【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及人工智能，尤其涉及一種基于人工智能的動態(tài)停車需求預(yù)測與資源調(diào)配方法。
技術(shù)介紹
1、隨著城市化進(jìn)程的加速，汽車保有量的激增使得停車難成為城市管理的一大難題。傳統(tǒng)的停車管理方法主要依賴于固定的停車資源分配和靜態(tài)的停車需求預(yù)測，這種方法在應(yīng)對日益增長和變化莫測的停車需求時顯得力不從心。特別是在商業(yè)中心、居民區(qū)及公共活動頻繁的地區(qū)，停車資源的不合理分配和利用效率低下，不僅加劇了交通擁堵，還降低了市民的生活質(zhì)量和滿意度。
2、在現(xiàn)有技術(shù)中，停車需求預(yù)測多依賴于歷史數(shù)據(jù)分析，忽視了實(shí)時變化因素如天氣變化、社交活動等對停車需求的影響，導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果與實(shí)際需求常常存在較大偏差。此外，現(xiàn)有停車管理系統(tǒng)缺乏靈活的動態(tài)調(diào)配機(jī)制，無法實(shí)時響應(yīng)停車需求的變化，導(dǎo)致停車資源在時間和空間上的分配不均，進(jìn)一步加劇了停車難的問題。具體來說，現(xiàn)有技術(shù)在以下幾個方面存在明顯的不足：
3、1.靜態(tài)的需求預(yù)測：依賴于歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行停車需求預(yù)測，忽略了實(shí)時數(shù)據(jù)和多維數(shù)據(jù)對預(yù)測準(zhǔn)確性的提升作用。
4、2.缺乏動態(tài)調(diào)配機(jī)制：停車資源分配固定，缺乏根據(jù)實(shí)時需求進(jìn)行動態(tài)調(diào)整的能力，無法有效利用停車資源。
5、3.低效的數(shù)據(jù)處理：面對龐大且復(fù)雜的數(shù)據(jù)來源，傳統(tǒng)停車管理系統(tǒng)無法有效整合和分析數(shù)據(jù)，導(dǎo)致決策依據(jù)不足。
6、4.延遲的響應(yīng)時間：在實(shí)際需求發(fā)生變化時，系統(tǒng)無法做出快速響應(yīng)，導(dǎo)致停車資源配置與需求不匹配。
7、5.缺乏用戶交互：傳統(tǒng)系統(tǒng)缺乏有效的用戶交互機(jī)制，不能提供個性化的停車信息和服務(wù)，降
8、因此，如何提供一種基于人工智能的動態(tài)停車需求預(yù)測與資源調(diào)配方法是本領(lǐng)域技術(shù)人員亟需解決的問題。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)的一個目的在于提出一種基于人工智能的動態(tài)停車需求預(yù)測與資源調(diào)配方法。本專利技術(shù)充分利用了數(shù)據(jù)處理平臺、動態(tài)響應(yīng)系統(tǒng)、智能優(yōu)化算法以及自適應(yīng)學(xué)習(xí)機(jī)制，詳細(xì)描述了如何通過集成多維數(shù)據(jù)分析、實(shí)時調(diào)配能力和綜合優(yōu)化算法來預(yù)測和滿足動態(tài)變化的停車需求，同時優(yōu)化停車資源的使用。具備提高停車需求預(yù)測準(zhǔn)確性、優(yōu)化停車資源配置效率、增強(qiáng)用戶滿意度和適應(yīng)環(huán)境變化能力的優(yōu)點(diǎn)。
2、根據(jù)本專利技術(shù)實(shí)施例的一種基于人工智能的動態(tài)停車需求預(yù)測與資源調(diào)配方法，包括如下步驟：
3、s1、構(gòu)建一個數(shù)據(jù)處理平臺，來接收和處理包括時間、地點(diǎn)、社交媒體數(shù)據(jù)、公共活動信息、天氣狀況在內(nèi)的多維數(shù)據(jù)；
4、s2、在所述數(shù)據(jù)處理平臺上采用深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，分析所接收的多維數(shù)據(jù)，識別影響停車需求的模式和趨勢；
5、s3、基于識別的模式和趨勢，部署一個動態(tài)響應(yīng)系統(tǒng)，實(shí)時監(jiān)控停車需求變化，并根據(jù)這些變化動態(tài)調(diào)整停車資源，包括開放或關(guān)閉某些停車區(qū)域，調(diào)整停車費(fèi)率和向用戶推薦停車位；
6、s4、集成運(yùn)籌學(xué)算法、遺傳算法與機(jī)器學(xué)習(xí)模型至決策支持系統(tǒng)中，該系統(tǒng)滿足包括最小化用戶等待時間、最大化停車場使用率、優(yōu)化停車場收入多重目標(biāo)下的停車資源最優(yōu)配置；
7、s5、采用自適應(yīng)學(xué)習(xí)機(jī)制，使所述動態(tài)響應(yīng)系統(tǒng)根據(jù)從實(shí)際運(yùn)行中獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和調(diào)整，不斷提升預(yù)測準(zhǔn)確性和資源調(diào)配策略的效率，適應(yīng)城市發(fā)展與用戶行為的演變。
8、可選的，所述s1具體包括：
9、s11、接收多維數(shù)據(jù)輸入，包括時間數(shù)據(jù)t、地點(diǎn)數(shù)據(jù)l、社交媒體數(shù)據(jù)sm、公共活動信息a、天氣狀況數(shù)據(jù)w；
10、s12、對所接收的多維數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗c、數(shù)據(jù)歸一化nn、缺失值處理m；
11、s13、采用數(shù)據(jù)整合技術(shù)，通過加權(quán)融合方法將來自不同來源的數(shù)據(jù)集t，l，sm，a，w整合到一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)框架df中，便于后續(xù)分析：
