[发明专利]一种基于事件驱动的停车空余泊位数实时预测方法及系统

权利要求书

1.一种基于事件驱动的停车空余泊位数实时预测方法，其特征在于，包括：

获取历史停车信息并对其进行数据修复及平滑处理；所述历史停车信息包括历史车辆到达时间、离开时间、驱动事件发生时间及历史停车空余泊位数；

基于驱动事件发生时间，根据历史停车信息且假设停车到达概率服从正态分布，得到当前时刻至下一时刻之间的停车车辆的到达概率和离开概率；再得到停车空余泊位数预测模型；

将当前时刻点及下一时刻点均输入至停车空余泊位数预测模型，实时输出停车空余泊位数预测值；

所述得到当前时刻至下一时刻之间的停车车辆的到达概率和离开概率的方法具体为：

假设停车到达概率X_a服从正态分布：

其中，μ_a是停车车辆到达时间分布的期望，通过公式得到，t_event表示事件发生时间，为t_event与μ_a之间的时间差，σ_a是停车到达时间的标准偏差；

得到停车离开概率X_d的分布为：

其中，μ_d是停车车辆离开时间分布的期望，为t_event与μ_d的时间差，σ_d为停车车辆离开时间的标准偏差；

对于事件i，计算在每个时间段t(t＝k×T，T为时间步长，k为当前计算中的时间点编号)的停车车辆的到达和离开的概率，则事件i产生的停车到达和离开的概率为：

其中，Φ_a和Φ_d为正态分布的累积分布函数；

所述得到停车空余泊位数预测模型的具体方法为：考虑过去、现在及未来事件对停车空余泊位数的影响，预测停车空余泊位数，得到停车空余泊位数预测模型PSA(k+1)：

其中，PSA(k+1)为在时间点k+1时停车空余泊位数预测值；PSA(k)为在时间点k时实际采集的停车空余泊位数；TA_i和TD_i为由事件i引起的停车到达和离开的车辆总数；x_a为车辆到达时间；x_d为车辆离开时间。

2.如权利要求1所述的一种基于事件驱动的停车空余泊位数实时预测方法，其特征在于，该方法还包括：基于皮尔森系数和绝对差值对平滑处理后的历史停车信息进行相关性检验。

3.如权利要求1所述的一种基于事件驱动的停车空余泊位数实时预测方法，其特征在于，所述历史停车信息还包括停车卡号码、车牌号码、入口编号、出口编号及所支付停车费。