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

1、針對天津站地區(qū)停車難的問題，本文提出了天津站地區(qū)智能停車誘導系統(tǒng)，引導駕駛者以最優(yōu)的路徑到達最優(yōu)停車場，從而節(jié)約駕駛者的時間，提高停車場的利用率，節(jié)約能源的消耗，緩解交通壓力。
　　目前國內(nèi)的主要引導方法為用電子信息指示牌提供給駕駛者周圍停車場的當前有效停車位數(shù)、到達停車場的路徑等信息，不能預測到達停車場時的有效停車位數(shù)，導致駕駛者在當前位置時停車場未滿，但是到達停車場時已經(jīng)沒有了有效停車位，且無法提供給駕駛者最優(yōu)停車場的選擇，導

2、致浪費駕駛者的時間。
　　本文的研究工作主要從以下幾個方面展開的：
　　1)介紹了智能停車誘導系統(tǒng)的研究背景及國內(nèi)外發(fā)展，對系統(tǒng)的主要功能及系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)作了簡要介紹，分析了天津站地區(qū)的主要停車場和主干道狀況，并對其進行建模，用有向圖表示主干道及其交叉口，并將停車場看作虛擬節(jié)點，將路口節(jié)點到相應的停車場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)針對駕駛者從當前位置到達各停車場的最優(yōu)路徑及最短時間，本

3、文用自適應遺傳算法對其求解，因為求駕駛者從當前位置到停車場的最優(yōu)路徑及最短行駛時間，因此將停車場到各個路口節(jié)點的路阻權(quán)值看作無窮大。用自適應遺傳算法對駕駛者進行誘導，得出了駕駛者從各個節(jié)點到達各停車場的最短時間及最優(yōu)路徑，為后面章節(jié)的有效停車位預測和最優(yōu)停車場選擇提供依據(jù)。
　　3)針對駕駛者在當前位置時停車場還有空車位，到達停車場時已滿的問題，分析傳統(tǒng)預測算法的不足的基礎(chǔ)上，提出了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用天津站后廣場地下停車場的數(shù)據(jù)

4、對其模型進行訓練和預測分析，分析了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不足，并用粒子群優(yōu)化算法對小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行了優(yōu)化，用同樣的數(shù)據(jù)進行訓練和預測，對其結(jié)果進行了分析，發(fā)現(xiàn)粒子群優(yōu)化后更優(yōu)。
　　4)針對最優(yōu)停車場選擇的問題，本文在分析了停車場選擇的影響因素的基礎(chǔ)上，選擇車輛運行時間、停車費率、步行時間、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)停車場選擇。采用最大似然估計法對模型進行標定，并用標定后的模型求解選擇各停車場的概