JPH04270500A - 駐車場管理方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、不特定の人々の用に供
される駐車場における入場台数及び退出台数の予測に基
づく駐車場管理方法に関する。また、駐車場利用者の便
をはかるため予測に基づく情報の提供を可能にする駐車
場管理方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、駐車場入口の駐車券発行機及び駐
車場出口の駐車料金精算機、又は入口のゲート及び出口
のゲートの開閉により自動的に駐車場の入場台数及び退
出台数のデータを収集し、各種統計処理を行う装置はあ
った。例えば、駐車場管理システムの中の中央処理装置
として、日本信号株式会社が出している。しかし、これ
らのデータに基づいて予測を行なう機能の例は見当らな
い。

【０００３】また、利用者の便をはかるための駐車場の
情報提供については、駐車場の空き状況を示す「満空」
表示、又は「満混空」の三段階表示及び閉鎖を知らせる
「閉」を加えた四段階表示が利用されているが、これは
駐車場の現状を示しているにすぎず、予測情報を提示し
ている例は見当らない。

【０００４】予測に基づく情報の提供としては、特開平
２−１４１９００「駐車場管理方式」において、単位時
間あたりの駐車場からの退出車両台数を計測することに
より待ち時間予測を行なう方法が述べられているが、こ
の方法は、予測を行なう時点と予測の言及する時点とで
単位時間あたりの退出台数が変わらないものとした予測
方法である。このため、単位時間あたりの退出台数に急
激な変化がある場合等には的確な予測が困難であるとい
う問題があった。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】上記従来技術は、駐車
場に設置された駐車券発行機や料金精算機から自動的に
単位時間ごとの入場台数及び退出台数等のデータを収集
し、各種統計処理は行うが、これらのデータを用いて予
測を行う機能は考慮されていなかった。このため、駐車
場の需要予測は経営者、管理者及び駐車場使用頻度の高
い者等駐車場を熟知している人の勘に頼っており、駐車
場管理への利用はされていなかった。

【０００６】利用者への情報提供に関しては、現状の満
空表示の他、待ち時間を予測し、表示を行なっていると
ころがあるが、この予測方法は、予測を行なう時点と予
測の言及する時点とで単位時間あたりの退出台数が変わ
らないものとして求めたものであり、単位時間あたりの
退出台数が急激に変化する場合には予測精度の低下が問
題となる。また、この他の予測情報の提供は考慮されて
いなかった。

【０００７】本発明の目的は、駐車場において単位時間
ごとの入場台数及び退出台数を予測し、この予測結果に
基づいて求められる混雑度に応じた駐車場管理を行うこ
とにある。また、この予測が実績の経年変化に追従し、
予測精度の低下が起こらないようにすることにある。更
に、本発明の第２の目的は、予測結果をもとに予測案内
情報を作成し、利用者へ知らせることにより、利用者の
便宜をはかることにある。

【０００８】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、単位時間ごとの入場台数及び退出台数を予測し、予
測結果に基づいて時間帯ごとの混雑度を計算することで
、混雑度に応じた駐車場管理を行なえるようにしたもの
である。

【０００９】単位時間ごとの入場台数及び退出台数の予
測方法は、まず単位時間ごとの入場台数及び退出台数を
計測，蓄積し、更に、曜日や天候等を計測するか又は何
らかの手段により入力可能な場合は、曜日や天候等の条
件も共に蓄積し、これらの蓄積データから特徴を抽出し
、類似するパターンによって分類することによって、予
測したい時間帯の特徴から入場台数及び退出台数を求め
るようにしたものである。あるいは、これらの蓄積デー
タをニューラルネットワークに入力し、連想記憶させる
ことにより、単位時間ごとの入場台数及び退出台数が予
測できるようにしたものである。

【００１０】また、蓄積データの更新に伴い、特徴のパ
ターン分類を更新するか、又は新しくニューラルネット
ワークへ連想記憶させることにより、単位時間ごとの入
場台数及び退出台数の実績の経年変化に対応でき、予測
精度を確保できるようにしたものである。

【００１１】更に、上記手段により求めた単位時間ごと
の入場台数及び退出台数の予測の結果から、予測情報を
作成し、利用者に予測情報を提供することができるよう
にしたものである。特に予測情報として、駐車場満車時
における単位時間ごとの退出台数の予測から単位時間帯
ごとの入場可能台数を計算することで、入場待ち時間を
計算し、待ち時間予測情報を作成し、利用者に提供でき
るようにしたものである。

