基于预约的停车系统动态定价研究
智能停车管理系统介绍
引言：智能停车管理系统是一种应用现代科技手段进行停车管理和车位分配的系统。
它通过使用传感器、智能设备和网络连接，实现了停车位的自动识别、车辆导航和支付结算等功能。
本文将介绍智能停车管理系统的概述和主要功能，以及其在提高停车效率、优化资源利用和改善城市交通等方面的应用。
概述：智能停车管理系统是基于现代科技手段的一种停车管理解决方案。
它结合了传感器技术、物联网、云计算等技术，实现了对车辆停放的智能化管理和优化。
该系统主要包括车位监测、导航引导、支付结算和数据分析等功能。
1.提高停车效率1.1车位监测：智能停车管理系统配备了车位监测传感器，可以实时监测每个停车位的使用情况。
通过这些传感器，系统可以准确判断空闲和占用状态，并将信息反馈到用户端。
这样，用户可以提前知道哪些停车位可用，从而节省了寻找停车位的时间和精力。
1.2导航引导：系统可以根据用户的目的地和停车位的位置，提供最佳的导航路线。
用户只需简单输入目的地，系统便会快速计算出最短、最快或最经济的停车路线，并将导航指引发送至用户的智能设备。
这不仅提高了停车效率，还减少了用户在停车场内的迷路风险。
1.3车位预订：智能停车管理系统还支持车位预订功能。
用户可提前通过方式应用程序或网页平台，选择目标停车场和时间段，并预订相应的车位。
这大大减少了用户寻找停车位的时间，提高了停车效率。
2.优化资源利用2.1动态定价：智能停车管理系统可以根据停车场的实时使用情况，对停车费用进行动态调整。
在繁忙时段，停车费用会相应提高，而在低峰时段则会降低，以鼓励用户分散停车。
通过灵活的定价策略，系统可以更好地利用停车资源，避免资源浪费和拥堵问题的发生。
2.2车位共享：智能停车管理系统还支持车位共享功能。
在停车场不够用或用户只需要短暂停车的情况下，用户可以将空闲车位发布到系统中，供其他需要停车的用户使用。
这种车位共享机制可以更充分地利用停车资源，提高资源的利用率。
3.改善城市交通3.1减少拥堵：智能停车管理系统通过提高停车效率和优化资源利用，可以减少车辆在寻找停车位时的往返行驶。
关于智慧停车及停车预约到位技术试点情况的调研报告
关于智慧停车及停车预约到位技术试点情况的调研报告调研报告：智慧停车及停车预约到位技术试点情况一、引言智慧停车及停车预约到位技术的发展，为城市停车管理带来了新的解决方案。
本次调研旨在了解智慧停车及停车预约到位技术试点情况，以及其对停车管理效率的影响。
二、调研方法本次调研主要采用了问卷调查和实地观察相结合的方法，通过向停车场管理者、车主、以及技术提供商的访谈，收集相关数据。
三、智慧停车及停车预约到位技术试点概况根据调查结果显示，在各大城市中，智慧停车及停车预约到位技术试点已经有了较大的进展。
该技术的主要特点包括：通过应用软件、互联网和传感器等技术手段，为车主提供停车场实时信息、预约停车位、导航引导等功能。
四、智慧停车试点效果分析1. 减少车辆排队等待时间：获得准确的停车场信息，车主可以提前预约停车位，有效减少了排队等待时间。
2. 提高停车场利用率：停车预约到位技术可以精准地分配车辆，优化停车资源的利用，提高停车场的利用率。
3. 改善停车场管理效率：智慧停车技术可以监控停车场停车位的情况，及时提供空位信息，方便车主快速找到停车位，减少停车场堵塞现象。
4. 方便车主：通过智能手机应用程序，车主可以随时查找附近的停车场、预约停车位，并提供导航引导，使停车变得更加便捷。
五、存在的问题及展望尽管智慧停车及停车预约到位技术在试点中取得了一定的成功，但仍然面临一些问题。
例如：1. 停车场网络建设不完善：一些停车场尚未完善网络设备，无法提供准确的停车位信息。
2. 车主接受度有限：部分车主仍然不太习惯使用智能手机应用程序进行停车预约，更倾向于传统的停车方式。
展望未来，智慧停车及停车预约到位技术将继续发展壮大。
随着城市发展，对停车资源的需求将持续增长，智慧停车技术将成为解决停车难题的重要途径之一。
同时，技术提供商还需与停车场管理者、政府部门等合作，共同解决存在的问题，提升智慧停车技术的应用水平。
六、结论通过本次调研，我们了解到智慧停车及停车预约到位技术试点已取得了一定的成效，减少了车辆排队等待时间，提高了停车资源利用率，优化了停车场管理效率，方便了车主停车。
网约车平台动态定价与用户乘车决策研究
网约车平台动态定价与用户乘车决策研究随着移动互联网的快速发展，网约车平台成为一种便捷、灵活的出行方式，深受广大用户的喜爱。
为了提高运营效益，网约车平台常常采用动态定价策略，根据实时的供需情况调整价格。
本文将探讨网约车平台动态定价对用户乘车决策的影响，并分析一些影响用户决策的因素。
首先，网约车平台的动态定价策略对用户乘车决策有着重要影响。
动态定价意味着价格会根据需求和供给的变化而变动，这使得用户可能会在不同时间选择不同的乘车方式。
当价格较低时，用户更倾向于乘坐网约车，而当价格较高时，用户可能转而选择其他出行方式。
因此，用户对动态定价的敏感度是影响他们乘车决策的重要因素。
一些研究表明，用户对价格的敏感度与其经济条件、出行目的以及时间灵活性有关。
例如，经济状况较好、对出行时间要求不高的用户更容易接受高价格，并选择网约车。
而那些经济条件较为紧张、对出行时间要求较高的用户更倾向于选择价格较低的出行方式。
其次，除了价格，用户还会根据其他因素来做出乘车决策。
例如，司机评分、车内环境、车辆类型等因素都会对用户的选择产生影响。
一些用户更加注重司机的服务质量和车辆的舒适程度，他们可能会愿意支付更高的价格以换取更好的出行体验。
而另一些用户则更加注重价格因素，并且对于出行体验要求并不高，他们更容易选择价格较低的出行方式。
因此，网约车平台需要综合考虑价格和其他因素，通过平台的优势来满足不同用户的需求。
此外，用户在乘车决策时还会考虑到自身的时间和出行需求。
例如，如果用户需要尽快到达目的地，他们可能会选择价格较高但等待时间较短的网约车。
而如果用户出行时间比较充裕，他们可能更愿意等待价格较低的车辆。
因此，网约车平台应当根据用户的出行需求，提供相应的服务和定价策略，以满足用户的个性化需求。
最后，网约车平台的动态定价策略也会对用户的出行行为产生影响。
一方面，动态定价可能会引导用户改变出行方式。
当网约车价格较低时，用户倾向于选择网约车，而当价格较高时，用户可能改为选择公共交通工具或步行。
关于智慧停车及停车预约到位技术试点情况的调研报告
关于智慧停车及停车预约到位技术试点情况的调研报告调研报告：智慧停车及停车预约到位技术试点情况一、背景介绍近年来，城市化进程加快，汽车保有量不断增加，停车难问题愈发突出。
为了解决停车难题，许多城市开始尝试智慧停车和停车预约到位技术。
本调研报告将对智慧停车及停车预约到位技术的试点情况进行分析和总结。
二、智慧停车技术试点情况1. 市场概况智慧停车技术通过使用传感器、监控摄像头、无线通信等技术手段，实现对停车场车位的实时监测和信息推送，以提高停车位利用率和停车效率。
目前市场上已经有多家企业推出了智慧停车解决方案，例如A公司、B公司等。
2. 试点情况（1）城市A：城市A在市中心地区试点了智慧停车技术。
他们在停车场内部设立了感应器和摄像头，并通过无线网络将车位信息传输到中央服务器。
司机可以通过手机APP获取实时的停车位信息，并进行导航指引。
通过试点，城市A成功解决了停车难问题，提高了停车利用率。
（2）城市B：城市B采用了不同的智慧停车技术解决方案。
他们在停车场入口处安装了自动识别车牌的系统，通过识别车牌号，将车辆信息与停车位进行绑定。
司机在入口处领取停车券后，系统会自动识别车辆并打开对应的车位。
这种方式不仅提高了停车效率，还减少了交通阻塞。
三、停车预约到位技术试点情况1. 市场概况停车预约到位技术通过手机APP等方式，让司机在出发前就能预约好停车位，避免在停车场周边寻找车位的时间和精力。
许多城市已经推出了停车预约到位的服务，例如C公司、D公司等。
2. 试点情况（1）城市C：城市C推出了停车预约到位服务。
司机可以通过手机APP提前预约停车位，并支付预约费用。
停车场通过系统实现对预约的车位进行预留，司机到达停车场后直接驶入预留的车位即可，无需再寻找空位。
这种方式不仅提高了停车效率，还能减少司机的心理压力。
