[发明专利]一种个性化的可用停车资源预测方法

权利要求书

1.一种个性化的可用停车资源预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、建立每辆车的停车行为概率模型，概率模型包括入场时间分布向量以及停泊时长分布矩阵；

S2、建立车位停靠状态集合A＝{p₁,p₂,...,p_x},x为当前所有车位数量，p_x＝{car₁,car₂,...},car₁＝{V,L}，V为car₁的入场时间分布向量，L为car₁的停泊时长分布矩阵；即每个车位上可能有多个已存在或已预定的车辆，每个车辆有其入场时间分布向量、停泊时长分布矩阵；

S3、针对某个具体车辆的远程预定或现场入场申请，将该车的停车行为概率模型与每个车位状态逐一匹配预测，计算该车与每个车位配对情形下的可用概率、冲突时长、使用时长占比；

S4、针对目标车辆，预测计算出每个车位的可用概率、冲突时长以及使用时长占比。

2.根据权利要求1所述的个性化的可用停车资源预测方法，其特征在于，步骤S1中建立每辆车的停车行为概率模型的具体方法如下：

对于可能的入场时间段,可将其平均分为N等份,从t₁,t₂,...,至t_n，对应入场时间分布向量V＝[v₁,v₂,...,v_i,...,v_n-1,v_n]，用于表示该车在该时间段上入场的离散概率分布，v_i表示车辆在第i个时刻入场的具体概率值；

停泊时长分布矩阵L为N*M的矩阵，N为上述时间段的N个离散时间片段数量，M表示该车辆可能停靠的M种时长，M＝{s₁,s₂,...,s_m}。

3.根据权利要求1所述的个性化的可用停车资源预测方法，其特征在于，步骤S3的具体计算方法如下：

(1)根据该车位停靠状态p_x中已占用的所有车辆停车行为概率模型进行一次随机采样，得到已占用车辆的停靠时间具体区间的集合；

(2)对该欲入场车辆的停车行为概率模型进行一次随机采样，得到目标车辆的停靠时间具体区间；

(3)将目标车辆的停靠时间区间加入已占用车辆的停靠时间区间集合，检查集合中任意两个时间区间是否有重叠，计算该情况下累计发生重叠的时长、该车位使用时长占比；

(4)按照设定次数，重复步骤(1)-(3)若干次，并对若干次得到的是否重叠、重叠时长、车位使用率进行平均统计，得到车辆-车位匹配下的重叠期望概率、重叠期望时长以及使用时长占比。

4.根据权利要求1所述的个性化的可用停车资源预测方法，其特征在于，步骤S4中预测计算出每个车位的可用概率、冲突时长、使用时长占比之后的结果使用方法如下：(1)条件筛选：运营方为三个参数设定阈值，当某车位的三个参数不满足阈值条件，则不为目标车辆分配该车位；(2)最优决策：运营方事先设定三个参数的权值，加权平均后得到最高数值的车位分配给目标车辆。