【００１２】

【作用】単位時間ごとの入場台数及び退出台数の予測か
ら、時間帯ごとの駐車場自動車占有率、入場及び退場台
数増加率の予測値が計算される。これが時間帯ごとの混
雑状況の予測である。この予測に基づいて駐車場管理方
法及び処理を事前に変えることにより、効率の良い駐車
場運営が可能になる。混雑が少なく閑散が予測されると
きは、駐車場の部分的閉鎖，照明・空調の制限を行なう
ことにより、省エネが可能になる。また、混雑状況の予
測に応じて入場車両の駐車位置の指示及び指定を行ない
、その場所へ誘導すること、及び退出車両の出口への誘
導を行なうことは、混雑が予想されるときには、駐車場
内の車両の移動を迅速にし、混雑を緩和するために有効
である。更に、予測結果から案内情報を作成し、利用者
に提供することにより、利用者の意思決定の支援となる
。特に予測情報として、駐車場満車時における単位時間
ごとの退出台数の予測値から単位時間帯ごとの入場可能
台数を計算することで、入場待ち時間が計算され、これ
をもとに待ち時間予測情報を作成し、利用者に提供する
ことで駐車場待ち行列の減少を可能にしたものである。

【００１３】単位時間ごとの入場台数及び退出台数の実
績は、出入口に設けたセンサやゲートの開閉信号，駐車
券発行機，料金精算機等により計測され、中央処理装置
に送られ、そこで蓄積される。更に、曜日や天候等を計
測するか又は何らかの手段により入力可能な場合は、曜
日や天候等の条件も共に中央処理装置に送られ、蓄積さ
れる。これらの蓄積データは、特徴を抽出し、類似する
特徴をパターンによって分類し、データベースを構築す
る。入場台数及び退出台数の予測は、予測したい日の特
徴、始業時の入場及び退出台数実績等から、データベー
スを検索して類似パターンを求め、それを予測値とする
ことにより可能となったものである。あるいは、蓄積デ
ータから一定時間分の単位時間ごとの入場台数及び退出
台数の実績をニューラルネットワークに入力し、その直
後の入場台数及び退出台数の実績を出力させるようにネ
ットワークを学習させることにより、予測したい時間帯
の直前の単位時間ごとの入場台数及び退出台数の実績を
学習済みのネットワークに入力することで、必要な時間
帯の単位時間ごとの入場台数及び退出台数が予測できる
ようにしたものである。

【００１４】単位時間ごとの入場台数及び退出台数の実
績は、駐車場を取り巻く環境の変化，利用形態の変化等
，経年変化があると考えられるので、データベースから
古くなったデータは順次消去し、常に新しい蓄積データ
によってデータベースを形成し、蓄積データの更新に伴
い、特徴のパターン分類を更新することによって経年変
化に対応でき、予測精度を確保できるようにしたもので
ある。又は、常に新しい蓄積データを用いて、ニューラ
ルネットワークを学習させておくことによって、単位時
間ごとの入場台数及び退出台数の経年変化に対応でき、
予測精度を確保できるようにしたものである。

【００１５】

【実施例】以下、本発明の実施例を図を用いて説明する
。

【００１６】図１は本発明による駐車場管理方法の概要
を表す図である。利用者１から得る利用状況及び、天候
等の条件２は、データベース３に蓄えられていく。デー
タベース３に蓄積されたデータから、統計処理４によっ
て、予測モデル５が形成される。入場台数予測／退出台
数予測６は、データベース３から当日のデータを呼び出
し、予測モデル５を用いて行なわれる。入場台数予測／
退出台数予測６の結果によって、状況判断／機能選択７
を行ない、その結果に基づき、空調・照明制御８，駐車
位置指定９，ナビゲーション１０及び、情報案内１１を
行なう。これらの制御・誘導による結果を計測し、その
実測値１２もデータベース３に蓄積する。ここで利用者
１は、快適な利用方法を学習１３していくという特徴が
ある。このため、データベース３に蓄積されていくデー
タは経年変化があるが、学習機能１４によって、予測モ
デル５を経年変化に対応することが可能である。