（2）城市D：城市D采用了不同的停车预约到位技术方案。
他们在停车场入口处设置了电子屏幕，显示预约车位的车牌号码和入场指引。
关于智慧停车及停车预约到位技术试点情况的调研报告
关于智慧停车及停车预约到位技术试点情况的调研报告调研报告：智慧停车及停车预约到位技术试点情况一、调研背景智慧停车及停车预约到位技术是利用现代化的信息技术手段，对停车资源进行有效管理和利用的一种新型停车管理方式。
本次调研旨在了解智慧停车及停车预约到位技术在实际应用中的情况，以及对停车资源管理的影响。
二、调研方法1. 网络调研：通过搜索相关资料、论坛帖子和新闻报道，了解智慧停车及停车预约到位技术的基本原理和实施情况。
2. 实地调研：选择多个城市进行实地走访，包括停车场、智能停车系统运营商和用户等，以了解系统的运行情况、用户使用体验以及管理效果。
三、调研结果1. 基本原理及实施情况：智慧停车及停车预约到位技术主要通过车牌识别、电子支付和大数据分析等手段，实现对停车场状态的监测、预约和导引，使停车资源得到更加合理的利用。
在实际应用中，一般由停车场经营者和智能停车系统运营商合作，通过安装相应的设备和软件，实现系统的功能。
2. 系统运行情况：根据实地调研，智慧停车系统的运行相对稳定，能够准确地识别车牌信息，并在用户预约之后及时导引车辆到达指定车位。
系统还具备实时监测车位状态，方便用户查询剩余车位情况，提前做出停车决策。
3. 用户使用体验：智慧停车系统为用户提供了便利和舒适的停车体验。
用户可以通过手机APP或预约网站进行停车位的预约，避免了停车难的问题。
用户只需在车辆接近停车场时通过系统自动导航到指定车位，节约了停车时间，同时减少了寻找停车位的压力。
4. 管理效果：智慧停车及停车预约到位技术有效地提高了停车资源的利用率。
通过大数据分析和优化系统，可以合理安排停车位的使用，减少闲置和浪费，提高停车场的收入。
另外，智慧停车系统还能提高停车场的运营效率，减少人力成本和管理难度。
四、存在的问题及建议1. 技术成本较高：智慧停车系统的建设和维护需要投入大量的资金和人力，对于小型停车场来说，可能存在经济压力。
建议：政府可以通过对相关企业提供财政补贴或减免税费等方式，降低建设和维护成本，鼓励更多停车场引入智慧停车系统。
基于动态定价的城市停车规划方案
基于动态定价的城市停车规划方案随着城市化进程的不断加速，城市停车问题日益突出。
过度拥堵的交通和停车需求不平衡的现象已经成为城市发展的瓶颈之一。
为了解决这一问题，许多城市开始采取基于动态定价的停车规划方案。
一、问题背景城市停车问题主要表现为停车位不足、停车费用不合理以及停车资源浪费等。
传统的停车规划方案往往采取固定的停车费用和停车位分配方式，无法满足不同时间段和地区的停车需求。
因此，基于动态定价的停车规划方案应运而生。
二、动态定价的概念动态定价是指根据市场需求和供给情况，通过调整停车费用来实现停车资源的合理配置。
它的核心理念是根据停车位的稀缺程度和需求峰值来调整停车费用，以达到市场供需的平衡。
三、基于动态定价的停车规划方案的优势1. 合理利用停车资源：通过动态定价，可以根据需求的变化合理分配停车资源，提高停车位的利用率。
2. 缓解交通拥堵：合理的停车定价可以鼓励车主选择合适的停车时段和地点，减少车辆在路上的行驶时间，从而缓解交通拥堵。
3. 提高停车效率：动态定价可以引导车主选择合理的停车时长，避免长时间占用停车位，从而提高停车效率。
4. 优化城市空间利用：通过动态定价，可以鼓励车主选择合适的停车场地，减少城市中的停车空间浪费。
四、基于动态定价的停车规划方案的实施步骤1. 数据收集和分析：首先需要收集并分析城市的停车需求数据、停车位分布数据以及停车费用数据，为后续的定价工作提供依据。
2. 确定定价模型：根据数据分析结果，确定合适的定价模型。
常见的定价模型有基于供需关系的模型、基于时间段的模型以及基于地区的模型等。
3. 设定定价参数：根据定价模型，设定合适的定价参数。
这些参数可以根据需求的变化进行动态调整，以实现市场供需的平衡。
4. 定价实施和监控：将设定的定价参数应用到实际停车场地中，并进行实时监控和调整。
同时，通过信息化手段向车主提供实时的停车费用信息，提高停车规划的透明度和便利性。
5. 定价效果评估：定期对停车规划方案的效果进行评估，根据评估结果进行必要的调整和优化。
2024年停车场管理制度(2篇)
2024年停车场管理制度随着城市化进程的不断加快，私家车的增加导致停车难成为一种常见的问题。
为了更好地解决停车难问题并提高停车场的管理效率，我们将于2024年启动一项全新的停车场管理制度。
一、智能化停车系统在2024年，我们将引入智能化停车系统。
这一系统包括智能停车位指引系统、车牌识别系统、支付系统等。
智能停车位指引系统将根据实时数据提供可用停车位信息，方便车主快速找到可用停车位。
车牌识别系统可以精确记录车辆进出停车场的时间，并且可以方便地进行违规查找及处理。
支付系统可以实现车主的自动支付，避免了排队支付的麻烦。
二、动态停车定价2024年停车场管理制度将引入动态停车定价机制。
根据停车场的供需情况，停车费将会有所调整。
在停车需求高峰时段，停车费会适当增加，以增加车辆出场速度，缓解停车难问题；在停车需求低谷时段，停车费会相应降低，以吸引更多车辆进入停车场。
三、划定停车时间限制为了避免长时间占用停车位和减少停车场资源的浪费，2024年停车场管理制度将划定停车时间限制。
短时间停车的车辆可以享受优惠停车费率，而长时间停车的车辆则需要支付更高的停车费。
同时，我们还将设置临时停车区域，供快速进出停车场的车辆使用。
四、加强管理与执法在停车场管理制度中，我们将加强停车场的管理与执法。
通过加大巡逻力度和提高停车场视频监控系统的覆盖率，可以有效遏制违规行为的发生。
对于违规停车的车主，将及时采取相应的处罚措施，例如罚款、扣分等，以维护停车秩序。
五、提供优质的停车服务2024年停车场管理制度的目标是提供优质的停车服务。
除了以上所提到的智能化停车系统和动态停车定价机制外，我们还将提供更加便利的停车服务，例如预约停车位、VIP停车区域等。
同时，我们还将提高停车场设施的质量，确保停车场的环境整洁、安全。
六、开展停车信息共享为了更好地利用停车资源，我们将开展停车信息共享。
停车场管理系统将与其他交通管理系统联网，共享停车位信息，以便实现更好的交通组织和调度。
网约车平台动态定价与供需匹配机制研究
网约车平台动态定价与供需匹配机制研究随着科技和互联网的快速发展，网约车平台已经成为城市交通出行的重要组成部分。
在网约车平台中，动态定价和供需匹配机制是至关重要的因素。
本文将对网约车平台的动态定价和供需匹配机制进行研究，探讨其对平台经营和用户体验的影响。
一、动态定价机制动态定价是指根据市场需求情况和供给量的变化，自动调整网约车价格的机制。
这种机制可以实现价格的灵活性和实时性，使平台在高峰时段能够提高车费以吸引更多司机参与，同时在低峰时段能够降低车费以吸引更多乘客。
动态定价机制可以通过以下几种方式实现：1. 基于供需关系的动态定价根据市场上的供需关系变动，平台可以通过算法自动调整价格。
当乘客需求较大而供给较小时，价格会上涨以吸引更多司机加入，平衡供需关系。
而当乘客需求较小而供给较大时，价格会下调以吸引更多乘客，同样也是为了实现供需匹配。
这种机制可以确保平台的供需平衡，提高效率和用户体验。
2. 基于交通拥堵情况的动态定价交通拥堵是城市交通的常见问题，也是网约车经营的挑战之一。
网约车平台可以通过实时的交通拥堵数据来调整价格，以反映实际的出行情况。
当交通拥堵时，价格会上涨，以鼓励司机继续提供服务并获得更高的收益。
当交通状况改善时，价格会相应下调。
这种机制可以更好地引导司机选择合适的路线，减少拥堵，提高整体出行效率。
3. 基于时间和地点的动态定价时间和地点也是影响出行需求和供给的重要因素。
在高峰时段和繁华地区，乘客需求大、供给相对较小，平台可以适当提高价格来吸引司机。
而在低峰时段和偏远地区，乘客需求小、供给相对较大，平台可以降低价格以吸引乘客。
这种机制可以促使司机和乘客更好地匹配，提高整体的出行效率。
二、供需匹配机制供需匹配机制是指在网约车平台上，如何实现司机和乘客的快速高效匹配，满足各方的需求。
