基于数据驱动的智能停车诱导推荐up

1、基于数据驱动的智能停车诱导与推荐第 1 章 选题背景和意义1.1 课题背景随着居民收入和生活水平的提高， 私家车保有量迅速增加， 在给车主出行带来便捷的同时，也带来了城市高峰拥堵，和停车难的问题。对于交通拥堵问题，诸多导航类软件已经可以提供智能化路线推荐， 和实时路况报告，而 “停车难 ” 问题，却没有得到足够的关注和有效的解决。 在城市化进程的推进和智能交通系统的发展中， 城市停车对交通出行和区域经济发展的影响逐渐凸显，是日常出行和智能交通研究的重要课题。停车难问题来源：（ 1）城市机动车保有量持续快速增长，停车设施建设严重滞后，很难满足停车需求；（ 2 ）驾车出行者缺少实时有效的停车信息：

2、一方面目前的停车发布信息多为模糊的“空” 、 “满”状态，无法给车主提供剩余车位信息， 可能会出现多个车主驶向车位余量很少的停车场， 使得有些车主因场满而无法停车， 并造成了无效车流进一步加重了交通负担； 另 一方面停车信息的发布滞后， 没有前瞻性， 尤其是停车高峰期部分车场可能会迅速停满， 因此需要对停车需求进行预测。（ 3）对车主选择停车场没有进行合理疏导，各停车场间信息相对孤立没有被整合，导致大规模的扎堆现象某些车场爆满，而另一些车场却停车寥寥。（ 4）小区停车场车位在闲时没能得到利用，是停车设施的巨大浪费。当然充分利用小区车位还需政策、监管方面的支持。（ 5）缺乏完善的停车政策和停车管

3、理。应对上述停车难问题， 停车服务和停车管理面临新的要求， 了解和掌握停车规律， 有效进行停车需求预测，整合区域交通信息和停车场信息，进一步开展停车诱导显得尤为重要。1.2 课题意义及主要任务伴随着当今时代的两大发展主题城市化和信息化， “智慧城市”逐渐成为了城市规划和建设的方向与思路。 我国城市化进程稳步推进、 人民生活水平显著提高， 机动车保有量迅速上升。 大量私有机动车出行的同时， 交通拥堵、交通事故、能源浪费及环境污染等多项问题成为现代城市的极大困扰。 机动车保有量的大幅提高直接导致停车需求的急剧提升， 停车难的问题愈发凸显， 并成为了制约城市建设与发展的一大因素。 作为静态交通重要组

4、成的停车环节， 在基本停车理论、停车政策和管理、停车设施规划和建设、 停车信息服务等方面的研究普遍存在不足， 无法满足现今经济社会发展需求。 近年来， 停车供给和需求的不平衡更加突出和严重， 城市停车问题也越来越成为城市交通中的重要问题， 并对日常出行及交通整体运行产生不同程度的影响。基于数据驱动的智能停车领域的研究显得迫在眉睫。在“互联网 + ”理念和智能交通系统支撑下充分利用检测、通信、控制及智能处理与决策等信息技术缓解停车难题， 能够使人们获得更高的出行可达性和满意度， 有助于创造更加清洁的城市环境和更加公平的社会环境，进而促进经济和社会发展。 停车特性、停车需求和停车诱导是城市管理和交通系统的重要组成部分和研究内容，是和土地利用及交通出行紧密联系的，也是本项目的研究重点。 利用先进的信息技术与传统的交通理论相结合，了解和掌握停车特性，开展智能停车问题研究， 更好地利用现有停车设施， 推动智能停车的发展和应 用，以缓解和改善停车问题，对于交通出行者、停车场管理者以及城市交通管理者来说都具 有积极的意义。面向交通出