代碼: | 江蘇;32 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 立體車庫 推薦 方法 | ||
本發(fā)明公開了一種立體車庫推薦方法。屬于交通智能自動(dòng)化領(lǐng)域;在用戶給定目的地和最遠(yuǎn)步行距離的條件下,具體步驟:1、分析用戶停車選擇行為,確定用戶的車庫選擇因素,作為車庫的評(píng)價(jià)指標(biāo);2、根據(jù)目的地和最遠(yuǎn)步行距離,基于Geohash算法篩選出候選車庫;3、獲取篩選出候選車庫的屬性值,根據(jù)候選車庫的屬性值生成決策矩陣;4、采用極差變換法對(duì)決策矩陣進(jìn)行規(guī)范化;5、確定屬性組合權(quán)重;6、基于多屬性決策對(duì)候選車庫進(jìn)行排序,得出最優(yōu)車庫。本發(fā)明通過Geohash算法篩選出候選車庫,避免了大量的計(jì)算過程,提高了計(jì)算效率。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明屬于交通智能自動(dòng)化領(lǐng)域領(lǐng)域,涉及一種立體車庫推薦方法。
背景技術(shù)
隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)與汽車工業(yè)的發(fā)展,汽車保有量急速增長(zhǎng),給居民出行帶來極大便利的同時(shí),也給城市交通管理以及公共停車設(shè)施建設(shè)帶來了巨大的壓力。庫容量大且占地面積小的立體車庫應(yīng)運(yùn)而生,成為解決“停車難”問題的有效方式。立體車庫相較于傳統(tǒng)的平面車庫具有諸多優(yōu)勢(shì),在我國(guó)一些經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)且人口密度較大的城市已經(jīng)開始大力發(fā)展立體車庫。當(dāng)前我國(guó)立體車庫已經(jīng)朝著智能化、網(wǎng)絡(luò)化、人性化水平發(fā)展,已經(jīng)有不少學(xué)者開始研究立體車庫管理系統(tǒng),旨在提高立體車庫服務(wù)效能。當(dāng)系統(tǒng)接入大量車庫供用戶選擇預(yù)約時(shí),為了提高停車效率,減少用戶車庫選擇時(shí)間,有必要提供一種立體車庫推薦方法。
在車庫的推薦問題上,從不同的角度分析,會(huì)有不同的推薦策略。有學(xué)者根據(jù)一種經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)搜索算法(PageRank算法)的思想,設(shè)計(jì)了一種靜態(tài)的停車等級(jí)算法,根據(jù)停車等級(jí)向司機(jī)推薦停車場(chǎng)。也有學(xué)者提出結(jié)合距離、空位率、收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)和交通狀況四個(gè)條件,通過基于BPR的最優(yōu)推薦算法,為用戶推薦性價(jià)比最高的停車場(chǎng)。在不知道車庫實(shí)時(shí)剩余車位數(shù)量的情況下,不少學(xué)者著重于對(duì)車位的使用狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè),以到達(dá)停車場(chǎng)成功停車的概率來為用戶推薦停車場(chǎng)。本課題基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),可以實(shí)時(shí)獲取到車位剩余數(shù)量,在此基礎(chǔ)上研究車庫推薦策略。由于車庫推薦問題具有缺乏歷史數(shù)據(jù)、候選方案數(shù)量有限甚至較少、實(shí)時(shí)性強(qiáng)等特點(diǎn),因此不適合用傳統(tǒng)的推薦算法,如基于內(nèi)容的推薦、基于用戶的推薦進(jìn)行求解。一些學(xué)者通過對(duì)用戶選擇車庫相關(guān)因素進(jìn)行分析和量化,來為用戶推薦滿足期望的車庫。
發(fā)明內(nèi)容
針對(duì)上述問題,本發(fā)明提供了一種立體車庫推薦方法,通過使用Geohash 算法篩選出候選車庫,根據(jù)候選車庫的各屬性值,基于多屬性決策,建立相關(guān)模型,即可計(jì)算出最優(yōu)車庫。
本發(fā)明的技術(shù)方案是:一種立體車庫推薦方法,具體步驟包括如下:
步驟(1)、分析用戶停車選擇行為,確定用戶的車庫選擇因素,作為車庫的評(píng)價(jià)指標(biāo),包括行駛距離d、駕車時(shí)間t、步行距離w、停車單價(jià)p以及剩余車位數(shù)量n;
步驟(2)、根據(jù)目的地和最遠(yuǎn)步行距離,基于Geohash算法篩選出候選車庫;
步驟(3)、獲取篩選出的候選車庫的屬性值,包括:行駛距離d、駕車時(shí)間t、步行距離w、停車單價(jià)p以及剩余車位數(shù)量n,根據(jù)候選車庫的屬性值生成決策矩陣;
步驟(4)、采用極差變換法對(duì)決策矩陣進(jìn)行規(guī)范化;
步驟(5)、確定屬性組合權(quán)重;
步驟(6)、基于多屬性決策對(duì)候選車庫進(jìn)行排序,得出最優(yōu)車庫。
進(jìn)一步的,在所述步驟(2)中,基于Geohash算法篩選出候選車庫具體操作步驟如下:
(2.1)、基于Geohash算法,對(duì)目的地經(jīng)緯度進(jìn)行編碼,得到目的地的 Geohash值;
(2.2)、根據(jù)目的地的Geohash值求出目的地周圍八個(gè)區(qū)域的Geohash值;
(2.3)、根據(jù)Geohash值得到預(yù)選車庫,依次計(jì)算這些車庫與目的地的距離,篩選出距離小于給定值的車庫作為候選車庫。
進(jìn)一步的,在步驟(5)中,所述屬性組合權(quán)重的計(jì)算步驟如下:
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