以下是几种常见的供需匹配机制：1. 实时调度系统网约车平台可以使用实时调度系统，通过算法自动将附近空闲司机和乘客匹配。
基于预约的停车系统动态定价研究
基于预约的停车系统动态定价研究近年来小汽车使用率逐步攀升,在有限的停车资源和缺乏灵活性的停车价格下,大城市的停车问题日益严重。
随着互联网时代的到来以及城市智能化水平的提高,停车预约已成为解决停车问题的最有效途径之一。
现有停车场大多采用先到先停,固定收费的形式,这一成不变的商业模式除了难以应付未来的停车场管理,同时也限制了停车场经营者的收益。
为优化管理停车资源并提高停车场收益,有必要研究停车预约系统下的定价问题。
因此,本文将结合收益管理的理念研究盈利性停车场预约系统的动态定价策略,通过了解各提前时段确定出行需求的出行者对停车预约价格的敏感度,制定各预约时段合适的预约价格。
本文首先分析国内外关于停车定价、停车预约、收益管理和动态定价的研究现状,通过调研了解停车预约模式发展现状和停车收费现状,对存在问题进行总结分析并建立本研究中的停车预约模式。
其次,分析停车预约系统中停车费用对出行者选择行为的影响机理,考虑出行者异质的情况,先对出行者进行分类,基于前景理论给出不同类型的有限理性的出行者对不同出行方式的感知效用,然后根据感知效用构建不同出行方式的选择概率模型。
根据出行者各预约时段到达率和小汽车出行方式选择概率测算停车预约量,基于动态规划理论,以每个预约时段中每个停车服务时段的停车预约价格为决策变量,构建停车场预约动态定价模型,给出阶段目标函数、约束条件和边界条件。
通过基于神经网络的AC算法求解各预约时段的最优动态预约价格,以达到停车场经营者最大化收益的目标。
最后,以广州市中心区为例,对停车场预约动态定价模型进行实例研究,对模型求解得到的定价策略进行分析并讨论不同出行者比例对模型结果的影响,验证构建模型的实用性及可行性,为停车预约动态定价策略的应用提供理论支撑,给停车场经营者制定定价策略提供参考。
基于停车预约模式的差异化泊位定价优化
文章编号：1673-0291（2023）03-0079-08DOI ：10.11860/j.issn.1673-0291.20220094第 47 卷 第 3 期2023 年 6 月Vol .47 N o .3Jun. 2023北京交通大学学报JOURNAL OF BEIJING JIAOTONG UNIVERSITY基于停车预约模式的差异化泊位定价优化李思奇a ，b ， 安正阳a ，b， 孙迅a ，b ， 姚恩建a ，b（北京交通大学a.综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室，b.交通运输学院，北京 100044）摘要：为解析驾驶者的预约停车选择行为，设计考虑驾驶者个人属性及出行场景的预约停车选择行为陈述性偏好（Stated Preference ， SP ）调查问卷，基于SP 调查数据，构建预约停车选择行为巢式Logit （Nested Logit ， NL ）模型，采用Biogeme 软件标定模型参数并分析标定结果.根据效用理论，构建以停车场运营总收益最大化、用户总效用最大化以及停车场利用率均衡的多目标预约停车场差异化定价优化模型，采用带精英策略的非支配排序算法（Non -dominated Sorting Genetic Algo⁃rithm ，NSGA -Ⅱ）算法求解模型，并以北京佑安医院及周边停车场景进行案例分析.研究结果表明：出行者更倾向于选择停车预约，且相较于费用等方案属性变量，出行者更关注停车等待时间；个人特征和出行目的等属性会对停车方案选择产生显著影响；算例中预约停车模式能够转移目的地停车场内约67%的车辆，实现高峰时段区域内停车需求的合理分配，为停车设施管理提供参考.关键词：交通运输规划与管理；预约停车；选择行为；遗传算法；非集计模型；多目标优化中图分类号：U491 文献标志码：ADifferentiated parking pricing optimization based on parkingreservation modeLI Siqi a,b , AN Zhengyang a,b , SUN Xun a,b *, YAO Enjian a,b（a .Key Laboratory of Transport Industry of Big Data Application Technologies for Comprehensive Transport,b.School of Traffic and Transportation, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China ）Abstract :To investigate the parking choice behavior of drivers, a Stated Preference (SP) questionnaire is designed, taking into account drivers ’ personal attributes and travel scenarios. Based on the SP sur⁃vey data, a Nested Logit (NL) model of parking choice behavior is constructed, and the model param ⁃eters are calibrated and analyzed using Biogeme software. Based on the utility theory, a multi -objective reservation parking differential pricing optimization model is constructed to maximize the to⁃tal revenue of parking operation and users ’ total utility, and balance the parking utilization rate. The Non -dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA -Ⅱ) algorithm is used to solve the model, and a case study is conducted on the parking scenario around Beijing You ’an Hospital. The results show that travelers are more inclined to choose parking reservation, and pay more attention to the parking wait⁃ing time than the cost and other program attributes. In addition, personal attributes, travel purpose,收稿日期：2022-07-11；修回日期：2022-12-09基金项目：北京市自然科学基金（L211025）；国家自然科学基金（52172312）；中国博士后科学基金（2021M700368）Foundation items : Beijing Municipal Natural Science Foundation （L211025）； National Natural Science Foundation of China （52172312）；China Postdoctoral Science Foundation （2021M700368）第一作者：李思奇（1997—），男，吉林省吉林市人，硕士. 研究方向为交通运输规划与管理.email ：*****************.cn.通信作者：孙迅（1975—），男，辽宁大连人，副教授，博士.email ：**************.cn.引用格式：李思奇，安正阳，孙迅，等.基于停车预约模式的差异化泊位定价优化［J ］.