[发明专利]停车场选址方法、装置、计算机可读存储介质及终端设备

权利要求书

1.一种停车场选址方法，其特征在于，包括：

将目标区域划分为各个网格；

将预设数量的新建停车场随机分布在所述目标区域的各个网格中；

获取随机分布了新建停车场之后的所述目标区域的各个网格的统计信息；所述统计信息包括平均房价、道路长度、停车场数、停车场车位数、兴趣点数量和兴趣点信息熵；

使用预设的神经网络模型分别对各个网格的统计信息进行处理，得到各个网格的违章停车数目；

根据各个网格的违章停车数目计算所述目标区域的违章停车总数；

以所述目标区域的违章停车总数最小作为优化目标，使用预设的优化算法对所述新建停车场在各个网格中的分布情况进行调整，直至算法收敛为止；

根据算法收敛时所述新建停车场在各个网格中的分布情况确定所述新建停车场的选址方案；

所述神经网络模型的训练过程包括：

从预设的数据库中获取训练样本集合，所述训练样本集合中包括各个训练样本，每个训练样本包括一个样本网格的统计信息和违章停车数目；

使用所述训练样本集合对所述神经网络模型进行训练，在训练过程中，将各个训练样本中的统计信息作为输入，违章停车数目作为目标输出。

2.根据权利要求1所述的停车场选址方法，其特征在于，所述获取所述目标区域的各个网格的统计信息包括：

分别确定各个网格的第一圈层、第二圈层和第三圈层，其中，所述第一圈层位于所述第二圈层内，所述第二圈层位于所述第三圈层内；

分别获取各个网格的第一圈层、第二圈层和第三圈层的统计信息。

3.根据权利要求2所述的停车场选址方法，其特征在于，所述第一圈层为边长250米的正方形的内部区域，所述第二圈层为边长450米的正方形的内部区域中除所述第一圈层之外的区域，所述第三圈层为边长650米的正方形的内部区域中除所述第一圈层以及所述第二圈层之外的区域，且所述第一圈层、所述第二圈层以及所述第三圈层均以网格的中心位置作为中心点。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的停车场选址方法，其特征在于，所述使用预设的优化算法对所述新建停车场在各个网格中的分布情况进行调整包括：

使用模拟退火算法对所述新建停车场在各个网格中的分布情况进行调整。

5.一种停车场选址装置，其特征在于，包括：

网格划分模块，用于将目标区域划分为各个网格；

随机分布模块，用于将预设数量的新建停车场随机分布在所述目标区域的各个网格中；

统计信息获取模块，用于获取随机分布了新建停车场之后的所述目标区域的各个网格的统计信息；所述统计信息包括平均房价、道路长度、停车场数、停车场车位数、兴趣点数量和兴趣点信息熵；

模型处理模块，用于使用预设的神经网络模型分别对各个网格的统计信息进行处理，得到各个网格的违章停车数目；

违章停车总数计算模块，用于根据各个网格的违章停车数目计算所述目标区域的违章停车总数；

优化调整模块，用于以所述目标区域的违章停车总数最小作为优化目标，使用预设的优化算法对所述新建停车场在各个网格中的分布情况进行调整，直至算法收敛为止；

选址方案确定模块，用于根据算法收敛时所述新建停车场在各个网格中的分布情况确定所述新建停车场的选址方案；

训练样本集合获取模块，用于从预设的数据库中获取训练样本集合，所述训练样本集合中包括各个训练样本，每个训练样本包括一个样本网格的统计信息和违章停车数目；

模型训练模块，用于使用所述训练样本集合对所述神经网络模型进行训练，在训练过程中，将各个训练样本中的统计信息作为输入，违章停车数目作为目标输出。

6.根据权利要求5所述的停车场选址装置，其特征在于，所述统计信息获取模块包括：

圈层确定单元，用于分别确定各个网格的第一圈层、第二圈层和第三圈层，其中，所述第一圈层位于所述第二圈层内，所述第二圈层位于所述第三圈层内；

统计信息获取单元，用于分别获取各个网格的第一圈层、第二圈层和第三圈层的统计信息。