CN108417032B - 一种城市中心区路边停车需求分析预测方法 - Google Patents

一种城市中心区路边停车需求分析预测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种城市中心区路边停车需求分析预测方法，采集近三个月中心区路边停车设施的相关数据，建立人工神经网络，对人工神经网络的参数β进行变异操作，得到改进的人工神经网络；将待预测目标数据的历史数据作为原始数据，经过数据纵向对比处理以及归一化后，把处理过的数据作为训练样本输入改进的人工神经网络；选择与验证样本误差最小的一组对应的改进的人工神经网络模型作为训练模型输入待预测数据进行预测，得到待预测日的停车需求泊松分布参数；将拟合得到的城市路边路边停车需求模型，应用于实际停车场，对路边停车需求时间进行预测。本发明的有益效果是可为城市中心区路边停车需求的分析预测提供可行方案，据有良好的实用性。

Description

一种城市中心区路边停车需求分析预测方法
技术领域
本发明属于城市路边停车需求分析预测技术领域，涉及一种城市中心区路边停车需求分析预测方法。
背景技术
近年来，随着城市经济的快速发展和人们生活水平的提高，私家车的数量也急剧增加。而城市停车场规划与建设的增长速度却滞后于汽车保有量增加的幅度，停车位供给严重缺乏。此外，部分城市缺乏系统性停车设施规划，这些问题导致城市路侧停车难和停车乱的问题日益严重。而城市中心区的路侧停车问题就就显得尤其严重，如何将快速准确的把握城市中心区路边停车需求基本特征，对其进行详尽的分析和精准的预测显得尤为重要。
随着智能算法的兴起，专家、学者相继提出许多关于停车需求分析预测的方法，这些方法主要包括，利用元胞自动机模型对交通流能耗进行估算，构建经济行为模型分析停车行为，利用马尔科夫链构建路边停车寻位模型，提出一种广义费用最小的城市路边停车模型进行停车规划等。这些研究表明，路边停车问题的解决思路主要集中于引导停车需求，提高交通通行效率等方面，但存在以下缺点：没有挖掘城市路边停车的时空分布特性，没有充分考虑车辆到达、驶离规律，预测停车时间的可能分布，并针对不同时段和区域制定不同停车策略，以其达到合理分流城市停车需求，缓解城市停车问题。
传统的Elman人工神经网络利用动量梯度下降法调整网络权重和权值，当输入数据量较大时，Elman人工神经网络容易进入局部最优状态，且收敛速度明显降低。而为了让Elman人工神经网络跳出局部最优解，可以引入稳态自适应变异机制对Elman人工神经网络的参数β进行变异操作，以引导Elman人工神经网络跳出局部最优，寻找全局最优解。本发明提出一种基于改进Elman人工神经网络的城市中心区路边停车需求分析预测方法，更好预测路边停车需求分布，缓解城市停车问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种城市中心区路边停车需求分析预测方法，本发明的有益效果是获得的停车需求与实际停车需求基本吻合，可为城市中心区路边停车需求的分析预测提供可行方案，据有良好的实用性。
本发明所采用的技术方案是按照以下步骤进行：
步骤(1)：采集近三个月中心区路边停车设施的相关数据，包括停车场的具体位置、车辆驶入和驶离停车带的时刻、停车场泊位数、停车场的计费，用以代入Elman人工神经网络进行训练；
步骤(2)：建立Elman人工神经网络，设定人工神经网络输入层神经元个数、输出神经元个数、网络迭代次数、神经元激励函数形式、动态参数、允许误差预测参数；
步骤(3)：引入稳态自适应变异机制对Elman人工神经网络的参数β进行变异操作，形成改进的Elman人工神经网络；
步骤(4)：设定改进的Elman人工神经网络的初始隐含层神经元数及层数；