北京交通大学学报，2023，47（3）：79-86.LI Siqi ， AN Zhengyang ， SUN Xun ，et al. Differentiated parking pricing optimization based on parking reservation mode ［J ］. Jour⁃nal of Beijing Jiaotong University ，2023，47（3）：79-86.（in Chinese ）北京交通大学学报第 47 卷and other attributes significantly impact parking program selection. The reservation parking model can shift about 67% of the vehicles in the destination parking lot in the case study, reasonably allocate the parking demand in the area during peak hours, and provide guidance for parking facility management.Keywords:transportation planning and management；parking reservation；selection behavior；genetic algorithm； disaggregate model； multi-objective optimization近年来，随着人们收入水平的提高，居民小汽车保有量不断增加.然而有限的停车设施资源难以满足不断增加的停车需求，特别是高峰时期城市热点区域出现停车供需失衡问题，导致驾驶者寻找停车位时间长、停车排队的现象发生，进而引发周边道路拥堵等一系列问题.与此同时，区域停车场利用不均衡问题也显著存在.根据相关调查结果，现有停车位利用率极低，全天利用率平均值仅在30%左右，而国际先进水平为80%［1］.因此，盲目增加停车设施建设并不会缓解“停车难”的问题，反而会造成土地资源浪费.在此背景下，政府出台多部文件［2-4］进一步助推智慧停车市场的发展.预约停车作为一种预先提供停车信息供驾驶者选择的新型停车管理系统，能够吸引驾驶者在热点停车区域合理选择停车位，从而有效调配区域内停车需求，均衡利用区域内停车场，改善停车资源紧缺的问题.驾驶者的停车选择行为受到多种因素的影响，包括个人属性、出行目的、停车场特征以及停车设施服务水平等.国内外学者从不同角度对驾驶者停车选择行为进行了深入研究.Ibeas等［5］基于西班牙出行者的停车选择行为数据构建混合Logit模型，提出除了停车费用之外，驾龄、收入情况和是否本地居民也会对停车选择行为产生显著影响.王亭［6］则基于调查数据建立模型，发现收入、步行距离、停车时间、费用和出行目的等因素对高峰时期商圈停车选择行为有显著影响，并提出了驾驶者停车收费差异可接受阈值模型.Golias等［7］指出停车费用是影响驾驶者停车选择行为的最关键因素，其他重要影响变量均与时间相关联.黄玮琪［8］分析不同时间段的出行需求以及出行者对预约价格敏感程度等因素对停车选择行为的影响，并考虑出行者个人属性构建方式选择模型.Liu等［9］则考虑供应路侧停车和共享停车两种停车设施情况下出行者对目的地及停车场选择的联合均衡问题.但是，这些研究中较少涉及出行者预约停车选择行为，部分研究也仅涉及调查驾驶者是否会选择预约的意愿，而缺乏具体方案的研究.当前已有学者针对定价策略对停车场运营等多方面的影响进行了相关研究.Andrew等［10］通过调查综合停车定价策略对驾驶者的影响，发现随着价格变化，商务与非商务目的出行的驾驶者对停车定价的敏感程度呈非线性变化.Teodorovic等［11］根据停车用户收费等级划分优先级，使用整数规划和模糊逻辑来分配停车需求.梅振宇等［12］在考虑停车场利用率及长短时停车选择约束的基础上构造了路内停车定价模型.Acierno等［13］提出上层为交通出行的总成本最小，下层为出行者随机用户均衡的停车场收费定价双层规划模型，以缓解路网拥堵.严海等［14］建立起以驾驶者停车效用最大化为目标的动态计价模型，得出浮动式停车计费策略可提高社会效益的结论.Tasseron等［15］则通过在仿真实验中调整共享停车位停车定价及数量来更好地管理停车系统.然而，在当前的研究中，对于预约停车场定价的研究较少，且均未考虑预约车位比例可变情况下的定价策略.同时，在实际场景中，还应考虑不选择预约停车驾驶者的停车需求，因此应该在设置预约停车位时保留一定数量的不需预约的停车位.本文考虑预约停车方式和停车场属性对驾驶者停车选择行为的影响，基于陈述性偏好（Stated Preference，SP）调查数据，构建驾驶者预约停车选择行为巢式Logit（Nested Logit，NL）模型.在探究提供预约停车方式及可预约共享停车场时驾驶者的选择行为的基础上，构造以区域内停车场总收益最大化、用户总效用最大化以及停车场利用率均衡为目标的多目标停车场定价优化模型.最后选取北京佑安医院周边的停车现状作为算例，求解模型并验证其有效性.本文在停车预约系统优化模型中引入了个体选择行为，探究多种场景下预约停车选择行为机理，为预约停车相关研究补充了理论支撑.在此基础上，综合考虑供给端、需求端以及社会效益，进一步考虑了目的地停车场可预约车位的比例，采用差异化定价的方法优化停车场收费模式，从而引导驾驶者进行停车选择，实现停车场收益最大、出行者总效用最大以及停车场利用率均衡的3个优化目标，为当前现有停车场开放预约停车的方式、预约车位的比例以及停车场定价方案的合理制定提供参考.80李思奇等：基于停车预约模式的差异化泊位定价优化第 3 期1 预约停车选择行为模型构建1.1 模型结构针对停车场景中存在的预约与非预约两种情况，构建可预约情况下驾驶者停车选择模型.假设目标对象为确定驾驶私家车出行且有停车需求的出行者，驾驶者在选择不同停车场时的效用随机项服从二重指数分布.为了避免多项Logit （Multinomi⁃nal Logit ，MNL ）模型的非相关选择方案相互独立性（Independence form Irrelevant Alternatives ，IIA ）特性产生的偏差，本文将采用嵌套式NL 模型.图1为可预约情况下驾驶者停车选择NL 模型结构，其中上层为预约、不预约选择，下层为包含目的地停车场、周边停车场、共享停车场以及自行停车、代停服务的停车选择方案.基于NL 模型理论，出行者n 选择是否预约m 及停车方案r 的组合概率P n （rm ）可表达为P n (rm )=P n (r |m )P n (m )（1）式中：P n （r|m ）为预约m 条件下停车方案r 的条件概率；P n （m ）为选择是否预约的概率.根据非集计理论，P n （r|m ）及P n （rm ）可表达为P n (r |m )=exp (λ1V (r |m )n )∑Rexp (λ1V (r ′|m )n )（2）P n (m )=exp }{λ2(V mn +V *mn )∑Mexp }{λ2(V mn +V *mn )（3）V *mn =1λ1ln ∑Rexp ()λ1V ()r |m n（4）V rmn =V mn +V (r |m )n（5）式中：λ1是对应水平1的选择方案效用函数的尺度系数；λ2是对应水平2的选择方案效用函数的尺度系数；M 和R 分别为水平2和水平1中方案的集合；V （r|m ）n 为在是否预约条件下选择停车方案r 的效用函数固定项；V mn 是与m 变化部分有关的固定项；V *mn 为下层水平1的效用综合到上层水平2中的效用.本文考虑到不同方案之间的差异性，探究预约停车方案、场景属性以及个人经济社会属性3类变量的影响.其中，预约停车方案变量包含等待时间、停车产生的货币费用以及停车接驳步行时间；场景属性变量则包括通勤、娱乐、就医等出行目的，以及泊位紧张程度和预约服务模式变量；个人经济社会属性变量包括性别、年龄、职业、收入和驾龄等.1.2 模型参数标定2022年3月，根据预约停车场景设计SP 调查问卷，对北京地区私家车主预约停车的选择偏好进行调查，在调查驾驶者性别、年龄、职业、月收入、驾龄等个人属性的同时，提供各个预约/非预约停车场距离目的地的步行时间、停车费用、停车场性质以及非预约停车的平均等待时间等信息，并获取私家车主的停车选择结果，得到有效样本数据3 792条.