停车推荐方法及其应用技术

本发明专利技术涉及停车推荐方法及其应用，该方案包括步骤：获取用户的目的地、出行计划信息以及用户偏好；依据目的地确定目的地设定范围内的至少一备选停车场库；确定用户抵达每一备选停车场库的预计到达时间；依据预计到达时间筛选出位于用户理想步行时间区间的目标停车场库，并计算目标停车场库与目的地之间的步行距离；确定每一目标停车场库的停放可行性数据；确定每一目标停车场库的停车性价比数据；基于用户偏好结合步行距离、停放可行性数据、停车性价比数据以及目标场库容错性数据排序目标停车场库。本发明专利技术将停车领域有关场库，用户行为，历史拥堵等进行充分开发利用，以此满足计划出行的停车场地有效推荐，缓解热门区域停车难的情况。难的情况。难的情况。

【技术实现步骤摘要】
停车推荐方法及其应用


[0001]本专利技术涉及城市智慧停车
，具体涉及停车推荐方法及其应用。

技术介绍

[0002]停车难问题早已成为各大城市的通病。智慧停车行业也因此成为了改善停车环境、满足停车需求的破解良方。智慧停车是各地政府、企业和民众多方共赢的必然选择，也是优化社会资源配置、提升城市形象、推动产业升级和促进生态文明城市建设的必经之途，具有良好的发展前景。从用户的角度出发，出行之前用户会规划好自己的出行时间和目的地，却无法知悉未来目的地周边的停车泊位情况，导致停车难、停车累，尤其是医院、商圈周边，最终导致区域停车乱。因此，从政府运营角度出发，结合计划出行的特征，提供一种停车推荐方法，不仅能够缓解停车难问题，也能增强用户的获得感，还能带来更高的经济收益。
[0003]然而，目前城市智慧停车仍处于探索发展阶段，现阶段各城市只是将场库做数据接入，城市停车运营公司对数据的重视程度越来越高，如何有效利用海量的停车数据，挖掘数据价值，解决停车难，停车乱，违章停车多等现状是他们的最关注的问题。一方面，随着城市级停车的发展，市民侧对计划出行的需求日益明确，实时的推荐不能满足用户的需求，如以往在进行停车推荐时，往往只能定义在当前时间，不能满足未来计划出行的场景，只能从当前场库剩余泊位的即时数据入手，而缺少对预测数据的利用，因此需要结合计划出行的特征，包含出行时间、目的地、个人停车习惯、行驶距离等，另一方面，需要一种更加合理、更加客观的方法，才能有效推荐合适的停车场，缓解停车难的情况。
[0004]综上，亟待一种能够停车推荐方法及其应用。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例的目的是针对现有技术中存在的上述问题，提供了一种停车推荐方法及其应用。
[0006]第一方面，本专利技术实施例提供了一种停车推荐方法包括以下步骤：
[0007]获取用户的目的地、出行计划信息以及用户偏好；
[0008]确定所述目的地设定范围内的至少一备选停车场库；
[0009]依据每一所述备选停车场库的道路历史拥堵数据以及所述出行计划信息，确定用户抵达每一所述备选停车场库的预计到达时间；
[0010]依据所述预计到达时间筛选出位于用户理想步行时间区间的目标停车场库，并计算所述目标停车场库与所述目的地之间的步行距离；
[0011]依据每一所述目标停车场库的历史剩余泊位数和历史停车数据，确定每一所述目标停车场库的停放可行性数据；
[0012]依据每一所述目标停车场库的场地数据，确定每一所述目标停车场库的停车性价比数据，其中所述停车性价比数据包括停车成本、安全性数据及便捷性数据；
[0013]获取每一所述目标停车场库周边的备选停车场库的剩余泊位数据，并依据所述剩
余泊位数据得出每一所述目标停车场库的目标场库容错性数据；
[0014]基于用户偏好结合所述步行距离、所述停放可行性数据、所述停车性价比数据以及所述目标场库容错性数据排序所述目标停车场库。
[0015]在其中一个实施例中，在得出每一所述目标停车场库的所述目标场库容错性数据后以及排序所述目标停车场库之前，还包括：归一处理所述步行距离、所述预计到达时间、所述停放可行性数据、所述停车性价比数据及所述目标场库容错性数据。
[0016]此步骤的目的在于，将上述数据经过处理后限制在需要的一定范围内，可显著减少后续数据处理的计算量，其次是避免某些指标被忽视，影响到数据分析的结果。
[0017]在其中一个实施例中，所述用户偏好通过获取用户调研结果和用户行为数据，基于所述用户调研结果和所述用户行为数据分析得到。
[0018]此步骤的目的在于，通过每位用户的行为数据，即用户使用期间的行为习惯，还有调研得到的数据，相当于用户主动提供的数据和用户被动提供的数据，可帮助偏好权重向量模型不断优化改进，最终依据偏好权重向量模型得到的推荐备选停车场库推荐引导数据可以更加客观准确且合理。
[0019]在其中一个实施例中，在基于所述用户调研结果和所述用户行为数据分析得到所述用户偏好中还包括：根据用户调研结果的多个偏好因素生成偏好权重向量，采用层次分析法将所述偏好权重向量构建成对对比矩阵，依据所述用户行为数据的累计对所述成对对比矩阵或所述偏好权重向量进行迭代更新，输出确认的所述用户偏好。
[0020]在其中一个实施例中，基在于所述用户调研结果和所述用户行为数据分析得到所述用户偏好中还包括：对所述成对对比矩阵进行一致性检验直至该成对对比矩阵达到可接受的范围为止。
