[發明專利]一種基于前景理論的停車泊位共享效益動態判定方法

有效

• 申請號: 202110990123.4
• 申請日: 2021-09-24
• 公開（公告）號: CN113706011B
• 公開（公告）日: 2023-06-02
• 發明（設計）人: 高良鵬;葉習習;張陽;簡文良;呂英志
• 申請（專利權）人: 福建工程學院
• 主分類號: G06Q10/0635
• 分類號: G06Q10/0635;G06Q30/0202;G06Q30/0601;G06Q30/0645;G06N3/02;G06N3/084;G06Q30/0226
• 代理公司: 福州君誠知識產權代理有限公司 35211
• 代理人: 戴雨君

1.一種基于前景理論的停車泊位共享效益動態判定方法，其特征在于：其包括以下步驟：

步驟1、根據停車場歷史停車需求量，預測出目標日期內的停車需求量D；，在預測停車需求量前，對所選取時段的停車泊位占有量進行波動率分析，波動率計算公式如下：

式中v_k為波動率，d_k+1為時間點k+1下的停車需求量，d_k為時間點k下的停車需求量，歷史停車需求量的數據集合為D₀＝{d₁,d₂,...,d_k-1,d_k,d_k+1,...d_K}；

利用最小二乘法擬合最大李雅普諾夫指數，具體計算公式為：

式中λ為最大李雅普諾夫指數，為第i時間步后需求量d_j的最近鄰點，p為與d_j+1的非零個數，Δt為最小時間步長間隔，而則為以需求量為時間序列系統的最大預測時間步長；在預測停車需求量前，對停車需求量數據集合D₀進行N個尺度的小波分解，得到一個尺度為N的低頻系數向量d_N和N個不同尺度下的高頻系數向量w₁，w₂，…，w_N,其中尺度數N為整數；然后對所述的低頻系數向量d_N和高頻系數向量w₁，w₂，…，w_N進行小波重構，得到N+1個重構的時間序列D_N，W₁，W₂，…，W_N，重構算法描述如下：

D_m＝H^*D_m+1+G^*W_m+1,m＝N-1,N-2,...,0?(3)

式中H^*和G^*分別是低通濾波器H和高通濾波器G的對偶算子，應用重構算式對w₁,w₂,…,w_N和d_N分別進行重構，得到對應的W₁,W₂,…,W_N和D_N；

對得到的N+1個重構的停車需求量D_N，W₁，W₂，…，W_N分別建立BP神經網絡預測模型，得到N+1個預測結果D′_N，W′₁，W′₂，…，W′_N；將該預測結果進行累加，累加后的最大值即為所預測的目標日期內停車需求量D；

步驟2、向移動群智感知網絡中的個體開放競價以征求共享泊位，將目標日期內擬回收的共享泊位競價集合記為B_{＝{β₁,β₂,...,β_p,...,β_P}，其中p為發起競價的個體，P為可發起競價的總體人數，B_P即為停車場在目標日期內收到所有競價價位；針對遵照競價判定結果共享出停車泊位的個體給予等價于競價價位的激勵補貼，即停車場用于支付個體p共享泊位的成本為β_pχ_p

步驟3、跟蹤個體泊位共享的競價結果，計算個體p的競價能夠為停車場帶來的經濟效益期望π_p以及自身獲得的實際經濟收益ε_p；個體p的競價能夠為停車場帶來的經濟效益期望π_p以及自身獲得的實際經濟收益ε_p的計算公式如下：

ε_p＝(β_p-c_p)·[ω_p-(ω_p-χ_p)⁺]?(5)

式中pri是指停車場將泊位租賃給外界停車需求者所收取的費用，ω_p為個體p對于共享泊位的意愿，若ω_p＝1則說明個體p愿意通過競價共享停車泊位，反之則ω_p＝0；c_p為個體共享泊位后在出行過程中可能產生的經濟成本，符號[·]⁺表示選取·所包含數值中的最大值，即[·]⁺＝max[·,0]；

步驟4、根據前景理論設定χ_p為停車場對個體p競價價位β_p的判定狀態，并提出一套可滿足B_P即時產生競價判定的規則，遴選出B_P中的勝標者，將其狀態集合記為X_P＝{χ₁,χ₂,...,χ_p,...,χ_P}，其中若χ_p＝1則說明停車場判定個體p的競價可以被接受，反之χ_p＝0則判定為拒絕；根據前景理論設定的停車泊位共享效益動態判定方法應符合如下計算公式：

式中保障了判定規則是在有個體提出申請之后才啟動，K為停車場預估目標日期可能發起競價行為的個體人數，govpri指指導價格；

步驟5、引入條件風險價值函數刻畫個體因風險而感知到的經濟收益CVaR^η(ε_p)，在基于前景理論的競價判定規則下，以所獲取的風險感知收益總和最大化為目標，計算并分析彈性停車激勵機制在不同情景下共享泊位的回收判定機理與對外租賃最優價位，實現停車泊位共享效益的動態判定；彈性停車激勵機制應確保個體因風險而感知到的經濟收益CVaR^η(ε_p)盡量達到最大值，經濟收益CVaR^η(ε_p)計算函數應如下式所示：

式中η為個體的風險感知系數，Φ(·)為停車需求總量的概率分布函數，A為彈性停車激勵機制停車場與傳統停車場之間泊位租賃差額系數，C為彈性停車激勵機制停車場所配備的停車泊位總量，條件Φ^-1(η)θ-A≤C指向所判定的泊位回收量過多的情況，條件Φ^-1(η)θ-A≥C則指向所判定的泊位回收量過少的情況。

2.根據權利要求1所述的一種基于前景理論的停車泊位共享效益動態判定方法，其特征在于：步驟5中，彈性停車激勵機制的共享泊位回收判定目標函數計算公式如下：

其中，CVaR^η(ε_p)為經濟收益，p為發起競價的個體，P為可發起競價的總體人數。