[发明专利]一种大数据环境下停车场占有率的预测方法

摘要

本发明提供的一种大数据环境下停车场占有率的预测方法是利用停车场车辆出入记录，获得停车场的出入口在每个时间段进入和离开的车辆的数量分布，由此构建反映分时段车辆出入停车场的PDFVA分布模型，训练得到各个时段PDFVA分布的参数值，根据每个时段出入停车场车辆数的PDFVA分布模型预测未来各时段停车场出入车辆的数量，以及停车场内车位的占有率和拥挤程度。本发明利用停车场管理处已有的海量车辆分时段出入数据，即能低成本、自动化、便捷地获取指定时间段内出入停车场的车辆数的分布，对分时段的出入车辆数量PDFVA分布模型的参数进行估值，从而实现快速高效地对停车场在未来时刻的出入车辆数和发生拥挤的可能性进行预测。

主权项

1.一种大数据环境下停车场占有率的预测方法，其特征在于，采用PDVA分布的方法对分时段进出停车场的车辆数量进行统计分析，并以此为基础进行预测，包括以下步骤：步骤1、从停车场管理单位获取各停车场在目标时间段内的车辆出入记录数据集，将车辆出入记录数据集中的车辆出入记录数据分为出和入两部分，将当前停车场的每个出入口的出入车辆以时间间隔t划分，统计得到每个时间间隔内每个出入口进入停车场和离开停车场的车辆的数量，即为分时段进出车辆统计数据；步骤2、采用步骤1得到的分时段进出车辆统计数据，对PDFVA分布模型进行训练，训练时利用分时段进出车辆统计数据对时齐Poisson分布的参数进行拟合，获得目标时间段内不同时间间隔的参数值，从而得到分时段的车辆进出停车场数量的PDFVA分布程模型；步骤3、利用步骤2得到的PDFVA分布程模型预测停车场未来的车位占有率和拥挤程度；步骤4、实时更新停车场分时段进出车辆信息，返回步骤2，对PDFVA分布模型中的参数进行即时的训练更新。