12、f＝w1t+w2l+w3sm+w4a+w5w；
13、其中，w1，w2，w3，w4，w5分別為各數(shù)據(jù)維度的權(quán)重；
14、s14、使用時間序列分析方法對時間數(shù)據(jù)t進(jìn)行處理，應(yīng)用自回歸移動平均模型(arma)識別時間維度上的停車需求模式pt：
15、pt(t)＝φ1pt(t-1)+φ2pt(t-2)+...+φppt(t-p)+θ1ε(t-1)+θ2ε(t-2)+...+θqε(t-q)+ε(t)；
16、其中，pt(t)代表時間t的停車需求，φ1，φ2，...，φp為自回歸系數(shù)，θ1，θ2，...，θq為移動平均系數(shù)，ε(t)為白噪聲序列；
17、s15、應(yīng)用地理信息系統(tǒng)(gis)技術(shù)對地點(diǎn)數(shù)據(jù)l執(zhí)行空間分析，采用克里金插值方法(kriging)確定停車需求的地理分布特征ps：
18、
19、其中，ps(x)表示位置x的預(yù)測停車需求，λi是空間位置xi處的權(quán)重，z(xi)是已知位置xi的停車需求，n是用于預(yù)測的已知位置數(shù)量；
20、s16、分析社交媒體數(shù)據(jù)sm和公共活動信息a，采用自然語言處理(nlp)技術(shù)和情感分析方法確定這些因素如何影響停車需求pe：
21、
22、其中，為社交媒體數(shù)據(jù)影響指數(shù)，sai為單個帖子的情感分析得分，ωi為相應(yīng)帖子的權(quán)重，ia為公共活動影響指數(shù)，eij為單個事件的影響評估得分，γj為相應(yīng)事件的權(quán)重；
23、s17、根據(jù)天氣狀況數(shù)據(jù)w，采用線性回歸模型分析天氣因素fw，對天氣狀況數(shù)據(jù)w進(jìn)行分析量化天氣變化對停車需求的具體影響：
24、pw＝β0+β1tw+β2rw+β3sw；
25、其中，pw代表天氣狀況對停車需求的影響，tw為溫度，rw為降雨量，sw為雪量，β0，β1，β2，β3為模型系數(shù)。
26、可選的，所述s2具體包括：
27、s21、通過深度學(xué)習(xí)算法分析整合后的多維數(shù)據(jù)框架df，從中提取影響停車需求的關(guān)鍵特征fk；
28、s22、采用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(lstm)模型，基于時間序列數(shù)據(jù)和關(guān)鍵特征集fk進(jìn)行分析，預(yù)測特定時間和地點(diǎn)的停車需求量pd：
29、pd(t+1)＝lstm([fk(t)，fk(t-1)，…，fk(t-n)]，θ)；
30、其中，pd(t+1)表示在未來時間點(diǎn)t+1的預(yù)測停車需求量，[fk(t)，fk(t-1)，...，fk(t-n)]代表從當(dāng)前時間點(diǎn)t往前n個時間點(diǎn)的關(guān)鍵特征集合，θ代表lstm模型的參數(shù)集，包括權(quán)重和偏置項(xiàng)；
31、s23、進(jìn)行模型評估，使用準(zhǔn)確率a、召回率r和f1分?jǐn)?shù)f1對模型進(jìn)行性能驗(yàn)證：
32、
33、其中，tp(真正例)表示模型正確預(yù)測的停車需求事件數(shù)，tn(真反例)表示模型正確預(yù)測的非停車需求事件數(shù)，fp(假正例)和fn(假反例)分別表示模型錯誤預(yù)測的停車需求和未預(yù)測到的停車需求事件數(shù)；
34、s24、基于模型評估結(jié)果，采用梯度下降法優(yōu)化lstm模型的參數(shù)θ，減少預(yù)測誤差：
35、
36、其中，θold和θnew分別表示優(yōu)化前后的模型參本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種基于人工智能的動態(tài)停車需求預(yù)測與資源調(diào)配方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能的動態(tài)停車需求預(yù)測與資源調(diào)配方法，其特征在于，所述S1具體包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能的動態(tài)停車需求預(yù)測與資源調(diào)配方法，其特征在于，所述S2具體包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能的動態(tài)停車需求預(yù)測與資源調(diào)配方法，其特征在于，所述S3具體包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能的動態(tài)停車需求預(yù)測與資源調(diào)配方法，其特征在于，所述S4具體包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能的動態(tài)停車需求預(yù)測與資源調(diào)配方法，其特征在于，所述S5具體包括：
【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于人工智能的動態(tài)停車需求預(yù)測與資源調(diào)配方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能的動態(tài)停車需求預(yù)測與資源調(diào)配方法，其特征在于，所述s1具體包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能的動態(tài)停車需求預(yù)測與資源調(diào)配方法，其特征在于，所述s2具體包括：
4.根...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：黃歡，
申請(專利權(quán))人：安徽標(biāo)跡科技有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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