步骤(5)：将待预测目标数据的历史数据作为原始数据，经过数据纵向对比处理以及归一化后，把处理过的数据作为训练样本输入改进的Elman人工神经网络；返回步骤(4)，重新设置改进的Elman人工神经网络的最优隐含层神经元数及层数，带入训练样本到改进的Elman人工神经网络进行训练；
步骤(6)：对比通过设置不同的初始隐含层神经元数获得的不同组训练结果，选择与验证样本误差最小的一组对应的改进的Elman人工神经网络模型作为训练模型；
步骤(7)：在训练模型中输入待预测数据进行预测，得到待预测日的停车需求泊松分布参数，将得到的泊松分布参数制成城市路边路边停车需求模型；
步骤(8)：将城市路边路边停车需求模型进行拟合，制成拟合得到的城市路边路边停车需求模型，应用于实际停车场，对路边停车需求时间进行预测。
进一步，步骤(3)中变异操作是指引入稳态自适应变异机制对Elman人工神经网络的参数β进行变异操作，以引导Elman人工神经网络跳出局部最优，寻找全局最优解；基于稳态自适应变异机制的β计算公式如下：
Figure GDA0002344472770000031
其中，Δθ为Elman人工神经网络相邻代数的数据计算精度误差，σ为稳态自适应变异阈值。
进一步，步骤(7)中待预测数据以待预测日前N天该时刻的泊松分布参数为输入值。
进一步，步骤(7)中停车需求泊松分布参数包括Fk和Pk，Fk是指车辆到达数的出现次数，Pk是指车辆到达数的出现次数为k时的概率，用基于改进的Elman人工神经网络得到的停车需求泊松分布参数Fk和Pk与实际路边停车数据进行比较。
进一步，步骤(8)中，将拟合得到的城市路边路边停车需求模型，推导路边停车场累计频率表，再通过路边停车场的停车数量与车辆的平均停车时间的关系，对车辆到达的分布时间进行预测；路边停车场的停车数量与车辆的平均停车时间的关系中，路边停车场累计频率表以每15分钟为一级，计算停车时间在0min，15min，30min……180min以上的车辆所占整天停车车辆的比例；路边停车场的停车数量与车辆的平均停车时间的关系反映为，把停车时间小于15分钟的停车需求称为临时停车，路边停车场的临时平均停车时间和车辆数之间存在线性关系，当汽车的停车时间长度大于15分钟时，路边停车场的停车数量与车辆的平均停车时间与存在指数关系：
Figure GDA0002344472770000032
附图说明
图1基于改进Elman人工神经网络的城市中心区路边停车需求分析预测方法技术结构图；
图2老城区四个主要路边停车场的停车时间分布图；
图3基于改进的Elman的泊松模型及基于基本泊松模型的停车时间需求预测精度分布。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本发明进行详细说明。
本发明提出一种基于改进的Elman人工神经网络的城市中心区路边停车需求分析预测方法，利用已有的停车数据，用Elman人工神经网络调节泊松分布参数，获得路边停车场到达和驶离分布情况，继而推导路边停车场累计频率表，最后通过路边停车场的停车数量与车辆的平均停车时间的关系对车辆到达的分布时间进行预测。该技术的系统架构图如图1所示。
实施例1：
1.根据合肥市路边停车设施的停车流水数据，通过Elman人工神经网络计算调节泊松分布参数，以获得更加合理的Fk和Pk参数设置，计算各个路边停车设施的车辆到达概率分布函数。表1为合肥老城区主要路边停车场的车辆到达泊松分布表，其中车辆到达的时间间隔为5分钟。从表1可得到五个主要停车场的到达车辆分布，其中，安庆路边停车设施，平均停车数量的期望值为2.514辆，芜湖路的路边停车平均停车数为1.889辆，红星路停车设施的平均停车数0.72辆，寿春路的路边停车数为2.083辆，阜南路为1.453辆。路边停车到达分布基本服从泊松分布。表1为合肥老城区各个路边停车设施的到达分布的概率密度函数。
表1
Figure GDA0002344472770000041
