[发明专利]一种停车场车位信息的处理方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种停车场车位信息的处理方法和装置。

背景技术

随着经济的快速发展和人民生活水平的提高，越来越多的人有能力买车，车辆的增多导致了城市的拥堵问题和车位紧张问题，很多时候车主都在为找车位而发愁。

因此，有必要提出一种对停车场车位信息进行处理的技术方案以满足用户停车需求。

发明内容

本发明提供了一种停车场车位信息的处理方法和装置，对停车场的剩余车位数进行预测，方便车主用户停车。

根据本发明的一个方面，提供了一种停车场车位信息的处理方法，包括：

从保存指定停车场车位信息的数据库中获取历史剩余车位数信息；

将获取到的剩余车位数组成时间序列并对时间序列进行处理，根据处理后的时间序列构建自回归滑动平均模型；

将时间变量输入构建的所述自回归滑动平均模型，得到预测的当天以及之后预定天数所述停车场的剩余车位数。

根据本发明的又一个方面，提供了一种停车场车位信息的处理装置，包括：

信息获取单元，用于从保存指定停车场车位信息的数据库中获取历史剩余车位数信息；

模型构建单元，用于将获取到的剩余车位数组成时间序列并对时间序列进行处理，根据处理后的时间序列构建自回归滑动平均模型；

预测单元，用于将时间变量输入构建的所述自回归滑动平均模型，得到预测的当天以及之后预定天数所述停车场的剩余车位数。

本发明的有益效果是：本发明实施例的停车场车位信息的处理方法和装置，获取历史剩余车位数信息，将获取到的剩余车位数组成时间序列并对时间序列进行处理后构建自回归滑动平均模型，然后将时间变量输入自回归滑动平均模型即可预测得到停车场的剩余车位数，从而满足了想要到该停车场停车的用户的剩余车位信息获取需求，提高了停车场的服务水平。

附图说明

图1是本发明一个实施例的停车场车位信息的处理方法的流程示意图；

图2是本发明一个实施例的自回归滑动平均模型构建的流程图；

图3是本发明一个实施例的停车场车位信息的处理装置的框图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

参见图1，一个实施例中停车场车位信息的处理方法包括如下步骤：

步骤S101，从保存指定停车场车位信息的数据库中获取历史剩余车位数信息；

步骤S102，将获取到的剩余车位数组成时间序列并对时间序列进行处理，根据处理后的时间序列构建自回归滑动平均模型；

步骤S103，将时间变量输入构建的所述自回归滑动平均模型，得到预测的当天以及之后预定天数所述停车场的剩余车位数。

由图1所示可知，本实施例的停车场车位信息的处理方法，通过获取历史剩余停车位的数量的信息，对剩余停车位信息进行处理后构建自回归滑动平均模型，利用构建的自回归滑动平均模型对未来一天或几天之内该停车场的剩余车位数进行预测，方便停车场管理方掌握剩余车位数，也方便了车主用户到该停车场停车之前，及时了解还有多少剩余车位数，提高了车主用户对停车的满意度，也提高了停车场的市场竞争力。

一个实施例中，本实施例的停车场车位信息处理即根据停车场历史剩余车位数预测未来几天该停车场的剩余车位数，基于自回归滑动平均模型实现。自回归滑动平均模型，又称为ARMA模型(Auto-Regressive Moving Average Mode)，属于时间序列分析中的一种。

参见图2，构建自回归滑动平均模型的具体步骤包括：流程开始，先执行步骤S201，

步骤S201，获取历史数据；

这里的历史数据是指停车场的历史剩余车位数，例如，中关村地区的A停车场在过去N天之内每一分钟的剩余车位数目。

这里的N可以等于60，即，获取过去60天的每一分钟的剩余车位数，然后将每一分钟的剩余车位数表示成时间序列。

这里的剩余车位数是指空闲的、未停放车辆的车位数。

通过获取60天的历史数据(相当于样本)，减小了预测误差，提高了精确度。