[發明專利]一種基于改進BP神經網絡的私人停車位共享方法

有效

• 申請號: 202110918452.8
• 申請日: 2021-08-11
• 公開（公告）號: CN113496625B
• 公開（公告）日: 2022-04-01
• 發明（設計）人: 石琴;侯偉路;張曉楠;蔣正信;郭利泉
• 申請（專利權）人: 合肥工業大學
• 主分類號: G08G1/14
• 分類號: G08G1/14;H04L67/12;H04L67/52;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 安徽省合肥新安專利代理有限責任公司 34101
• 代理人: 陸麗莉;何梅生

本發明公開了一種基于改進BP神經網絡的私人停車位共享方法，是應用于由出租者終端、駕駛員終端和后臺所形成的共享網絡中，并包括：1、后臺收集真實場景下當前車輛目的地的共享停車數據并作為原始數據；2、構建改進BP神經網絡并使用原始數據對其進行訓練；3、訓練直至誤差小于某一給定范圍或者達到最大迭代次數則停止訓練，完成構建改進BP神經網絡；4、后臺根據出租者終端和駕駛員終端發送的信息進行分析處理，通過改進BP神經網絡預測得到輸出結果并發送給駕駛員終端；5、駕駛員根據駕駛員終端上的輸出結果選擇相應的私人停車位后完成停車。本發明能通過BP神經網絡來實現私人停車位共享，提高資源利用率，從而緩解城市停車壓力。

技術領域

本發明涉及道路停車領域，具體涉及一種基于改進BP神經網絡的私人停車位共享方法。

背景技術

隨著國內經濟的持續健康發展和城鎮化的高度推進，居民收入水平進一步提高，汽車保有量持續上漲，對于停車場區位的需求也在不斷上升，在供需嚴重失衡的情況下，由于停車信息難以獲取和現有停車設施利用率較低等問題的存在，加劇了“停車難”問題，因此私人停車共享作為停車治理的一種重要手段應運而生。實施私人停車共享不僅可以緩解停車供需矛盾、提高經濟效益，同時也能減少路內違法停車等影響道路正常通行秩序的問題發生。然而目前缺乏合理的私人停車位共享方法。

發明內容

本發明是為了解決上述現有技術存在的不足之處，提出一種基于改進BP神經網絡的私人停車位共享方法，以期能通過BP神經網絡來實現私人停車位共享，緩解停車供需矛盾，提高停車設施利用率，從而緩解城市停車壓力。

本發明為達到上述發明目的，采用如下技術方案：

本發明一種基于改進BP神經網絡的私人停車位共享方法，其特點在于，是應用于由出租者終端、駕駛員終端和后臺所形成的共享網絡中，并包括以下步驟：

步驟1：后臺收集真實場景下當前車輛目的地的共享停車數據并作為原始數據，包括：當前車輛在t時刻與目的地周邊的第i個私人停車位的距離目的地周邊的第i個私人停車位與當前車輛目的地的距離d_i、目的地周邊一定范圍內的公共停車場在t時刻的泊位占有率p^t、其他車輛對目的地周邊的私人停車位在t時刻的滿意度s^t和目的地周邊的第i個私人停車位在t時刻的實時分值

步驟2：后臺構建改進BP神經網絡，包括：輸入層、隱藏層和輸出層；

所述輸入層中M個神經元的輸入為并作為改進BP神經網絡的輸入向量；

所述隱藏層的神經元個數為M表示輸入層中的神經元個數，N表示輸出層的神經元個數；a表示固定參數，且a∈[2,10]；

所述輸出層中N個神經元的目標輸出為并作為改進BP神經網絡的輸出向量；

定義輸入層的第m個神經元與隱藏層的第k個神經元的連接權重為w_km，m∈[1,M]，k∈[1,K]，隱藏層的第k個神經元的閾值為θ_k；

定義隱藏層的第k個神經元與輸出層的第n個神經元的連接權重為w′_nk，n∈[1,N]，定義輸出層的第n個神經元的閾值為θ′_n；

步驟3：所述改進BP神經網絡的前饋過程；

步驟3.1：定義p是當前迭代次數，p_max是最大迭代次數，并初始化p＝1；

步驟3.2：利用式(1)得到所述改進BP神經網絡的前饋過程中第p次迭代時的隱藏層的第k個神經元的輸出