基于SP 问卷调查结果，使用Biogeme 软件标定涉及的3个模型的变量参数：N1模型的效用函数仅包含停车场属性变量和方案属性变量；N2模型在N1的基础上添加了出行场景变量；N3模型在N2的基础上添加了个人属性变量.使用t 检验法判断模型中各变量的显著程度，并以拟合优度ρ2、修正后的ρ2等为模型的拟合指标，各模型标定的结果如表1所示.模型的合理性通常需要同时考虑ρ2和t 值的检验结果，N1模型中，绝大多数变量t 值绝对值达到1.65以上，达到了90%的置信水平，说明模型中的变量均对出行者的停车选择行为产生了显著影响.加入场景属性变量的N2模型及加入场景属性变量和个人属性变量的N3模型中，绝大多数变量的t 值绝对值达到1.96以上，说明在95%置信度上认为变量与预约停车的选择产生显著的影响.N1、N2和N3模型的拟合优度ρ2分别为0.181、0.217和0.233，随着模型变量的增加，ρ2逐渐提高，各变量参数t 值绝对值也有所提高.这表明在加入场景和个人属性变量之后，模型能够更好地反映驾驶者选择情况.所有模型的尺度系数均满足要求，这表明在下层位于同一个巢内的各个选择肢之间存在相似性，模型结构设置较为合理.由表1可知：1）在固定哑元设置方面，水平2中停车是否预约固定哑元的t 值绝对值均大于2.58，显著性较高，说明出行者更倾向于选择停车预约.同时将共享停图1 可预约情况下驾驶者停车选择NL 模型结构Fig.1 NL model structure of drivers ’ parking selection in thecase of reservation81北京交通大学学报第 47 卷车场设置为参照，设置目的地停车、周边停车场固定哑元，标定结果为正，说明驾驶者预约停车时选择目的地和周边停车场的意愿高于共享停车场.2）在方案属性变量方面，步行时间、总费用以及等待时间特征变量的参数标定结果均为负，表明驾驶者更倾向于选择费用时间更少的预约选择方案，与实际情况相符.3）在出行场景变量方面，通勤出行、就医以及娱乐游玩哑元变量的标定结果均为正值，且t检验值大于2.58，说明出行目的对停车方案选择影响显著.驾驶者在通勤出行时不倾向选择代泊车的方式；而在就医出行时驾驶者会更倾向于选择目的地停车场或者选择代停服务；以娱乐游玩为目的驾驶者时对步行时间、等待时间以及停车场性质不敏感.在泊位紧张哑元变量中，参数标定结果为正，说明泊位紧张时，出行者会倾向于选择预约目的地、周边停车场以及选择代停服务.对于预约服务模型变量，预约不收费哑元变量系数为负，说明预约不收费的服务模式下，出行者更倾向于选择预约服务模型，并对不预约选择方案下的各选择肢产生负向影响.4）在个人属性变量方面，性别变量的参数标定结果为正值，说明男性驾驶者更倾向选择预约目的地停车场以及自行停车；年龄变量中18~34岁的驾驶者倾向于选择共享停车场，说明其更愿意用较长的步行距离换取价格折扣，而51岁以上的群体对代停服务的选择产生正向的影响说明其更愿意花费更高的费用换取更好的服务；职业变量中，事业单位/公务员不愿意选择共享停车场，但民营/私企员工更愿意选择共享停车场；月收入变量中，收入在8 000元以下的群体参数估计值为负，即不愿意选择花费更高的预约目的地停车场或代停服务，而收入在20 000元以上的群体参数为正，对价格敏感程度更低，更倾向于选择预约目的地停车场或选择代停服务；驾龄变量中，驾龄在10年以上的人群参数为正，更倾向于选择不预约的传统停车方式.表1 NL模型参数标定结果Tab.1 Calibration results of NL model parameter变量类别尺度系数水平2固定哑元水平1固定哑元方案属性变量出行场景变量个人属性变量变量名称预约不预约预约不预约目的地停车场周边停车场共享停车场总费用/元等待时间/min步行时间/min通勤出行就医出行娱乐游玩出行泊位紧张场景预约不收费场景男性（性别）18~34岁（年龄）51岁以上（年龄）事业单位/公务员（职业）民营/私企员工（职业）8 000元以下（收入）20 000元以上（收入）10年及以上（驾龄）N1参数值7.242.122.15—0.049 30.017 6—-0.014 8-0.019 3-0.007 6—————————————t值1.691.5811.1—1.741.5—-1.82-1.82-1.77—————————————N2参数值6.281.57—-1.97—-0.023 2-0.030 0-0.015 8-0.027 6-0.008 60.8170.1450.1380.025-0.194————————t值2.483.18—-10.9—-1.58-1.77-2.83-3.46-2.593.062.432.481.59-1.61————————N3参数值4.392.341.82—0.082 00.086 5—-0.019 6-0.024 2-0.010 21.3200.5620.1530.079-0.2990.0170.2060.916-0.3450.121-0.7840.2940.612t值2.952.029.93—2.442.60—-3.93-5.12-3.893.023.112.951.75-1.471.983.314.67-2.631.80-6.712.563.1182李思奇等：基于停车预约模式的差异化泊位定价优化第 3 期2 预约停车场差异化定价优化模型为解决停车资源不均衡的问题，提出一种停车均衡优惠的方案，旨在确保停车场总收益和用户总效用最大化，并基于此构建多目标优化模型.基于随机效用理论，采用多目标优化模型，将包括停车费用、步行时间以及等待时间等因素的效用引入模型优化环节.2.1 模型基本假设多目标优化的预约停车场定价模型将围绕停车需求与停车费用之间的关系进行优化，需要明确研究问题及模型的适用范围，故做出5个假设.假设1：研究对象为医院、公园、商圈周边等需求集中的经营性停车场.假设2：出行者在出行前可选择预约或不预约，选择预约的出行者可获得预约信息，包括各预约停车场的收费价格、优惠信息、距离目的地的步行时间，而选择不预约的出行者无法获得预约信息，直接前往该目的地停车.假设3：基于选择行为模型的概率构造随机变量，模拟生成个人停车选择.假设4：在本模型中考虑的出行者停车需求，全部为前往相同目的地的需求.假设5：研究对象为小型车，各停放的车辆接受相同的收费标准.2.2 模型目标函数在构建停车场差异化定价模型时主要考虑运营收益最大化、用户总效用最大化以及停车场利用率均衡3个目标.其中，运营收益最大化、出行者总效用最大化的主体分别是运营企业和用户，二者之间相互博弈，目标之间相互竞争且对立.停车场利用率均衡目标是从社会效益角度考虑的目标，有助于提升预约停车系统的稳定性.2.2.1 停车场总收益最大在分配预约车位与非预约车位停车场时，根据调整停车场的合理定价使停车场管理者的收益达到最大，以保证停车场的收益.