一种考虑出行者个性需求偏好的动态停车推荐方法技术

本发明专利技术涉及一种考虑出行者个性需求偏好的动态停车推荐方法，属于智慧停车技术领域，包括以下步骤：首先进行出行者停车需求偏好信息获取和个性化备选停车场筛选，然后综合考虑出行者和管理者利益，建立动态停车推荐模型，最后智慧停车推荐下的实施效果评价。可以用来在出行时为出行者提供个性化的停车推荐方案和预定服务，同时也能均衡停车设施资源的利用，实现综合效益的最大化。实现综合效益的最大化。实现综合效益的最大化。

【技术实现步骤摘要】
一种考虑出行者个性需求偏好的动态停车推荐方法


[0001]本专利技术涉及一种考虑出行者个性需求偏好的动态停车推荐方法，属于智慧停车
，可以用来在停车出行时为出行者提供个性化的停车推荐方案和预定服务，同时也能均衡停车设施资源的利用，实现综合效益的最大化。

技术介绍

[0002]随着居民消费水平的提升，小汽车拥有数量快速增长，停车难问题日益突出，由此带来了很多乱停车、长时间停车寻泊现象，对道路交通、环境污染等也产生较大的影响。停车设施利用具有时空分布特性，停车设施资源利用不均衡会造成极大的资源浪费，而智能停车服务是综合利用信息技术、通信技术、移动终端技术、GIS技术等进行停车位的采集、管理、查询、预定和引导，减少出行者停车寻泊时间，实现停车资源利用效率的最大化和停车场收益的最大化，从而成为解决城市停车问题的一种有效方法。
[0003]目前，国内外对于停车推荐的方法主要是考虑停车场的属性因素，如停车场位置、停车空位数、停车价格、停车场至目的地的步行距离等，根据出行者的停车后步行距离、停车价格或停车空位数排序展示其周边的停车设施分布的情况，供出行者进行选择预定，如捷停车、ETCP停车管理系统、小强停车等。
[0004]然而目前停车推荐方法多以停车价格最低、停车后步行距离最小等进行单方向推荐，虽会缓解部分停车场资源紧缺，但是仍然会导致停车场间产生较大资源不均衡。而且停车推荐方案多假定人们相同的停车需求偏好，而出行者往往具有不同的停车需求偏好以及不同的停车影响因素的可接受心理阈值，使得采用现有的假设个体均质化的停车推荐方法，会带来停车推荐过程中的信息冗余或者不足，形成信息的不对称，影响了出行者的停车体验，也会影响停车推荐的效果，达不到有效均衡停车设施资源利用的目的。而且现在停车推荐方案多是以固定推荐模式进行推荐，没有根据停车场资源占有率不同进行调节，在停车资源充足时以以出行者利益最大化进行推荐，在停车资源紧缺时，均衡停车场间资源。
[0005]因此，需要考虑出行者个性化的停车需求偏好和心理特征，并结合停车场利用情况，在保证出行者停车体验的同时又均衡停车资源。本文提出考虑出行者个性需求偏好的动态停车推荐方法，在目的地附近停车场资源充足时以出行者利益最大化进行推荐，当目的地附近停车资源不均衡，较为紧缺时，均衡停车资源，实现出行者个体收益和停车管理收益的综合最优，为解决城市停车问题提供参考和借鉴。

技术实现思路

[0006]基于以上分析，本专利技术提出了考虑出行者个性需求偏好的动态停车推荐方法，在保障出行者停车体验感知下，同时考虑停车资源的均衡利用，向出行者实时推荐最佳停车场，实现停车效益的最大化。
[0007]本专利技术从出行者个体停车需求偏好出发，在停车推荐过程中，通过获取出行者个体对停车影响因素的关注程度和心理阈值等信息，提出符合个体停车需求偏好的备选停车
场的筛选方法，然后建立考虑出行者个体停车需求偏好的停车推荐模型，从而给出停车场推荐方案，最后运用评价指标进行停车推荐方案的效果分析。
[0008]本专利技术的特点是基于出行者个体停车需求的偏好，综合考虑出行者和管理者的收益，建立智慧停车推荐方法，得出的个性化停车推荐方案，既能符合个体需要，提升个体出行停车体验，又能达到均衡停车场资源利用的效果。
[0009]本专利技术的技术思路特征为：
[0010]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
[0011]2、综合考虑出行者和管理者利益，建立动态停车推荐模型
[0012]3、智慧停车推荐下的实施效果评价
[0013]为实现上述目的，本专利技术采用如下步骤：
[0014]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
[0015]步骤1.1.出行者的出行和停车需求偏好信息获取
[0016]停车推荐系统设计时，可以通过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等。
[0017]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。
[0018]出行者可以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。
[0019]步骤1.2.个性化备选停车场筛选
[0020]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(停车后步行距离、停车价格、停车场剩余空位数)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。筛选方法如下：
[0021]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，则可以作为出行者i的备选停车场，则Z
ij
＝1，否则Z
ij
＝0，用公式(1)表示。
[0022][0023]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。
[0024]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。
[0025][0026]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。
[0027]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。
[0028]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
[0029]包括停车影响因素分类和标本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
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<...

【专利技术属性】
技术研发人员：秦焕美，许宁，王仲峰，王扬，杨洋，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：