基于實(shí)時交通查詢和云模型的停車場車位預(yù)測和推薦方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于智慧城市交通系統(tǒng)中數(shù)據(jù)挖掘和信息處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及對城市 中停車場的泊位進(jìn)行預(yù)測和推薦的技術(shù)。
【背景技術(shù)】
[0002] 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(dǎo)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(xiàn)了停車泊位嚴(yán)重不足的問題。 隨著私家車數(shù)與城中停車位數(shù)之間的差值不斷拉大，常常出現(xiàn)由于信息不全面，導(dǎo)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(xiàn)， 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?？沼嗖次皇侵腹餐＼?場內(nèi)未被占用，可以用于泊車的車位。空余泊位預(yù)測是智能停車誘導(dǎo)系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)，其預(yù) 測的精度決定著停車誘導(dǎo)系統(tǒng)的交通協(xié)調(diào)能力。由此可見，如能夠精確的預(yù)測停車場的空 余泊位信息，作為智能交通系統(tǒng)重要組成的停車誘導(dǎo)系統(tǒng)將能夠?qū)λ郊臆嚨某鲂?、交通?量規(guī)劃和誘導(dǎo)產(chǎn)生積極的影響，緩解停車場的停車和周邊道路的交通壓力。
[0003] 空余泊位預(yù)測技術(shù)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(shù)的變化情況，能使駕駛員決定是否需要預(yù)定停車位等。同時使用車位預(yù)測技術(shù)可以對交 通流進(jìn)行調(diào)節(jié)，避免部分停車場以及相關(guān)道路過分擁擠。停車場推薦技術(shù)，現(xiàn)有研究主要是 考慮目的地附近的天氣、路況、經(jīng)常在附近停車用戶的停車場選擇、停車場費(fèi)用、距離目的 地遠(yuǎn)近等因素，向駕駛員進(jìn)行停車場的推薦。但這些因素不夠準(zhǔn)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(shù)情況。向駕駛員進(jìn)行停車場的推薦和預(yù)約，可以減少駕駛 員的等候時間，對交通流量進(jìn)行調(diào)節(jié)。當(dāng)駕駛員了解到短時間后各停車場的大致空余泊位 數(shù)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(dá)到對交通流進(jìn)行調(diào)節(jié)的 作用。此外，預(yù)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。
[0004] 目前對停車場空余泊位數(shù)進(jìn)行預(yù)測的方案主要有如下三類方案：1)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 預(yù)測的方法。尤其是基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。2)基于統(tǒng)計(jì)理論模型的，包括卡爾曼(Kalman)濾波預(yù) 測方法、指數(shù)平滑預(yù)測方法等。3)基于非線性系統(tǒng)理論的預(yù)測方法，包括基于小波分析的預(yù) 測方法、基于混沌理論的預(yù)測方法等。
[0005] 這三種方案在實(shí)際應(yīng)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(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而校驗(yàn)和修正相關(guān)模型的參數(shù)，計(jì)算量相當(dāng)大;此外基于 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測方法存在收斂速度慢、容易出現(xiàn)震蕩和陷入局部優(yōu)化等缺點(diǎn)。其次，第二 種方案在交通流量比較復(fù)雜的城市交通系統(tǒng)，無法滿足泊位、道路和交通流量等結(jié)果預(yù)測 的準(zhǔn)確性和兼顧交通流量的動態(tài)實(shí)時反饋的要求。最后，第三種方案中，基于非線性系統(tǒng)理 論的預(yù)測方法突出了交通系統(tǒng)的非線性特征，然而卻以很高的計(jì)算復(fù)雜性為代價，來獲得 較好的預(yù)測精確性，這影響了其在現(xiàn)實(shí)場景中應(yīng)用的可行性。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 為解決現(xiàn)有技術(shù)中停車場空余泊位數(shù)預(yù)測模型中預(yù)測精度高的計(jì)算量較大，難以 保證短時預(yù)測的實(shí)時性和自適應(yīng)性，而簡單的模型又不能很好的擬合實(shí)際泊位數(shù)，預(yù)測精 度達(dá)不到控制或誘導(dǎo)的要求，且在對停車場的空余泊位數(shù)進(jìn)行預(yù)測時存在隨機(jī)性、模糊性 和非線性的問題，本發(fā)明提出了基于實(shí)時交通查詢和云模型的停車場車位預(yù)測和推薦方 法。