【００１７】図２は駐車場管理システムの構成図である
。駐車場の管理は、管理室２１に設置された中央処理装
置２２によって行なわれる。中央処理装置２２は、端末
機２３によってイベントの有無等の条件の入力や操作を
可能としている。中央処理装置２２によって管理される
ものとして、出入口２４においては、駐車場所の満空表
示や、駐車場所の指示や、各種情報案内を表示する案内
版２５と、車の入出場を制御するゲート２６と、ゲート
２６の制御のための車両検出器２７と、駐車券の発券機
２８と、駐車料金精算機２９等がある。また、駐車場内
３０では、通路等で自動車の通過を検出する車両検出器
３１と、場内の案内、誘導のための案内灯３２，誘導板
３３等がある。案内灯３２や誘導板３３は、車両検出器
３１と連動して稼動することも可能である。駐車場内３
０の駐車中の車両を検出する検出器３４は、駐車場内３
０に多数あり、中継盤３５を通って中央処理装置２２へ
送られ、駐車台数の管理がなされる。この他、駐車場内
３０の照明３６，空調３７も中央処理装置２２によって
管理される。中央処理装置２２は、駐車場出入口２４や
駐車場内３０から得た情報を元に予測を行ない、予測に
基づいて、駐車場出入口２４や駐車場内３０の装置の制
御を行なう。また、中央処理装置２２で予測にされた情
報は、他システム３８にも送られる。

【００１８】次に、図３のフローチャートを用いて本発
明による駐車場管理の処理手順を説明する。まず、ｔを
時間とし、単位時間ごとの入場台数の予測値Ｐｉｎ（ｔ
）と退出台数の予測Ｐｏｕｔ（ｔ）から在車予測値Ｐ（
ｔ）を求める処理４１を行ない、Ｐ（ｔ）が充分収容可
能となる区画Ａ１，Ａ２，…，Ａｎを求める処理４２を
行なう。４２で求めたＡ１，Ａ２，…，Ａｎについて、
空調、照明を稼動させる処理４３を行なう。駐車場入場
車両は、処理４４によって区画Ａ１，Ａ２，…，Ａｎの
中に駐車位置を割り付けられ、誘導される。処理４２に
よって選ばなかった駐車区画Ａｉについては、在車か空
車か判定４５を行ない、Ａｉが空車ならば、Ａｉの空調
、照明をおとし、Ａｉを閉鎖する処理４６を行なう。処
理４７によって時間ｔを進め、処理４１から４６を繰り
返す。

【００１９】図４は本発明による上記処理を用いた駐車
場部分閉鎖の例である。駐車場３０において、利用者数
が少ないことが予測され、駐車区画５１ａ，５１ｂ，５
１ｃ，５１ｄを閉鎖する例である。現時刻をｔ１とし、
図５の破線のように在車数が予測されるとする。駐車区
画５１ｅ，５１ｆ，５１ｇ，５１ｈに駐車可能な台数を
Ｑとし、予測在車台数をＰ（ｔ）とすると、現時刻ｔ１
では、在車台数よりＱが小さいが、時刻ｔ２以降では、
Ｐ（ｔ）≧Ｑ　　　　　　　　　　　　（ｔ≧ｔ２）で
ある。従って、時刻ｔ２以降、駐車区画５１ａ，５１ｂ
，５１ｃ，５１ｄを閉鎖できるはずである。また、物理
的に閉鎖しなくても、車両のいなくなった区画は照明、
空調をおとすことができ、省エネが可能になる。このた
めには、事前に閉鎖したい区画５１ａ，５１ｂ，５１ｃ
，５１ｄには車両を入れないようにし、区画５１ａ，５
１ｂ，５１ｃ，５１ｄを空区画にすればよい。従って、
現時刻ｔ１以降入場しようとする車５２は、駐車区画５
１ｅ，５１ｆ，５１ｇ，５１ｈの中の空いている場所を
駐車位置として割り付け、入口５３の表示板２５に指定
駐車位置を示し、利用者に指示すると共に、駐車場３０
の中でも通路の要所要所で、可変の誘導板３３に駐車場
所指定位置の方向を表示し、誘導を行なう。これによっ
て、閉鎖したい区画５１ａ，５１ｂ，５１ｃ，５１ｄに
は、時刻ｔ１以降新しく駐車する車がないため、予測を
利用しないときよりも早く、未使用区画の部分閉鎖が可
能である。