Figure GDA0002344472770000051
2.与车辆到达路边停车场分布类似，通过Elman人工神经网络计算调节泊松分布参数，以获得更加合理的Fk和Pk参数设置，实际停车数据表明车辆驶离停车场概率也用泊松分布进行拟合。表2为车辆在路边停车带结束停留状态，每5分钟驶离路边停车场的概率密度。
表2
Figure GDA0002344472770000052
3.结合合肥老城区的停车数据对交通流的车头间距进行拟合，得到表3所示的老城区主要路边停车场累计频率分布。
表3
Figure GDA0002344472770000061
4.交通工程领域内通常把停车时间小于15分钟的停车需求称为临时停车。路边停车场的临时平均停车时间和车辆数之间存在线性关系。当汽车的停车时间长度大于15分钟时，路边停车场的停车数量与车辆的平均停车时间与存在指数关系。因此，我们可以得到如下公式所示的路边停车带的停车数量与停车时间的关系。代入老城区的六安路、寿春路、长江路和阜南路等合肥主要老城区路边停车场的数据，可得到短时停车(停车时间小于15分钟)和长时停车回归模型，如表4所示。
Figure GDA0002344472770000062
表4
Figure GDA0002344472770000063
Figure GDA0002344472770000071
5.根据上述步骤比较老城区四个主要停车场的停车时间的实际观测值和理论值，如图2。整体而言，各个停车场的理论停车时间与实际观察值的走势基本相符，而且随着停车时间的增加，理论值与预测值之间的差异也越来越小。当驾驶员的停车时间超过150分钟时，路边停车设施的理论停车时间与实际停车时间非常接近，证明提出的路边停车模型的可靠性。
本发明利用基于Elman改进泊松分布和基本泊松分布两种方法对合肥的六安路停车场、寿春路停车场、长江路停车场及阜南路停车场等四个主要停车场的平均停车时间需求进行预测。结果表明基于改进的Elman算法校正的泊松模型得到的车辆到达分布时间预测精度明显好于基于历史数据统计获得的泊松模型的预测精度。图3显示停车时间需求较小的情况下(小于15分钟)，两种算法的预测精度基本相同。随着停车时间需求的增长，基本泊松算法的预测精度明显变差，而基于改进Elman算法泊松模型的预测精度不超过15分钟。
本发明方法通过采集城市中心区路边停车设施的相关数据，利用历史车辆实际到达、驶离数据导入Elman人工神经网络输入层；同时引入稳态自适应变异机制对Elman人工神经网络的参数β进行变异操作；通过训练找到一组最优解对泊松分布的参数进行校正，对车辆到达、驶离停车场到分布情况进行拟合；最后对城市路边停车时间需求进行预测。本发明提供的基于改进Elman人工神经网络的的城市中心区路边停车需求分析与预测方法相比于基于基本泊松分布的路边停车需求分析预测方法，其停车需求时间预测精度明显更高，能够很好地应用于停车时间预测，预测结果更准确，可以很好地满足实际应用的需要。
本发明的优点还在于：
1、本发明提出的基于改进Elman人工神经网络的城市中心区路边停车需求分析预测方法，着重挖掘城市路边停车的时空分布特性，充分考虑车辆到达、驶离规律，预测停车时间的可能分布，并针对不同时段和区域制定不同停车策略，以其达到合理分流城市停车需求，缓解城市停车问题。
2、本发明提出的基于改进Elman人工神经网络的城市中心区路边停车需求分析预测方法，对用Elman神经网络以调节泊松分布参数，以获得更加合理的Pk和Fk参数设置。避免传统泊松分布拟合停车到达分布的观测样本数量不够完善和Fk的实际到达分布并不完全服从理论分布两个问题。
3、本发明提出的基于改进Elman人工神经网络的城市中心区路边停车需求分析预测方法，通过引入稳态自适应变异机制对Elman人工神经网络的参数β进行变异操作，以引导Elman人工神经网络跳出局部最优，寻找全局最优解。避免输入数据量较大时，Elman人工神经网络容易进入局部最优状态，且收敛速度明显降低的问题。