预约停车场收益U 为预约停车场收入I 与预约停车位维护固定成本Q 之差，目标函数具体形式为max U =I -Q（6）式中：预约停车场收入I 是所有出行者在各个停车场停车产生费用为停车场带来的收入，可表示为I =∑i =1，j =1i =L ，j =Nδij T i p j d j（7）式中：d j 为决策变量，是第j 个停车场的折扣系数；L 为停车总车辆数；N 为停车场总数；p j 为第j 个停车场的停车单位收费价格；δij 是0-1变量，为第i 个出行者对第j 个停车场的选择结果，由第i 个出行者选择j 个停车场概率生成的随机变量P ij 确定；T i 为第i 个出行者的实际计费停车单位，T i 由实际停车时间t i 以及停车计费单位时间t 0确定.T i 可表示为T i =ìíîïïïï0t i ≤t 0éêêêùúúút i t 0t i >t 0（8）预约停车位维护成本Q 为单个预约停车位维护费用之和，表示为Q =∑j =1Nαj c jβ（9）式中：αj 为决策变量，是第j 个停车场预约车位占该停车场的比例；c j 为第j 个停车场的容量；β为单个预约停车位的维护费用.2.2.2 停车场利用率均衡基于预约信息平台以及费用对客流的调控作用，将多个停车场之间的利用率之差最小作为优化目标，利用率均衡目标函数F 表示为min F =j =N（10）r j =∑i =1Lδijϕi（11）式中：r j 为预约第j 个停车场的车辆数；ϕi 为第i 个出行者是否预约，预约为1，反之为0.2.2.3 用户总效用最大在考虑合理的定价方案和容量设计时，使出行者选择各停车场的指标值达到理想效果，以效用函数量化驾驶者选择停车方案的选择感知，因此以出行者的总效用达到最大为目标函数，用户总效用目标函数W 表示为max W =∑i =1Lmax {}U ij|j ∈N （12）式中：U ij 为第i 个出行者的出行效用，由预约停车选择行为模型获得的效用函数确定.2.3 模型约束条件2.3.1 定价约束停车场停车定价应当符合当地管理部门对于停车场收费限制，可表示为p min j ≤p j ⋅d j ≤p max j（13）式中：p min j 与p max j 分别为第j 个停车场的收费价格的下限和上限.83北京交通大学学报第 47 卷2.3.2 车位数约束各个停车场分配停车需求时不能超过停车场的容量约束，可表示为0≤αj ⋅s j ≤c j（14）式中：s j 为第j 个停车场的停车位总数.3 求解算法及求解流程3.1 预约停车场定价优化算法优化模型的目标函数两两之间相互制约，使一个目标性能的改善往往是以损失其他目标性能为代价，因此只能获得均衡优化目标的Pareto 最优解集合.通过文献调研和方法对比，文献［16］提出的带精英策略的非支配排序算法（Non -dominated Sorting Genetic Algorithm -Ⅱ，NSGA -Ⅱ）对于求解本模型具有广泛的适用性和优越的计算性能，因而本文采用NSGA -Ⅱ算法对预约停车场定价优化模型求解，该算法求解模型的优化过程如图2所示.3.2 预约停车场定价流程预约停车场定价流程分为5个步骤.步骤1：确定目标函数、决策变量即可变的停车费率以及停车场预约比例.步骤2：设置各停车场的初始费率以及容量和费用的约束条件.步骤3：通过实地调研等方式获取停车场景中各个参数变量.步骤4：使用NSGA -Ⅱ算法求解模型，得出最优停车价格及停车场开放预约比例.步骤5：分析获得的定价方案及预约开放比例的可行性.4 算例分析以北京佑安医院及周边停车场作为算例，以验证建立的可变容量的预约停车场的定价优化模型.根据实地调查结果，目的地附近小区具备共享停车的基本条件，设定小区中部分车位作为共享车位.基于当前的停车现状，设置停车场基础停车需求，选取停车场总收益最大化、利用率均衡以及用户总效用最大化等指标进行优化，获取Pareto 前沿解，从中选取具有代表性的可行解，最终使用熵权TOPSIS （Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solu⁃tion ） 法评价得出最优解，对比分析现有停车情况.4.1 相关参数设置通过实际调查所获得的数据，确定区域范围内各个停车场的基本信息如图3所示.图3中步行时间是指停车后出行者从该停车场至佑安医院的步行时间，步行时间参数通过百度地图软件获取.佑安医院位于南二环附近，属于北京市一类地区，设置路外停车的最高限价为2.5元/15 min ，针对高峰时期的停车需求，选取时间为工作日上午10：00—12：00的停车状况进行研究.假设佑安医院的停车需求为350，停车设施基础价格为2.5元/15 min.设置停车现状为：佑安医院停车场停车数为275，财富西环大厦停车场停车数为75，可用停车位数量143，需接驳的步行时间为16 min.玉林东里一区位于佑安医院向东约500米处，停车后接驳步行至佑安医院的时间9 min.现场调查统计该小区的停车设施数量、日间停车需求及夜间停车需求.2021年12月10日该小区共有499个停车位，上午9：40—11：40总停车数约为295辆，夜间图2 NSGA -Ⅱ遗传算法的优化过程Fig.2 Optimization process of NSGA -Ⅱ图3 停车场基础信息图Fig.3 Basic information of parking lots84李思奇等：基于停车预约模式的差异化泊位定价优化第 3 期21：20−23：20的总停车数约为428辆，日夜停车具有不均衡性且日间停车需求较小.因此将玉林东里一区设置为共享停车场.同时，考虑车流的可变特征，设置提供共享模式的车位数100.4.2多目标预约停车定价优化以各停车场的信息为基础数据，基于MatlabR2021a，使用NSGA-Ⅱ算法求解模型.基础参数设置为：最大进化代数为500，种群规模为50，交叉概率为0.8，变异概率为0.05.经运算获得Pareto解集空间分布情况如图4所示，图4中每一个解代表停车价格与开放预约容量的组合.选取获得的Pareto解集中特征显著的解进行分析，表2展示了不同方案下停车场相关参数指标及生成的目标函数取值.通过分析各评价指标以及目标函数，得出构建的预约停车场定价模型优化效果与预期一致，具有现实意义和可行性.利用熵权TOPSIS评价方法，根据标准化的矩阵对上述停车场定价方案进行评价，获得的评价结果如表3所示.综合考虑各优化目标后，第4种方案相对接近度最高，为最优的停车场收费和容量设置方案.该方案下，停车场总收益为3 595.27元，用户效用为−579.79，可预约停车场的利用率分别为96.94%、96.86%、96.95%，目的地停车场提供了102个预约车位以及48个非预约车位，当前需求下利用率为32.63%，通过发布优惠停车费用的方式，引导驾驶者向财富西环大厦以及玉林东里一区停车，缓解了佑安医院停车场停车资源紧缺的问题.5结论1）构建可预约情况下驾驶者停车选择NL模型，分析包含可预约方式的驾驶者停车选择行为.结果表明，大部分驾驶者在停车选择中更倾向于选择预约停车；相较于停车费用等方案属性变量，出行者更关注停车等待时间；个人属性特征和出行目的对预约停车的选择具有显著的影响.2）以停车系统收益最大、停车设施利用率均衡以及停车用户效用最大为优化目标，同时考虑设置预约停车设施及开放共享停车场，构造停车泊位定价多目标优化模型.案例分析结果表明，本文提出的优化模型在实际场景中能够合理利用现有停车资源，有效分配驾驶者停车需求，能够在增加停车场运营收益的同时，缓解区域内停车资源紧缺的问题.因本文研究的目标群体为选择驾驶私家车出行且有停车需求的出行者，未考虑停车费用、停车接驳步行时间等属性超过出行者接受的阈值时发生的交通方式转移，这一情况将在未来研究中进一步讨论.图4 停车场定价的Pareto最优解集Fig.4 Pareto optimal solution set for parking lot pricing表2 生成的停车场定价的Pareto解集参数Tab.2 Parameters of the generated Pareto solution set for parking lot pricing方案编号1 2 3 4 5佑安医院（预约）车位数129117113102123定价/元2.52.52.52.52.5利用率/%89.2992.5393.3696.9491.37财富西环大厦（预约）车位数143143143143143定价/元1.0500.9250.8750.7501利用率/%89.0992.3993.6996.8690.42玉林东里一区（预约）车位数100100100100100定价/元1.8001.6751.8751.5001.750利用率/%89.1892.4893.7896.9590.51佑安医院（不预约）车位数2133374827定价/元2.52.52.52.52.5利用率/%86.8151.9445.1432.6365.89停车场收益/元4 278.744 004.883 890.883 595.274 173.29利用均衡率0.001 40.001 00.000 90.000 70.007 4用户效用-639.28-615.53-605.61-579.79-629.96表3 停车场定价评价结果综合排序Tab.3 C omprehensive ranking of parking lot pricingevaluation results方案编号12345与正理想解距离D+0.4430.2920.2580.3040.453与负理想解距离D-0.3800.3510.3750.5100.266相对接近度C0.4610.5450.5920.6260.370排序结果4321585。