[0021]在其中一个实施例中，在确定每一所述目标停车场库的停放可行性数据中还包括：依据每一所述目标停车场库的历史剩余泊位数分别预测未来一个单位时刻的每一所述目标停车场库的剩余泊位数量，依据预测得到的所述剩余泊位数量除以所述目标停车场库的总泊位数得到所述停放可行性数据。
[0022]在其中一个实施例中，在依据所述剩余泊位数据得出每一所述目标停车场库的目标场库容错性数据的步骤中还包括：依据每一所述备选停车场库的每间隔单位时间的历史剩余泊位数分别预测每一所述备选停车场库未来一个单位时刻的剩余泊位数，基于所述目标停车场库周围设定范围内所有所述备选停车场库的所述未来一个单位时刻的剩余泊位数得到所述目标场库容错性数据。
[0023]在其中一个实施例中，在计算每一所述目标停车场库与所述目的地之间的步行距离之后包括：若所述目标停车场库和所述目的地之间的步行距离大于设定阈值，自所述目标停车场库中剔除该目标停车场库。
[0024]在其中一个实施例中，所述停放可行性数据表征当用户到达指定所述目标停车场库时，该目标停车场库仍有剩余泊位的概率，所述停车性价比数据表征用户停车在目标停车场库的性价比；所述目标场库容错性数据表征当用户到达指定目标停车场库后，在该指定目标停车场库附近能够停车的概率。
[0025]第二方面，本专利技术实施例提供了一种计划出行停车推荐装置包括以下模块：
[0026]数据获取模块，用于用户的目的地、出行计划信息以及用户偏好；
[0027]调研模块，用于利用层次分析法对用户进行调研并记录调研结果；
[0028]计算模块，确定所述目的地设定范围内的至少一备选停车场库；依据每一所述备选停车场库的道路历史拥堵数据以及所述出行计划信息，确定用户抵达每一所述备选停车场库的预计到达时间；依据所述预计到达时间筛选出位于用户理想步行时间区间的目标停车场库，并计算所述目标停车场库与所述目的地之间的步行距离；依据每一所述目标停车场库的历史剩余泊位数和历史停车数据，确定每一所述目标停车场库的停放可行性数据；依据每一所述目标停车场库的场地数据，确定每一所述目标停车场库的停车性价比数据，其中所述停车性价比数据包括停车成本、安全性数据及便捷性数据；获取每一所述目标停车场库周边的备选停车场库的剩余泊位数据，并依据所述剩余泊位数据得出每一所述目标停车场库的目标场库容错性数据；基于用户偏好结合所述步行距离、所述停放可行性数据、所述停车性价比数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.停车推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：获取用户的目的地、出行计划信息以及用户偏好；确定所述目的地设定范围内的至少一备选停车场库；依据每一所述备选停车场库的道路历史拥堵数据以及所述出行计划信息，确定用户抵达每一所述备选停车场库的预计到达时间；依据所述预计到达时间筛选出位于用户理想步行时间区间的目标停车场库，并计算所述目标停车场库与所述目的地之间的步行距离；依据每一所述目标停车场库的历史剩余泊位数和历史停车数据，确定每一所述目标停车场库的停放可行性数据；依据每一所述目标停车场库的场地数据，确定每一所述目标停车场库的停车性价比数据，其中所述停车性价比数据包括停车成本、安全性数据及便捷性数据；获取每一所述目标停车场库周边的备选停车场库的剩余泊位数据，并依据所述剩余泊位数据得出每一所述目标停车场库的目标场库容错性数据；基于用户偏好结合所述步行距离、所述停放可行性数据、所述停车性价比数据以及所述目标场库容错性数据排序所述目标停车场库。2.根据权利要求1所述的停车推荐方法，其特征在于，在得出每一所述目标停车场库的所述目标场库容错性数据后以及排序所述目标停车场库之前，还包括：归一处理所述步行距离、所述预计到达时间、所述停放可行性数据、所述停车性价比数据及所述目标场库容错性数据。3.根据权利要求1所述的停车推荐方法，其特征在于，所述用户偏好通过获取用户调研结果和用户行为数据，基于所述用户调研结果和所述用户行为数据分析得到。4.根据权利要求3所述的停车推荐方法，其特征在于，在基于所述用户调研结果和所述用户行为数据分析得到所述用户偏好中还包括：根据用户调研结果的多个偏好因素生成偏好权重向量，采用层次分析法将所述偏好权重向量构建成对对比矩阵，依据所述用户行为数据的累计对所述成对对比矩阵或所述偏好权重向量进行迭代更新，输出确认的所述用户偏好。5.根据权利要求4所述的停车推荐方法，其特征在于，基在于所述用户调研结果和所述用户行为数据分析得到所述用户偏好中还包括：对所述成对对比矩阵进行一致性检验直至该成对对比矩阵达到可接受的范围为止。6.根据权利要求1所述的停车推荐方法，其特征在于，在确定每一所述目标停车场库的停放可行性数据中还包括：依据每一所述目标停车场库的历史剩余泊位数分别预测未来一个单位时刻的每一所述目标停车场库的剩余泊位数量，依据预测得到的所述剩余泊位数量除以所述目标停车场库的总泊位数得到所述停放可行性数据。7.根据权利要求1所述的停车推荐方法，其特征在于，在依据所述剩余泊位数据得出每一所述目标停车场库的目标场库容错性数据的步骤中还包括：依据每一所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：郁强，叶俊宏，董佳磊，陶肖寅，徐剑炯，
申请(专利权)人：城云科技中国有限公司，
类型：发明
国别省市：