智能停车场泊位预测及诱导停车方法研究

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1、硕士学位论文智能停车场泊位预测及诱导停车方法研究赵戊辰哈尔滨商业大学年月学校代码：学号：学隹洽丈智能停车场泊位预测及诱导停车方法研究指导教师姓名张玉茹教授哈尔滨商业大学申请学位级别硕士学科专业：信号与信息处理论文提交日期年月论文答辩日期：年月授予学位单位哈尔滨商业大学授予学位日期：年月齋嬸七凌UniversityCode：：哈尔滨商业大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：本论文的所有工作，是在导师的指导下，由作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献等的引用已在文中指出，并与参考文献相对应。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或

2、集体已经公开发表的作品成果。对本文的研宄做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本论文文责自负。学位论文作者签名：签字日期：年月日哈尔滨商业大学硕士学位论文版权使用授权书本论文系作者本人在哈尔滨商业大学攻读硕士学位期间，在导师指导下完成的硕士学位论文。本论文的研究成果归哈尔滨商业大学所有，本论文的研究内容不得以其他单位的名义发表。本人完全了解哈尔滨商业大学关于保留、使用学位论文的规定，同意学校保留、送交本论文的复印件，允许本论文被查阅和借阅；学校可以公布本论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存、汇编本学位论文。保密□，

3、在年解密后适用本授权书。本学位论文属于不保密口。学位论文作者签名：签字日期：年月曰导师签字日期：年月曰摘要摘要随着城市居民私家车的拥有量急剧上升，停车难的问题日益突出。停车诱导系统主要解决停车场车位与驾驶员驾驶的车辆之间的供求关系平衡，但是现有的停车诱导技术主要注重停车场外部的区域引导，对于停车场内部的引导机制单一，一般仅仅随机给出一条从停车场入口处到有效空余泊位的最短路径，并没有从驾驶员所考虑的停车因素角度来进行诱导。此外对于停车场外部的引导，如果加入停车场的空余泊位预测技术，则会有效的帮助场外诱导系统。本文首先分析了目前主要的时间序列预测技术，在

4、此基础之上，提出了利用神经网络算法来进行停车场空余泊位的预测。对标准的神经网络的原理进行了详细的研究，针对停车场空余泊位预测的问题进行算法的网络结构确定，并且针对神经网络训练过程中易震荡、收敛速度过慢和容易陷入局部最小的缺点，采用动量法与调节学习速率相结合的方法对其进行改进。在进行实验数据仿真时，通过数据预处理技术对停车场空余泊位数据进行了变换，防止了因数据过大而造成的网络瘫痪。通过仿真验证了神经网络对停车场空余泊位数预测的有效性，为停车场场外诱导提供了帮助。对于停车场场内部分，本文利用多属性决策的方法进行路径寻优来实现场内诱导。在分析驾驶员选择车位

5、的主要考虑因素的基础上，利用算法确定行驶距离与路径、利用欧几里得距离确定步行距离以及利用三角模糊数期望值的方法确定停车位的环境信息值，来确定决策属性矩阵，最终利用基于灰熵关联度多属性决策的方法进行了停车场有效空余泊位的属性排序。其排序中最优的属性所对应的空余泊位即是最优泊位，所对应的行驶路径即为最优路径。关键词：泊位预测；诱导停车；神经网络；多属性决策；路径寻优哈尔滨商业大学硕士学位论文，，，，目录目录摘要绪论课题背景、目的和意义课题背景课题研究的目的与意义国内外发展现状国外发展现状国内发展现状课题研宄的主要内容与结构课题研究的主要内容课题结构关键技

6、时间序列预测技术相关概念及方法时间序列的概念及种类时间序列预测方法最短路径与最优路径最短路径最优路径本章小结空余泊位预测神经网路的改进研究神经网络对权值更新的改进对学习速率的改进空余泊位数的预测样本数据的选取数据预处理网络结构的确定网络传递函数的选择仿真实验及结果分析本章小结最优路径决策哈尔滨商业大学硕士学位论文停车场内部环境建模图的基本概念介绍停车场抽象模型的建立泊位选择的主要影响因素行驶距离的确定步行距离的确定停车位的环境信息值的确定基于灰熵关联度多属性决策的最优泊位选择评价矩阵的确定决策步骤仿真实验及结果分析本章小结结论参考文献攻读学位期间发表

7、的学术论文致谢EnglishCatalog1绪论课题背景、目的和意义课题背景新能源汽车观察的一份数据显示，年国内汽车保有量将近亿，而在年的时候国内汽车保有量仅仅只有万辆。从万辆增长到亿辆，近十二年来汽车年均增加多万辆，是年汽车数量的倍。伴随着汽车保有量的的迅速增加，城市汽车和停车位之间的矛盾也日益突出。现有的停车场的停车位己经满足不了当前的停车需求，加之现有停车场管理系统存在一些不足，常常是停车泊位“一位难寻”停车场管理系统所提供的车位信息形式单一，只提供当前的车位信息，不具备预测功能，不能提供对未来车位的预测信息】。如果停车场在驾驶员到达时，车位己

8、满，但是未来几分钟就会出现车位，此时驾驶员就没有必要去寻找下一个停车场。因此，智能的停车场管理系统应该具备预