停车场的预约系统研究
停车场的预约系统研究引言随着城市人口的不断增长和汽车使用的普及，停车难问题日益突出。
为了解决这一问题，许多城市开始引入停车场预约系统。
停车场预约系统通过提前预约停车位，为车主提供便利的停车体验，减少了寻找停车位的时间和精力，提高了停车效率。
本文将对停车场的预约系统进行研究，并探讨其实施的可行性和影响。
1. 停车场预约系统的定义和原理停车场预约系统是一种通过网络或手机应用程序向车主提供停车位预约服务的系统。
其原理是将停车位信息上传至系统数据库，在车主需要停车时，通过系统查询可用停车位并进行预约。
预约成功后，车主可以凭借预约信息，在指定时间段内直接进入停车场并占用停车位。
2. 停车场预约系统的优势2.1 减少停车时间和寻找车位的成本随着城市汽车数量的增加，停车位需求呈现供不应求的状态，找到一个合适的停车位变得越来越困难。
停车场预约系统可以让车主提前预约停车位，避免了长时间寻找停车位的烦恼，减少了停车的时间和成本。
2.2 提高停车效率和减轻交通拥堵停车场预约系统可以避免车辆在停车场内来回寻找车位的情况，减少了车辆在停车场内部的拥堵情况，提高了停车效率。
车主可以提前规划好停车路线，直接前往预约的停车位，减少了交通拥堵的发生，提高了整体交通流畅度。
2.3 提升停车场管理效能借助停车场预约系统，停车场管理人员可以实时掌握停车位的使用情况和数据统计，了解停车需求和流量分布情况，从而优化停车场管理、提升停车场的服务质量和效益。
3. 停车场预约系统的实施步骤和技术支持3.1 停车场基础设施建设首先，停车场需要具备相应的基础设施建设，包括停车位的划分和标识、道路标线的绘制、停车位控制设备的安装等。
这些基础设施的建设为后续的系统实施提供了必要的支持。
3.2 停车场管理系统的搭建与优化其次，在停车场管理系统中，需要搭建和优化停车位的数据库，并设计相应的查询和预约接口。
这些接口可以被车主通过网络或手机应用程序访问，并实现停车位的查询和预约功能。
基于大数据的智慧停车场预约与导航系统设计
基于大数据的智慧停车场预约与导航系统设计随着城市人口的不断增长和汽车的普及，停车难题已经成为现代城市中不可回避的问题。
为了解决停车难、提升停车场的使用效率，基于大数据的智慧停车场预约与导航系统应运而生。
本文将从系统的需求、设计和功能三个方面，详细介绍该系统的设计。
一、系统需求1. 预约功能：用户可以提前在系统中预约停车位，避免到达停车场时无法找到停车位，减少时间浪费和交通阻塞。
2. 导航功能：系统能够根据用户当前位置、目的地和停车场实时情况，为用户提供最佳的停车路线和导航服务，减少用户在路上的时间和沿途搜索停车位的困扰。
3. 停车场信息管理：系统需要实时收集并展示停车场的实时停车位情况，包括停车位的数量、使用情况、车位类型等信息，方便用户了解当前停车场的状况。
4. 支付功能：用户在完成停车后，系统需要提供在线支付功能，方便用户支付停车费用。
同时，系统需要整合第三方支付平台，确保支付的安全和便捷。
5. 数据分析与优化：系统需要对停车数据进行分析和优化，通过大数据分析技术，为停车场提供更合理的管理策略，优化停车位的分配和使用效率。
二、系统设计1. 架构设计：系统采用分布式架构设计，将预约、导航、管理和支付等功能分为不同的模块，实现解耦和可伸缩性。
2. 数据存储：采用当前流行的关系型数据库和NoSQL数据库，结合存储集群和缓存技术，保证数据的高效访问和可靠性。
3. 用户界面设计：系统的用户界面应简洁易用，支持多平台和多终端的访问，提供智能搜索、路线规划和支付等功能。
4. 数据采集与处理：通过传感器和无线通信技术，实时采集停车场的信息，并上传到系统中。
系统通过数据挖掘和分析技术，对数据进行处理和优化。
5. 算法优化：采用智能算法对停车位进行优化分配，通过实时数据分析和预测，提供准确的停车位推荐和预测功能，减少用户的等待和搜索时间。
三、系统功能1. 用户预约：用户通过系统选择停车场、停车时间和车位类型，系统根据用户的选择，为用户预留停车位，并提供预约确认信息。
基于深度学习的个人停车场管理与预约系统设计
基于深度学习的个人停车场管理与预约系统设计个人停车场管理与预约系统是现代城市交通管理中一个重要且具有挑战性的问题。
随着车辆数量的不断增加，停车难已成为城市居民的普遍困扰。
基于深度学习技术的个人停车场管理与预约系统的设计可以有效地解决这一问题。
本文将从系统设计的需求、算法选择、数据采集与处理以及系统评估等方面进行介绍。
首先，个人停车场管理与预约系统的设计需要满足以下需求。
首先，系统要能够对停车场进行动态管理，实时掌握停车位的使用情况，做到精确计数。
其次，系统还需要提供车位预约功能，使用户可以提前预约停车位，提高停车效率。
此外，系统还应该具备智能识别车辆进出停车场的能力，以便进行车辆管理和安全监控。
其次，选择合适的深度学习算法对车辆进行识别和计数是系统设计的重要环节。
常用的深度学习算法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等。
针对停车场车辆识别和计数任务，可以使用卷积神经网络进行车辆的特征提取和分类。
卷积神经网络能够有效地捕捉图片中的空间特征，并且具有较好的识别准确性。
为了训练和测试卷积神经网络，需要采集足够数量的车辆图片数据，并进行预处理。
数据采集可以通过安装摄像头对停车场进行拍摄，获取不同角度、不同光照条件下的车辆图片。
预处理过程包括对图片进行裁剪、缩放和灰度化处理，并标注每张图片所对应的车辆数量。
这样可以生成训练样本和测试样本，用于训练和评估卷积神经网络算法。
在系统实施时，需要将训练好的模型应用于实时车辆识别和计数任务。
首先，需要将摄像头拍摄到的实时图片输入到卷积神经网络中。
神经网络将对图片进行特征提取和分类，得到车辆的数量。
然后，系统将根据车辆数量信息进行车位管理和预约管理。
如果车位已满，则给用户返回停车位已满的信息；如果车位未满，则给用户返回可预约的车位信息。
最后，为了评估系统的性能和准确性，可以采用一些评估指标，如准确率、召回率、F1值等。
同时，可以进行系统的可靠性和稳定性测试，模拟不同场景下的停车需求和系统运行情况。
停车场车位预约管理系统的分析与设计中期报告
停车场车位预约管理系统的分析与设计中期报告一、项目简介随着现代生活的变化和发展，城市中的停车难题日益严重，这给日常生活中的出行和工作带来了很大的不便。
为了解决这个问题，本项目设计了一个停车场车位预约管理系统，使车主在到达停车场前就能实时了解车位数量的变化情况，并可以通过预约系统直接预约到空余车位，节省了车主的停车时间和费用，提高了停车场利用率。
本项目拟实现以下功能：1.车位状况显示：车主可以通过系统实时了解停车场内车位的数量、空余率等信息。
2.车位预约：车主可以通过系统预约到空余的车位。
3.车位管理员管理：管理员可以通过系统管理车位的状态，并可以添加、删除、修改车位等操作。
二、项目分析与设计1.需求分析用户角色：车主（用户）、管理员（系统管理员）。
需求：1.车位状况显示：用户可以通过系统实时了解车位的情况。
2.车位预约：用户可以通过系统预约到空余的车位。
3.车位管理员管理：管理员可以通过系统管理车位的状态，并可以添加、删除、修改车位等操作。
4.系统管理：管理员可以对系统进行管理，例如用户管理、车位管理等操作。
2.系统设计系统采用B/S架构，前端采用HTML、CSS、JavaScript、Bootstrap 框架实现，后端采用Java技术实现。
系统使用MySQL数据库存储数据。
系统流程：1.车主在到达停车场前，打开系统，查看车位状况。
2.如果车位数量较少，车主可以预约到空余的车位。
3.车主到达停车场后，进入已预约的车位。
4.管理员对车位进行管理，例如添加、删除、修改车位等操作。
5.管理员可以对系统进行管理，例如用户管理、车位管理等操作。
三、进展情况1.已完成的工作：1.完成了项目需求分析和系统设计。
2.实现了用户注册登录功能。
