版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、隨著城市化進(jìn)程不斷加快,汽車保有量不斷增加,城市交通變得越來越擁擠,停車場資源也變得嚴(yán)重不足,找不到停車場泊車已經(jīng)成為困擾駕車者出行、制約經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要問題。當(dāng)前,國內(nèi)停車場在建設(shè)時不注重智能化、信息化的建設(shè),停車場智能化程度不高,無法進(jìn)行精確的停車位誘導(dǎo),導(dǎo)致停車場內(nèi)部泊車的低效率與人們?nèi)找嬖鲩L的高要求之間產(chǎn)生巨大的矛盾。此外,當(dāng)駕車用戶返回停車場取車時,由于大規(guī)模停車場內(nèi)部樓層比較多,空間比較大,場景和標(biāo)志物非常類似,駕車用戶很容易
2、找不到自己車輛的停放位置。而停車場管理人員同樣希望幫助駕車用戶盡快找到他們車輛停放的位置,提高停車場周轉(zhuǎn)率,同時提高停車場的使用率和營業(yè)額。
本文首先綜述了智能停車領(lǐng)域的背景和研究現(xiàn)狀,結(jié)合實際應(yīng)用場景,將智能停車分為三個階段進(jìn)行研究。針對駕車用戶出行面臨的停車難問題,設(shè)計了車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的基于預(yù)約的最優(yōu)停車場推薦模型。該模型以面向泊車用戶的停車信息推薦系統(tǒng)為基礎(chǔ),綜合考慮駕車用戶的主觀需求,并且對影響用戶停車選擇的多項評價指標(biāo)
3、進(jìn)行了深入分析。該模型采用分階段的選擇方法,第一階段根據(jù)用戶主觀需求進(jìn)行停車場篩選,第二階段通過多屬性決策對候選停車場進(jìn)行分析處理,得到最佳的目標(biāo)停車場。模擬實驗表明該模型有效解決了用戶找不到最佳停車場停車的難題,節(jié)省了用戶停車時間和停車成本,提高了停車設(shè)施的整體利用率,緩解了因車輛巡泊所造成的交通擁堵問題。
其次,針對停車場內(nèi)部泊位選擇問題,設(shè)計了面向智能終端的最優(yōu)泊位推薦模型。在深入分析用戶需求的基礎(chǔ)上,該模型選取步行距離
4、、行駛距離、停放安全性、停車位類型、有效泊位兩側(cè)車輛占用情況以及道路交通狀態(tài)作為評價指標(biāo),并將其視為每個空閑停車位的多項屬性,基于多屬性決策計算某一時刻停車場內(nèi)的最優(yōu)泊位。考慮到停車場內(nèi)車位信息和道路交通狀態(tài)的實時性,本文以道路交通狀態(tài)為主要評價指標(biāo),綜合整個停車場的資源進(jìn)行實時動態(tài)的最優(yōu)泊位推薦。同時,本文設(shè)計了面向智能終端的最優(yōu)泊位推薦系統(tǒng)框架,描述了停車場內(nèi)部泊位信息推薦的實現(xiàn)方式,解決了系統(tǒng)與用戶之間的信息交互問題。實例驗證與分
5、析表明該模型可以動態(tài)的推薦最能滿足用戶需求的空閑停車位,節(jié)省用戶的停車時間,并且提高停車設(shè)施的利用率。
最后,針對大規(guī)模樓宇內(nèi)反向?qū)ぼ噯栴},設(shè)計了基于二維碼的反向?qū)ぼ嚶肪€推薦模型。該模型利用用戶的智能終端掃描部署在大型商場或停車場內(nèi)的二維碼,讀取存儲在二維碼中的信息并提交到中心控制系統(tǒng)處理,最后在智能終端上顯示到達(dá)車輛停放位置的路徑。本文將用戶在商場返回停車場取車的過程分為選擇樓層出口和選擇最短步行路線兩部分,并基于室內(nèi)實時路
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- mba論文面向泊車用戶的信息推薦模型研究pdf
- 面向家庭用戶的互聯(lián)網(wǎng)電視資源推薦模型研究.pdf
- mba論文面向論壇的用戶群體挖掘和信息推薦研究pdf
- 面向需求的用戶建模及服務(wù)推薦研究.pdf
- mba論文面向家庭用戶的互聯(lián)網(wǎng)電視資源推薦模型研究pdf
- 面向服務(wù)推薦的用戶興趣發(fā)現(xiàn)方法研究.pdf
- 面向LBSN的興趣點和用戶推薦方法研究.pdf
- 面向微博用戶的推薦多樣性研究.pdf
- 基于用戶評論信息的推薦算法研究.pdf
- 面向智能終端用戶的推薦系統(tǒng)研究.pdf
- mba論文面向企業(yè)用戶的在線推薦算法研究pdf
- 面向組合式服務(wù)推薦的用戶語義建模研究.pdf
- mba論文面向需求的用戶建模及服務(wù)推薦研究pdf
- 面向家庭用戶的電視節(jié)目動態(tài)推薦方法研究.pdf
- mba論文面向服務(wù)推薦的用戶興趣發(fā)現(xiàn)方法研究pdf
- 面向SDN用戶體驗質(zhì)量的路由模型研究.pdf
- 基于微博平臺的用戶推薦模型研究.pdf
- 基于用戶訪問矩陣的網(wǎng)頁推薦模型研究.pdf
- mba論文面向地理信息主動服務(wù)的用戶興趣模型的研究pdf
- 基于用戶多維社交網(wǎng)絡(luò)模型的推薦算法研究.pdf
評論
0/150
提交評論