[0007] 為實(shí)現(xiàn)上述發(fā)明目的，本發(fā)明采取如下技術(shù)方案：當(dāng)駕駛員利用電子地圖進(jìn)行路 線導(dǎo)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(dāng)前空余泊位數(shù)和預(yù)測的駕駛員到達(dá)時間內(nèi)的空余泊位數(shù)進(jìn)行實(shí)時反饋和推送。此 外，根據(jù)對停車場附近交通流量的監(jiān)控以及停車場內(nèi)空余泊位數(shù)的變化情況，向駕駛員提 供停車場推薦和泊位預(yù)約功能。另外，本發(fā)明根據(jù)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(shù)的預(yù)測中。而使用云模型進(jìn)行預(yù)測，主要是因?yàn)樵颇Ｐ妥?為定性定量轉(zhuǎn)換的不確定性模型，能夠充分體現(xiàn)語言概念的隨機(jī)性和模糊性，是實(shí)現(xiàn)定性 定量轉(zhuǎn)換的有效工具，它可以結(jié)合停車場的歷史數(shù)據(jù)以及當(dāng)前實(shí)時的變化，預(yù)測未來停車 場的空余泊位數(shù)變化趨勢。
[0008] 基于實(shí)時交通查詢和云模型的停車場車位預(yù)測和推薦方法包括如下功能：1)接收 來自駕駛員的查詢請求，并根據(jù)請求信息調(diào)整停車場泊位的預(yù)測參數(shù);2)根據(jù)當(dāng)前停車場 泊位的相關(guān)參數(shù)，對停車場當(dāng)前的空余泊位數(shù)以及預(yù)測的空余泊位數(shù)進(jìn)行計(jì)算;3)根據(jù)停 車場的相關(guān)泊位情況和停車場推薦策略，向駕駛員提供停車場的推薦，并可以進(jìn)行在線泊 位預(yù)約等功能。該方法主要包括兩個模塊，一是實(shí)時交通查詢反饋模塊，二是空余泊位預(yù)測 模塊。
[0009] 實(shí)時交通查詢反饋模塊：
[0010] 步驟1-1:駕駛員在出發(fā)之前以及行駛途中可利用電子地圖進(jìn)行目的地的路線導(dǎo) 航。目的地附近的停車場根據(jù)電子地圖提供的LBS云服務(wù)，從"云端"接收駕駛員的查詢信 息，并對信息進(jìn)行處理和利用。
[0011]步驟1-2:停車場方面向駕駛員提供推送信息服務(wù)，推送內(nèi)容包括：當(dāng)前時間駕駛 員所選擇的目的地附近停車場的空余泊位數(shù);根據(jù)駕駛員的導(dǎo)航路線，結(jié)合其駕駛速度以 及路網(wǎng)流量情況，估算駕駛員到達(dá)停車場的時間；在估算的駕駛員到達(dá)時間內(nèi)，預(yù)測的停車 場的空余泊位數(shù)。
[0012] 步驟1-3:除了步驟1-2的消息推送服務(wù)之外，還向駕駛員提供了停車場的推薦和 在線泊位預(yù)約功能。根據(jù)駕駛員選擇的目的地，綜合駕駛員停車記錄中選擇停車場的個人 偏好、距離目的地遠(yuǎn)近、停車場費(fèi)用和預(yù)測的駕駛員到達(dá)時間內(nèi)的空余泊位數(shù)這四個因素， 計(jì)算駕駛員選擇某一停車場的概率P，向駕駛員推薦其選擇概率最大的停車場。駕駛員根據(jù) 自身情況，可以選擇是否要進(jìn)行泊位預(yù)約，預(yù)約時需選好到達(dá)時間區(qū)間并支付一定金額的 預(yù)約金，若在預(yù)約時間內(nèi)沒有到達(dá)停車場，則取消預(yù)約車位并扣除預(yù)約金。設(shè)某一段時間里 進(jìn)行預(yù)約的車輛數(shù)為X，停車場內(nèi)可供預(yù)約的車位總數(shù)為M。
[0013] 步驟1-4:對于選擇了某一目的地，但沒有進(jìn)行停車場車位預(yù)約的駕駛員，同樣利 用步驟1-3的四個因素，計(jì)算其選擇某一停車場的概率P。設(shè)四個因素在概率計(jì)算中所占權(quán) 重依次分別是:λ、β、γ、δ，且λ+β+γ+δ = 1，則Ρ = ΑΧλ+ΒΧβ+ΟΧ γ+?Χδ，其中，A={0，1}， 表示如果駕駛員停車記錄中有該停車場，則Α=1，否則Α = 0;β=^γ其中L為該停車場距 離目的地的距離，Desmin表示距離駕駛員目的地最近的停車場的距離；氣其中Pr為 該停車場每小時的停車費(fèi)用，Csotmin表示目的地附近所有停車場中每小時停車費(fèi)用最低 的；，即D表示空余率，其中Total表示該停車場總共的泊位數(shù)，Re表示在駕駛員到達(dá) 時間內(nèi)預(yù)測的剩余空余泊位數(shù)。
[0014] 步驟1-5:根據(jù)用戶利用電子地圖的查詢結(jié)果（電子地圖可以計(jì)算出駕駛員到達(dá)目 的地的時間），可以得到在某一時間到達(dá)某一地點(diǎn)的車輛數(shù)，設(shè)為N。那么在那一段時間里某 一停車場的車流量Y是N輛車中選擇該停車場概率P最大的車輛的總和。
[0015] 空余泊位預(yù)測模塊利用云模型實(shí)現(xiàn)對停車場空余泊位的預(yù)測，云的數(shù)字特征用 Ex、En和He表征。Ex表示云滴在論域空間分布的期望，即最能夠代表定性概念的點(diǎn)，或者說 是這個概念量化的最典型樣本;En代表熵，是定性概念的不確定性度量，由概念的隨機(jī)性和 模糊性共同決定，一方面反映了能代表這個定性概念云滴的離散程度，另一方面又是定性 概念亦此亦彼性的度量，反映了論域空間中可被概念接受的云滴的取值范