【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据分析及预测，具体涉及一种停车场占有率预测方法及系统。
技术介绍
1、随着社会经济的高速发展以及人们对出行需求的不断提升，城市中的汽车保有量也越来越高，停车困难逐渐成为影响人们开车出行的最大原因。停车场的建设无疑成为解决停车位问题的关键，而当前技术中存在的停车场没有经过系统的设计，也无法对即将到来的车辆停车情况进行分析和预测，导致频频出现车位不够用，等待时间过长等问题。
2、现有技术中存在的停车场预测工作由于不够严谨且完备性不足而导致预测准确度较差的问题，使得最终关于停车场管理工作无法合理化精准管控。
技术实现思路
1、本申请提供了一种停车场占有率预测方法及系统，解决了现有技术中存在的停车场预测工作由于不够严谨且完备性不足而导致预测准确度较差的问题，实现了关于停车场管理工作无法合理化精准管控。
2、鉴于上述问题，本申请提供了一种停车场占有率预测方法。
3、第一方面，本申请提供了一种停车场占有率预测方法，方法包括：通过所述泊车信息平台提取目标停车场内的实时停车场内状态信息；获取目标停车场内的多个变化特征，所述多个变化特征是基于所述实时停车场内状态信息进行时间序列分类所获；将所述多个变化特征作为索引数据，遍历泊位日历时间长度信息库，确定泊位时长数据，将所述实时停车场内状态信息作为索引数据，遍历泊位占用时间信息库，确定泊位占用时间数据；将所述泊位时长数据、所述泊位占用时间数据同步至预测神经子网络，获取多个时段的预测泊位占有率；通过将所述
4、第二方面，本申请提供了一种停车场占有率预测系统，系统包括：坐标系构建模块：构建载体坐标系和导航坐标系；加速度数据获取模块：基于所述载体坐标系和所述导航坐标系，通过加速度传感器对目标车辆进行加速度数据获取，得到加速度数据集；姿态参考基准数据集获取模块：根据多个所述加速度数据集获取多个偏移量数据，对所述偏移量数据进行提取，获得姿态参考基准数据集；三维姿态映射模块：使用所述三维姿态映射模块对所述姿态参考基准数据集进行筛选和优化处理，得到补偿轴向加速度数据集；姿态角获取模块：对所述补偿轴向加速度数据集进行计算，得到姿态角；当前姿态判断模块：根据所述姿态角判断目标车辆当前姿态，并进行预警。
5、本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
6、本申请实施例提供的一种停车场占有率预测方法及系统，通过泊车信息平台提取目标停车场内的实时停车场内状态信息，再获取目标停车场内的多个变化特征，多个变化特征是基于实时停车场内状态信息进行时间序列分类所获，然后将多个变化特征作为索引数据，遍历泊位日历时间长度信息库，确定泊位时长数据，将实时停车场内状态信息作为索引数据，遍历泊位占用时间信息库，确定泊位占用时间数据，再将泊位时长数据、泊位占用时间数据同步至预测神经子网络，获取多个时段的预测泊位占有率，通过将多个时段的预测泊位占有率进行数据降噪确定多个时段的有效预测泊位占有率，最后基于多个时段的有效预测泊位占有率对目标停车场的全时段进行泊车调度，解决了现有技术中存在的停车场预测工作由于不够严谨且完备性不足而导致预测准确度较差的问题，实现了关于停车场管理工作无法合理化精准管控。
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1.一种停车场占有率预测方法，其特征在于，所述方法应用于一种停车场占有率预测系统，所述一种停车场占有率预测系统与泊车信息平台通信连接，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述泊车信息平台提取目标停车场内的实时停车场内状态信息，方法还包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，方法还包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标停车场内的多个变化特征，方法还包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，方法还包括：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过将所述多个时段的预测泊位占有率进行数据降噪确定多个时段的有效预测泊位占有率，方法还包括：
7.一种停车场占有率预测系统，其特征在于，所述系统应用于一种停车场占有率预测系统，所述一种停车场占有率预测系统与泊车信息平台通信连接，所述系统包括：
【技术特征摘要】
1.一种停车场占有率预测方法，其特征在于，所述方法应用于一种停车场占有率预测系统，所述一种停车场占有率预测系统与泊车信息平台通信连接，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述泊车信息平台提取目标停车场内的实时停车场内状态信息，方法还包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，方法还包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标停...
【专利技术属性】
技术研发人员：闫军，冯澍，王伟，
申请(专利权)人：智慧互通科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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