[发明专利]一种考虑出行者个性需求偏好的动态停车推荐方法

权利要求书

1.一种考虑出行者个性需求偏好的动态停车推荐方法，其特征在于：

步骤1.出行者停车需求偏好信息获取和个性化备选停车场筛选

步骤1.1.出行者的出行和停车需求偏好信息获取

停车推荐系统设计时，通过GPS定位技术，获取出行者的出发地信息，同时还要获得出行者的目的地位置信息以及目的地周边一定范围内的所有停车场情况信息，包括每个停车场容量、实时停车空位数量、停车价格、停车场到目的地的步行距离；

同时，要获得出行者的停车需求偏好信息，包括停车影响因素关注程度和心理阈值；其中，出行者对停车因素关注程度，为出行者在进行停车选择时，对停车影响因素的注意程度，设计方法是让出行者基于某次停车出行时对各停车影响因素进行重要程度评估；影响因素包括停车后步行距离、停车价格，重要程度选项为：1代表非常不重要；2代表不重要；3代表一般重要；4代表比较重要；5代表非常重要；出行者停车因素心理阈值，是出行者在进行停车选择时，当停车场的属性因素超出其心理可接受的数值时，出行者会放弃选择该停车场；设计方法是提供各停车影响因素，包括停车后步行距离、停车价格以及停车场剩余空位数的数值选项，让出行者基于某处停车出行时选择其可接受的最大值或最小值作为心理阈值；

出行者通过停车推荐系统终端App，输入出行目的地信息，然后输入停车影响因素关注程度和心理阈值，进而实时查看目的地一定范围内的停车场信息；

步骤1.2.个性化备选停车场筛选

依据出行者的出行目的地及周边一定范围内停车场实时信息，结合出行者对停车因素的关注程度和心理阈值，筛选得到符合出行者停车心理需求的备选停车场；停车因素包括停车后步行距离、停车价格、停车场剩余空位数；筛选方法如下：

首先，筛选同时满足出行者对停车影响三个因素心理阈值的停车场作为备选停车场；如果某一停车场j信息同时满足该次停车出行时出行者三个因素的心理阈值，则作为出行者i的备选停车场，则Z_ij＝1，否则Z_ij＝0，用公式(1)表示；

式中：C_j为停车场j的停车收费价格；L_j为停车场j到目的地的步行距离；O_tj为t时刻停车场j的空位数；TC_i为出行者i可接受的停车收费价格最大值，即停车价格心理阈值；TL_i为出行者i可接受的停车后步行距离最大值，即停车后步行距离心理阈值；TO_i为出行者i可接受的停车场空位数最小值，即停车空位数心理阈值；

如果停车场信息不存在同时满足该次停车出行时三因素心理阈值的停车场，则筛选满足三因素中任一因素心理阈值的停车场，作为符合出行者停车心理需求的备选停车场；

如果也不存在满足三因素中任一因素心理阈值的停车场，则目的地附近一定范围内的所有有空位数的停车场都可作为备选停车场；

按照以上流程，将Z_ij＝1的停车场挑选出来，作为集合A_ik，即作为符合该次停车出行时出行者停车心理需求的备选停车场；

步骤2.综合考虑出行者和管理者利益，建立动态停车推荐模型

包括停车影响因素分类和标准化、构建出行者停车影响因素权重矩阵、建立综合考虑出行者和管理者效益的动态停车推荐模型三部分内容；

步骤2.1.停车影响因素分类和标准化

根据步骤1.2.获得的符合出行者停车需求心理阈值的备选停车场；从出行者和管理者两个方面考虑，进行停车影响因素分类和标准化；

出行者进行停车选择时会主要关注停车场到目的地的步行距离和停车价格，且某一有空位停车场距离目的地越近、停车价格越低，对出行者的收益越大，因此，将以上两因素作为出行者效益类因素；进行出行者效益类影响因素的标准化，如公式(3)所示，矩阵为

式中：L_ik，C_ik分别为出行者i对备选停车场k的停车价格、停车后步行距离；l_ik，c_ik分别为出行者i对备选停车场k的停车价格、停车后步行距离的标准化值；m_i为出行者i的备选停车场数量；

对于管理者来说，在停车需求较高且泊位不足的区域，主要考虑的停车资源的均衡有效利用，主要关注的停车场的空余情况，希望引导出行者到停车空位数较多的停车场停车，以减少长时间停车寻泊和乱停车现象；所以，将停车空位数作为管理者效益类因素，进行管理者效益类影响因素的标准化，如公式(4)所示的停车空位数因素的标准化方法；表示从管理者角度，对出行者i进行停车推荐时，其备选停车场k的空位数的标准化值，矩阵为

