当前时段为工作日，故选择常规工作日停车策略预案，将各街区解释变量值 带入停车需求对价格的敏感度预测模型计算得到各街区的需求弹性值P (i)，将P (i)带入 公式（6)计算停车价格同时采用需求预测模型计算下一时段停车需求变化及价格，将结果 发布至用户终端结果如图6所示，查询中山东路的路边停车结果如图6(a)~（C)所示，查 询德基停车库的结果如图6(d)~（f)所示，用户终端显示当前停车需求及错峰建议。
[0060] 本发明的基于时空维度动态停车收费策略的停车管理系统与方法采用先进的多 元智能停车检测系统判断各停车位是否被占用，基于核心算法分析停车需求对价格的敏感 度，同时基于基本概率模型和大数据分析与挖掘技术预测停车需求，在手机终端发布停车 信息及用户建议，同时在智能停车收费设施上进行线上或线下收费，基于实测数据滚动更 新收费算法及策略。本发明弥补了之前的智能停车管理系统中数据采集不足、对停车需求 对价格弹性的空间异质性分析不足、缺乏对停车供需的协调功能等问题。实例显示，本发明 提出的基于动态停车收费策略的智能停车管理系统与方法具有很好的控制效果，有效提高 停车设施的管理效率。
[0061] 以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人 员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应 视为本发明的保护范围。
【主权项】
1. 基于时空维度动态停车收费策略的停车管理系统，其特征在于，包括用于检测停车 车位的停车情况的智能停车检测器、可实现智能动态计算停车价格的智能计价器、与智能 计价器连接用于停车收费的智能停车收费设施、用于将停车占有率与停车价格发布至停车 场的智能停车电子显示牌、用于存储区域内各停车场停车占有率和停车价格分布规律的大 数据云平台、用于优化定价策略的云计算中心系统以及用户终端； 所述智能停车检测器与智能计价器安装在停车管理系统管理范围内各区域停车场内 的每个停车位上，智能停车检测器与智能计价器可将实时停车占有率与停车价格上传至大 数据云平台； 各区域每个停车场按照停车场大小设置有至少一个所述智能停车电子显示牌，智能停 车电子显示牌与智能停车检测器与智能计价器相连以实现实时更新数据； 所述云计算中心系统内含核心算法，连接大数据云平台，可依据大数据云平台的存储 数据运行核心算法得到优化定价策略； 所述用户终端使用APP连接所述云计算中心系统，云计算中心系统基于用户终端停车 需求给出停车建议。2. 根据权利要求1所述的基于时空维度动态停车收费策略的停车管理系统，其特征在 于，所述智能停车检测器是一种基于三种传感器信息的交通流参数检测设备，采用无线通 信技术进行智能停车检测器间的无线数据传输及检测结果的对外发布，采用太阳能电池板 和锂电池组合供电，所述三种传感器分别利用车辆行驶过程中车轴对路面产生连续激励产 生在道路表面传播的震动波、车辆造成的路面阴影、以及车辆行驶中引起周边地磁场变化 的客观事实采集信号，智能停车检测器选择并提取三种传感器信号特征后进行算法融合以 更精确地检测车位是否被占用。3. 根据权利要求1所述的基于时空维度动态停车收费策略的停车管理系统，其特征在 于，在各区域停车场内每半径500m范围内设置一个智能停车电子显示牌。4. 基于时空维度动态停车收费策略的停车管理方法，其特征在于，其步骤为： 步骤1 :采集相关数据，包括 101) 利用设置在城市各区域内的智能停车检测器与智能计价器采集该区域的实时的 停车占有率数据与停车价格数据，将运行一段时间后采集的历史停车占有率和价格数据传 送至大数据云平台； 102) 采集城市各区域的基本信息，包括但不限于停车位数量、土地利用类型与商业活 动强度，判断适合采用动态停车收费策略的区域； 103) 从开放数据源与城市数据获取街区特征数据与社会人口数据； 步骤2 :基于历史停车占有率及停车价格数据分析停车需求的时空分布特征，构建模 型估计城市各区域停车需求对价格的敏感度，确定不同时空范围的基准停车价格以及调节 幅度； 步骤3 :根据当前时段属于工作日、节假日还是大型活动，选择停车策略预案，依据实 时停车占有率数据与停车价格数据确定各区域停车位未来一段时间内停车价格调整方向 及幅度，将停车占有率与停车价格发布到所述智能停车电子显示牌与所述智能停车电子显 示牌，并同时通过所述智能停车收费设备进行停车收费； 步骤4 :基于步骤103)中采集的街区特征数据与社会人口数据，对停车占有率数据及 用户查询停车位数据进行大数据的分析与挖掘，基于统计模型构建停车需求预测模型，采 用构建的停车需求预测模型计算下一时段各区域停车变化情况及停车价格，并在所述用户 终端上对个体停车需求提供合理化建议； 步骤5 :将步骤101)中采集的实时停车占有率和步骤3中确定的停车价格传送至所述 大数据云平台，更新大数据云平台的数据库并修正停车需求预测模型的参数，在下一时段 重复步骤3至步骤5滚动更新动态收费算法。5. 根据权利要求4所述的基于时空维度动态停车收费策略的停车管理方法，其特征在 于，所述步骤2估计城市各区域停车需求对价格的敏感度的模型的构建方法为： 首先，采用Bi-square函数产生每个街区的空间权重矩阵，用于描述各街区相邻街区 对其影响从而描述需求弹性的空间异质性； 然后，基于地理加权回归模型对各区域停车需求对价格的敏感度进行线性回归，并基 于回归结果和广义线性模型回归分析构建停车需求对价格的敏感度的预测模型。6. 根据权利要求4所述的基于时空维度动态停车收费策略的停车管理方法，其特征在 于，所述步骤3确定下一时段停车价格调整方向及幅度的方法具体为： 比较当前停车占有率与80%的差距，基于步骤2中求得的各街区停车需求对价格的敏 感度计算停车价格的调整幅度，对各街区按序编号为1、2…n，计算公式如下：其中，" + "号为提高停车费价格，号为降低停车费价格，〇. 2、04、0. 6为停车收费价 格浮动幅度，P(i)为步骤2所得的当前时段各街区i停车需求对价格的敏感度，〇 (i)为当 前时段街区i的停车占有率，其中i= 1、2…η。7. 根据权利要求4所述的基于时空维度动态停车收费策略的停车管理方法，其特征在 于，所述停车建议包括但不限于错时停车、错位停车、停车位置建议以及空余泊位与价格的 时间预测图。8. 根据权利要求4所述的基于时空维度动态停车收费策略的停车管理方法，其特征在 于，所述步骤3中的智能停车收费设备的收费方式涵盖线上与线下的多元收费方式，包括 但不限于支付宝与网银的线上支付方式以及现金和信用卡的线下支付方式。9. 根据权利要求4-8任一权利要求所述的基于时空维度动态停车收费策略的停车管 理方法，其特征在于，所述步骤103)街区特征数据与社会人口数据包括但不限于区域土地 利用属性、商业模式、人口密度、停车占有率、时间段、工作日/非工作日/节假日、天气、季 节、温度以及特殊事件。
【专利摘要】本发明公开了一种基于时空维度动态停车收费策略的停车管理系统与方法，采用先进的多元智能停车检测系统判断各停车位是否被占用，基于核心算法分析停车需求对价格的敏感度，同时基于基本概率模型和大数据分析与挖掘技术预测停车需求，在手机终端发布停车信息及用户建议，同时在智能停车收费设施上进行线上或线下收费，基于实测数据滚动更新收费算法及策略。本发明提出的智能停车管理系统融合了动态停车收费技术，能够根据停车占有率优化调节收费价格，且通过先进的大数据分析挖掘技术与云平台进行整合，采用价格杠杆对停车需求进行时间和空间维度的调节，从而充分发挥停车设施的功效，有效改善城市停车问题。
【IPC分类】G07B15/02, G08G1/14
【公开号】CN105303882
【申请号】CN201510783985
【发明人】李志斌, 浦自源
【申请人】东南大学
【公开日】2016年2月3日
【申请日】2015年11月16日