以上所述仅是对本发明的较佳实施方式而已，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施方式所做的任何简单修改，等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围内。

Claims (3)

1.一种城市中心区路边停车需求分析预测方法，其特征在于按照以下步骤进行：
步骤(1)：采集近三个月中心区路边停车设施的相关数据，包括停车场的具体位置、车辆驶入和驶离停车带的时刻、停车场泊位数、停车场的计费，用以代入Elman人工神经网络进行训练；
步骤(2)：建立Elman人工神经网络，设定人工神经网络输入层神经元个数、输出神经元个数、网络迭代次数、神经元激励函数形式、动态参数、允许误差预测参数；
步骤(3)：引入稳态自适应变异机制对Elman人工神经网络的参数β进行变异操作，形成改进的Elman人工神经网络；
步骤(4)：设定改进的Elman人工神经网络的初始隐含层神经元数及层数；
步骤(5)：将待预测目标数据的历史数据作为原始数据，经过数据纵向对比处理以及归一化后，把处理过的数据作为训练样本输入改进的Elman人工神经网络；返回步骤(4)，重新设置改进的Elman人工神经网络的最优隐含层神经元数及层数，带入训练样本到改进的Elman人工神经网络进行训练；
步骤(6)：对比通过设置不同的初始隐含层神经元数获得的不同组训练结果，选择与验证样本误差最小的一组对应的改进的Elman人工神经网络模型作为训练模型；
步骤(7)：在训练模型中输入待预测数据进行预测，得到待预测日的停车需求泊松分布参数，将得到的泊松分布参数制成城市路边路边停车需求模型；
步骤(8)：将城市路边路边停车需求模型进行拟合，制成拟合得到的城市路边路边停车需求模型，应用于实际停车场，对路边停车需求时间进行预测；
所述步骤(3)中变异操作是指引入稳态自适应变异机制对Elman人工神经网络的参数β进行变异操作，以引导Elman人工神经网络跳出局部最优，寻找全局最优解；基于稳态自适应变异机制的β计算公式如下：
Figure FDA0002344472760000011
其中，Δθ为Elman人工神经网络相邻代数的数据计算精度误差，σ为稳态自适应变异阈值；
所述步骤(7)中停车需求泊松分布参数包括Fk和Pk，Fk是指车辆到达数的出现次数，Pk是指车辆到达数的出现次数为k时的概率，用基于改进的Elman人工神经网络得到的停车需求泊松分布参数Fk和Pk与实际路边停车数据进行比较。
2.按照权利要求1所述一种城市中心区路边停车需求分析预测方法，其特征在于：所述步骤(7)中待预测数据以待预测日前N天该时刻的泊松分布参数为输入值。
3.按照权利要求1所述一种城市中心区路边停车需求分析预测方法，其特征在于：所述步骤(8)中，将拟合得到的城市路边路边停车需求模型，推导路边停车场累计频率表，再通过路边停车场的停车数量与车辆的平均停车时间的关系，对车辆到达的分布时间进行预测；路边停车场的停车数量与车辆的平均停车时间的关系中，路边停车场累计频率表以每15分钟为一级，计算停车时间在0min，15min，30min……180min以上的车辆所占整天停车车辆的比例；路边停车场的停车数量与车辆的平均停车时间的关系反映为，把停车时间小于15分钟的停车需求称为临时停车，路边停车场的临时平均停车时间和车辆数之间存在线性关系，当汽车的停车时间长度大于15分钟时，路边停车场的停车数量与车辆的平均停车时间与存在指数关系：
Figure FDA0002344472760000021
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