式中：O_tik为t时刻出行者i对备选停车场k的停车空位数，o_tik为t时刻出行者i对备选停车场k的停车空位数的标准化值；

步骤2.2.构建出行者停车影响因素权重矩阵

通过每个出行者对停车影响因素的关注程度的评价结果，计算出行者对停车影响因素的关注权重，体现出行者个体在进行停车选择时关注影响因素的重要性，也体现了出行者个体需求偏好的差异性；设出行者i对停车场到目的地的步行距离、停车价格、停车场空位数三因素的关注程度评价选择结果分别为则出行者i对停车影响因素的关注权重向量W_i表示为公式(5)；

其中，

其中，为该次停车出行时出行者i对停车场到目的地的步行距离、停车价格、停车场剩余空位数的关注程度权重；

步骤2.3.建立综合考虑出行者和管理者效益的动态停车推荐模型

从出行者和管理者两方面考虑，计算符合出行者停车需求心理阈值的候选停车场的效用，如公式(6)所示；

式中：δ为考虑出行者和管理者效益或效用的调节系数；当δ＝1时，表示完全从出行者效益最大角度出发，距离目的地近、停车价格低的停车场效用越大；当δ＝0时，表示完全从管理者效益最大角度出发，车位空余较多的停车场，效用越大；当δ＝(0,1)，则既考虑出行者的效益，也考虑管理者的效益；

根据公式(6)计算得到每个出行者的各候选停车场的效用值，依据效用最大化原则，得到推荐的停车场，如公式(7)所示；

式中：Q_ti为t时刻出行者i的备选停车场的效用的最大值，该停车场即为推荐给出行者i的停车场；

为了实现停车资源的均衡利用，这里采用动态调节系数，根据不同的停车场的利用情况，基于调节阈值θ，通过停车推荐，启动按照考虑出行者需求下，进行调整停车场的推荐，进而达到各停车场资源均衡利用的目标；

动态调整比例系数δ取值如公式(8)所示；

式中：为t时刻出行者i的目的地附近所有停车场占有率的中位数值，代表停车场总体占有率的中等情况；为t时刻出行者i的目的地附近所有停车场的均值，即通过停车推荐使得整体停车场利用率均衡，基本保持相同；θ为启动调节阈值；

当备选停车场占有率的中位数值时，表示t时刻目的地附近多个停车场利用率较高，资源较为紧缺，启动以均衡停车场资源为主进行停车推荐，引导更多的出行者停到空位数较多的停车场去停车；当时，表示t时刻目的地附近多个停车场资源较为充足，此时，主要以出行者利益最大化进行停车推荐，出行者选择距离目的地较近、价格较低的停车场进行停车；

步骤3.智慧停车推荐下的实施效果评价

为了实时分析停车推荐下，运用以上智慧停车推荐模型的实施效果，需要建立多个指标进行综合评价；分为出行者效益评价指标和管理者效益评价指标两类，其中出行者效益评价指标包括平均停车后步行距离、平均停车费用、停车需求心理阈值满足比例；

(1)平均停车后步行距离：为根据停车推荐，做出停车场选择的出行者的停车后步行距离合计值与出行者总数的比；

式中：为平均停车后步行距离，L_i为出行者i选择的停车场到目的地的步行距离，n为做出停车选择的出行者总人数；

(2)平均停车费用：为根据停车推荐，做出停车场选择的出行者的停车花费合计值与出行者总数的比值；

式中：为平均停车费用，f_i为出行者i选择的停车场的停车费用；

(3)停车需求心理阈值满足比例：为根据停车推荐，所有出行者选择的停车场，满足出行者对停车后步行距离、停车价格、停车场空位数全因素的心理阈值的比例；

全因素心理阈值满足比例：为选择的停车场同时满足停车价格、停车后步行距离以及停车空位数三个停车影响因素心理阈值的出行者人数与总出行者人数之比；

式中：B_all为选择的停车场同时满足全因素心理阈值的人数，n为总出行者人数；

首要关注因素心理阈值满足比例：为选择的停车场仅满足其首要关注的停车影响因素心理阈值的出行者人数与总出行者人数之比；

式中：为满足其首要关注的停车影响因素心理阈值的出行者人数；

次要关注因素心理阈值满足比例：为选择的停车场仅满足其次要关注的停车影响因素心理阈值的出行者人数与总出行者人数之比；

式中：为满足其次要关注的停车影响因素心理阈值的出行者人数；

管理者效益评价指标包括实时停车占有率和累计停车收益；

(1)实时停车占有率：为停车场的实时占用停车位数与停车位总容量之比；

式中：V_k为停车场k的停车总容量，为t时刻停车场k的空位数，P_tk为t时刻停车场k的停车占有率；

(2)累计停车收益：为根据停车推荐，所有出行者选择停车位后，根据停车时间计算得到的停车费总收入；

式中：I为累计停车收入；

通过以上评价指标，为了实时分析停车推荐下，运用以上智慧停车推荐模型的实施效果，建立多个指标进行综合评价；表征评估考虑出行者个性停车需求偏好的动态停车推荐方案在满足出行者停车需求以及停车场间占有率平衡情况。