天津站地區(qū)智能停車誘導(dǎo)系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、針對(duì)天津站地區(qū)停車難的問題，本文提出了天津站地區(qū)智能停車誘導(dǎo)系統(tǒng)，引導(dǎo)駕駛者以最優(yōu)的路徑到達(dá)最優(yōu)停車場(chǎng)，從而節(jié)約駕駛者的時(shí)間，提高停車場(chǎng)的利用率，節(jié)約能源的消耗，緩解交通壓力。
　　目前國(guó)內(nèi)的主要引導(dǎo)方法為用電子信息指示牌提供給駕駛者周圍停車場(chǎng)的當(dāng)前有效停車位數(shù)、到達(dá)停車場(chǎng)的路徑等信息，不能預(yù)測(cè)到達(dá)停車場(chǎng)時(shí)的有效停車位數(shù)，導(dǎo)致駕駛者在當(dāng)前位置時(shí)停車場(chǎng)未滿，但是到達(dá)停車場(chǎng)時(shí)已經(jīng)沒有了有效停車位，且無法提供給駕駛者最優(yōu)停車場(chǎng)的選擇，導(dǎo)

2、致浪費(fèi)駕駛者的時(shí)間。
　　本文的研究工作主要從以下幾個(gè)方面展開的：
　　1)介紹了智能停車誘導(dǎo)系統(tǒng)的研究背景及國(guó)內(nèi)外發(fā)展，對(duì)系統(tǒng)的主要功能及系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)作了簡(jiǎn)要介紹，分析了天津站地區(qū)的主要停車場(chǎng)和主干道狀況，并對(duì)其進(jìn)行建模，用有向圖表示主干道及其交叉口，并將停車場(chǎng)看作虛擬節(jié)點(diǎn)，將路口節(jié)點(diǎn)到相應(yīng)的停車場(chǎng)的路徑看作虛擬路徑，因此為后面章節(jié)的研究奠定了基礎(chǔ)。
　　2)針對(duì)駕駛者從當(dāng)前位置到達(dá)各停車場(chǎng)的最優(yōu)路徑及最短時(shí)間，本

3、文用自適應(yīng)遺傳算法對(duì)其求解，因?yàn)榍篑{駛者從當(dāng)前位置到停車場(chǎng)的最優(yōu)路徑及最短行駛時(shí)間，因此將停車場(chǎng)到各個(gè)路口節(jié)點(diǎn)的路阻權(quán)值看作無窮大。用自適應(yīng)遺傳算法對(duì)駕駛者進(jìn)行誘導(dǎo)，得出了駕駛者從各個(gè)節(jié)點(diǎn)到達(dá)各停車場(chǎng)的最短時(shí)間及最優(yōu)路徑，為后面章節(jié)的有效停車位預(yù)測(cè)和最優(yōu)停車場(chǎng)選擇提供依據(jù)。
　　3)針對(duì)駕駛者在當(dāng)前位置時(shí)停車場(chǎng)還有空車位，到達(dá)停車場(chǎng)時(shí)已滿的問題，分析傳統(tǒng)預(yù)測(cè)算法的不足的基礎(chǔ)上，提出了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用天津站后廣場(chǎng)地下停車場(chǎng)的數(shù)據(jù)

4、對(duì)其模型進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)分析，分析了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不足，并用粒子群優(yōu)化算法對(duì)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行了優(yōu)化，用同樣的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)，對(duì)其結(jié)果進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)粒子群優(yōu)化后更優(yōu)。
　　4)針對(duì)最優(yōu)停車場(chǎng)選擇的問題，本文在分析了停車場(chǎng)選擇的影響因素的基礎(chǔ)上，選擇車輛運(yùn)行時(shí)間、停車費(fèi)率、步行時(shí)間、有效停車位作為效用函數(shù)的特征參量，提出了基于Logit模型的最優(yōu)停車場(chǎng)選擇。采用最大似然估計(jì)法對(duì)模型進(jìn)行標(biāo)定，并用標(biāo)定后的模型求解選擇各停車場(chǎng)的概