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申请/专利权人：广西北投信创科技投资集团有限公司

摘要：本发明的目的是提供一种基于道路公共停车位剩余车位数量预测系统及方法，不仅提高对于指定停车位置上在预期时间内的剩余车位进行准确判断，同时还能在预期停车位全满状态下提出最佳的处理方案。为了实现上述目的，本发明首先使用数据进行ARIMA建模，ARIMA模型提取数据中的线性部分，而ARIMA模型的残差包含非线性部分。然后将残差、周末假期、商场重大活动等多个特征作为LSTM的自变量，预测下一时间段ARIMA残差。最后将ARIMA的预测值与LSTM的残差预测值相加得到最终的预测值。这样预测精度进一步得以提高。最为主要的是，本发明在非固定停车场，尤其是公共交通下的停车位也能起到良好的预测效果。非常有效的提高驾驶员在目的地的停车效率。

主权项：1.一种基于道路公共停车位获取方法；其特征在于：获取车辆目的地，检索目的地相关所有停车区域位置，并找到一个距离目的地最近的停车区域作为首选停车区域；获取首选停车区域所在区域信息，以及停车位信息；获取所述首选停车区域内停车位上已知停车量的数据序列；验证数据平稳性；通过ARIMA模型进行识别和定阶；制作ARIMA模型；制作ARIMA模型时根据ACF图和PACF图对模型参数p和q进行初判断，经过多次测试后最终建立ARIMA3，0，6模型；LSTM模型的建模过程分为以下几个步骤：1输入数据预处理：先将输入数据按timesteps的大小重塑数据，转换成适合模型的矩阵形式，然后将数据进行归一化处理；2初始化模型：经过多次实验对比，LSTM神经网络设置一个隐藏层，丢失率设置为0.1；3输出并反归一化：模型训练结束后，输出的预测值需经过反归一化处理，然后再与ARIMA模型的预测值进行叠加，得到最终的预测结果；通过ARIMA模型的预测结果对比实际结果从而获取ARIMA的模型残差；利用ARIMA模型残差对比道路公共停车位获取场景下其它特征数据，进行数据归一化；建立LSTM模型，并将ARIMA模型残差对比道路公共停车位获取场景下其它特征数据进行数据归一化后产生的数据作为LSTM模型的输入；最终获取LSTM模型对ARIMA模型残差的预测结果；将LSTM模型对ARIMA模型残差的预测结果和ARIMA模型自身的预测结果进行加和，最终获取修正后的预测值；利用所述预测值判定所述停车位所在区域在指定时间后实际空闲的停车位信息和位置；当预测结果为无停车位时，寻找距离最近并预期在指定时间后存在停车位的停车区域作为备选停车区域，此时预测首选停车区域内等待已停车辆驶离需要的等待时间和行驶至备选停车区域的时间，将结果发给驾驶员参考，当驾驶员进行选择后，预定其选定的车位。

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