3.实现了车位状况显示功能。
4.实现了车位预约功能。
2.未完成的工作：1.车位管理员管理功能的实现。
2.系统管理的实现。
四、总结与展望本项目目前已实现了用户注册登录、车位状况显示和车位预约等功能，并在后期计划完成车位管理员管理功能和系统管理等操作。
多停车场共享车位动态预约与分配优化模型
多停车场共享车位动态预约与分配优化模型王元庆;蔺思玉;谢明辉;王宏涛;高亚楠【期刊名称】《华南理工大学学报:自然科学版》【年(卷),期】2022(50)9【摘要】为了缓解停车矛盾,更加均衡地利用停车资源,实现对停车需求的动态响应,以多个相邻的路外停车场为研究对象,构建了多车场共享车位动态预约与分配的整数规划模型。
模型以充分利用停车资源与节约用户停车成本为目标,采用线性加权将目标进行组合,根据实时的停车请求数量,自适应选取动态权重系数。
通过对未到达的停车请求进行调整,迭代优化分配结果。
引入动态定价机制均衡各车场的车位利用情况。
采用车位利用率、停车请求接受率、平均步行距离和停车域均衡度4个指标对模型进行评价。
设置仿真实验对模型进行验证。
结果表明,相较于传统的不调整模型,提出的模型通过对未到达的停车请求进行迭代优化可使得利用率和接受率平均分别提升10.70%和20.08%,利用率的提升程度随着停车请求数量呈现先增大后减小的趋势,用户平均步行距离增大10 m左右,但仍满足用户出行需求。
嵌入动态权重后的模型相较于静态权重模型利用率与接受率平均分别提升2.2%和10.88%,且动态权重模型能更好的适应停车需求的动态变化,使停车资源在高峰时段得到充分利用。
相较于静态定价模型,引入动态定价机制使得车辆均匀的分配至各停车场,停车域均衡度平均降低0.074,实现停车资源的均衡利用。
模型可为共享停车平台的停车分配与管理决策提供理论参考,缓解城市停车难问题。
【总页数】10页(P12-21)【作者】王元庆;蔺思玉;谢明辉;王宏涛;高亚楠【作者单位】长安大学运输工程学院;长安大学生态安全屏障区交通网设施管控及循环修复技术交通运输行业重点实验室【正文语种】中文【中图分类】U491.7【相关文献】1.基于共享车锁实现车位预约的停车场信息化系统研究2.基于共享停车的车位租用与分配模型3.基于共享停车的停车请求决策与车位分配模型4.考虑临时和预约需求的共享泊位动态分配方法5.考虑车位利用效率的停车位共享分配优化因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
停车场的预约系统研究
案例2：某城市公共停车场 预约系统
案例1：某大型商业综合体 停车场预约系统
案例4：某医院停车场预约 系统
案例5：某政府机关停车场 预约系统
案例6：某景区停车场预约 系统
06
停车场预约系统的优势 和挑战
优势分析
提高停车效率：预约系统可以减少寻找停车位的时间，提高停车效率。
节省时间和精力：用户可以通过预约系统提前预定停车位，避免现场等 待和寻找停车位的不便。
安全技术实现
数据加密技术：确保数据传输和存储的安全性 身份验证技术：确保只有授权用户才能访问和使用系统 访问控制技术：限制用户对停车场预约系统的访问权限
监控和报警技术：实时监控停车场预约系统的运行状态，及时发现和处理异常情况
05
停车场预约系统的应用 场景和案例分析
应用场景介绍
商业停车场
住宅小区
便捷性
定制化服务： 根据不同用户 需求提供定制 化的服务，如 会员服务、预
约提醒等
安全性保障： 加强数据安全 保护，确保用 户信息和支付
安全
07
停车场预约系统的推广 和应用前景
推广策略分析
目标客户群体：分析目标客户群体， 了解他们的需求和偏好
营销策略：制定有针对性的营销策 略，如优惠券、折扣等
添加标题
提升用户体验： 预约系统可以提 供更加便捷、高 效的停车服务， 提升用户体验
促进城市交通管 理：停车场预约 系统可以提供更 加准确、实时的 停车数据，为城 市交通管理提供 更加科学、有效 的依据
03
停车场预约系统的功能 和特点
预约功能
预约时间灵活，可根据需求 选择
用户可以通过系统提前预约 停车位
系统支持多人同时预约，方 便快捷
多时段预约模式下的医院停车系统动力学模型研究
就诊车辆集中到达医院致使医院停车供需难以平衡,由此引发的区域拥堵已成为城市与医院管理的关注焦点。
预约就诊模式可以平散分布停车需求,进而缓解医院停车供需矛盾,尤其在疫情爆发及常态化防控期间,为避免医院内人员的交叉感染、分散患者在院的候诊时间,积极推广并实施分时段就诊模式势在必行。
但由于缺少系统化的理论研究,缺少预约就诊模式实施的配套机制,其在实践中并没有取得如期效果。
本文以系统动力学为分析工具,以预约就诊模式达成效果为约束条件,从医院停车视角研究预约就诊模式配套措施,为科学实施预约就诊提供理论参考。
1相关研究综述1.1多时段预约模式研究概述传统就诊模式下,患者大多在早上或下午上班之前集中到达医院,但就诊服务却难以及时完成,导致患者就诊等候时间过长,造成院内就医秩序混乱。
北京同仁医院通过测算得出,在整个就诊过程中有60%的时间患者处于等候状态[1]。
传统就诊模式存在较大的就诊延误,不利于医疗资源的高效利用,预约就诊模式受到了众多国内外学者的关注。
D ent on B 等[2]主要分析了患者准时就诊、延误就诊及爽约就诊3种情况下对单预约和多时段预约模式产生的影响。
Li u L 等[3]采用仿真技术论证了多时段预约模式下各个时段就诊患者的最优数量值。
Er odgan S A 等[4]基于提前预约模式下对其最优预约间隔进行研究。
国外主要基于医院实际情况对医疗就诊参数进行优化研究,而国内对预约模式的研究尚处于起步阶段。
金文忠等[5]对比分析了门诊排队和分时段预约挂号两种情形下患者的候诊时间及满意度,通过实例得出分时段预约可以大大缩短患者候诊时间的结论。
蔡莹[6]经过调研挖掘门诊预约过程中存在的问题且提出对应的优化办法,发现经优化后的门诊就诊效率有显著性提高。
林雅萱等[7]主要研究不同就医模式下患者的满意度水平,经实地调研及统计分析得出多元预约就医模式实现了缩短患者候诊时间、提高医院就诊系统服务水平的结论。
1.2多时段预约模式分类预约就诊模式主要特征在于明晰候诊信息、分散患者就诊时段,患者通过网络挂号实现“先约先得、分时段有序到达”的基本就诊秩序,可化解停车资源供需矛盾。
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基于预约的停车系统动态定价研究
近年来小汽车使用率逐步攀升,在有限的停车资源和缺乏灵活性的停车价格下,大城市的停车问题日益严重。
随着互联网时代的到来以及城市智能化水平的提高,停车预约已成为解决停车问题的最有效途径之一。
现有停车场大多采用先到先停,固定收费的形式,这一成不变的商业模式除了难以应付未来的停车场管理,同时也限制了停车场经营者的收益。
为优化管理停车资源并提高停车场收益,有必要研究停车预约系统下的定价问题。
因此,本文将结合收益管理的理念研究盈利性停车场预约系统的动态定价策略,通过了解各提前时段确定出行需求的出行者对停车预约价格的敏感度,制定各预约时段合适的预约价格。
本文首先分析国内外关于停车定价、停车预约、收益管理和动态定价的研究现状,通过调研了解停车预约模式发展现状和停车收费现状,对存在问题进行总结分析并建立本研究中的停车预约模式。
其次,分析停车预约系统中停车费用对出行者选择行为的影响机理,考虑出行者异质的情况,先对出行者进行分类,基于前景理论给出不同类型的有限理性的出行者对不同出行方式的感知效用,然后根据感知效用构建不同出行方式的选择概率模型。
根据出行者各预约时段到达率和小汽车出行方式选择概率测算停车预约量,基于动态规划理论,以每个预约时段中每个停车服务时段的停车预约价格为决策变量,构建停车场预约动态定价模型,给出阶段目标函数、约束条件和边界条件。
通过基于神经网络的AC算法求解各预约时段的最优动态预约价格,以达到停车场经营者最大化收益的目标。
最后,以广州市中心区为例,对停车场预约动态定价模型进行实例研究,对模型求解得到的定价策略进行分析并讨论不同出行者比例对模型结果的影响,验证
构建模型的实用性及可行性,为停车预约动态定价策略的应用提供理论支撑,给停车场经营者制定定价策略提供参考。