【００２０】図６は本発明による、予測を用いた退出車
両の出口への誘導例である。図７は入場実績と退出予測
のグラフで、実線７１は入場実績、破線７２は退出予測
を表す。例えば、コンサート等のイベントがあるときは
、図７のようにイベントの開始直前の時刻ｔ０に入場台
数の集中があり、イベント終了直後の時刻ｔ２に退出台
数の集中が予測され、イベント終了時刻ｔ１まではほと
んど退出する車両がないと予測される。退出車両の集中
が予測される場合は、駐車場３０内で、退出車両同志の
干渉による渋滞が起こりやすい。このため、例えば、区
画５１ａに駐車していた車両６１ａは出口６２ａに、区
画５１ｅに駐車していた車両６１ｂと６１ｃは出口６２
ｂに誘導するなど、干渉の起きにくいルートを計算して
、可変の誘導板３３等により指示すれば良い。しかし、
ほとんど退出車両のない時刻ｔ１以前や、退出のピーク
が過ぎた時刻ｔ３以降は、出口への誘導はあまり意味が
なく、帰りたい方向と異なる方向の出口を指示された利
用者などの不満が起こりやすい。このため、退出台数の
予測を用いて、退出車両の集中が始まると予測される時
刻ｔ１から、集中の緩和すると予測される時刻ｔ３まで
の間だけ、可変の誘導板３３等により出口の指示、誘導
を行えば良い。予測を使うことで、駐車場３０内の渋滞
と利用者の不満の緩和が、遅れなくできる。

【００２１】図８は本発明による駐車場待ち時間予測シ
ステムを表す図である。中央処理装置２２では、入口ゲ
ート２６ａ、出口ゲート２６ｂからそれぞれ、入場台数
実績、退出台数実績を得、入場台数及び退出台数の予測
を行ない、予測情報を駐車場の外部から見える案内表示
板８１に表示している。駐車場が満車になると、入場を
待つ車の列８２が入口ゲート２６ａの前にできる。これ
を入口ゲート２６ａの前に設置したセンサ８３により測
定し、入口ゲート２６ａの前の待ち行列８２の長さ、す
なわち待ち台数を中央処理装置２２に送る。中央処理装
置２２では、予測退出台数と待ち台数をもとに、待ち行
列８２の最後尾についた車の待ち時間を計算し、案内表
示板８１に表示する。この待ち時間表示は、これから駐
車場に入ろうとする利用者にとって重宝な情報である。 現時刻をｔ１とし、時刻ｔの予測退出台数をＰｏｕｔ（
ｔ）、待ち台数をＷａｉｔとすると、図９の予測退出台
数グラグにおける斜線部分の面積がＷａｉｔと等しくな
るような、時刻ｔ２を求めることが待ち時間の算出にな
る。これは、次式

【００２２】

【数１】

【００２３】が成り立つようなｔ２を求めることである
。このアルゴリズムを図１０を用いて説明する。Ｐｏを
時刻ｔ１以降の退出台数の累積とし、初期設定処理９１ ｔ＝ｔ１ Ｐｏ＝０ を行なう。処理９２では、Ｐｏに時刻ｔでの予測退出台
数Ｐｏｕｔ（ｔ）を加え、Ｐｏが待ち台数Ｗａｉｔより
大きいかどうかの判定処理９３を行なう。判定処理９３
においてＷａｉｔがＰｏより大きければ、ｔを増す処理
９４を行ない処理９２，９３を繰り返す。ＰｏがＷａｉ
ｔ以上になったとき、このｔをｔ２とする処理９５を行
ない、求めたかった時刻ｔ２を得る。待ち時間ｔｗは、
次式 ｔｗ＝ｔ２−ｔ１ によって求められる。待ち時間を予測する方法として、
時刻ｔ１での退出台数をもとに、式 Ｗａｉｔ＝Ｐｏｕｔ（ｔ１）×ｔｗ によって求める方法があるが、これは図９を用いて説明
すれば明らかなように、Ｗａｉｔと点線でかこまれた長
方形との面積が等しくなるような時刻ｔ３を求めること
であり、明らかに本発明による待ち時間予測方法のほう
が、精度が高くなるという効果がある。

【００２４】次に、図１１から図１４を用いて本発明に
よる予測方法の一つであるパターン分類による予測処理
を示す。図１１は、パターン分類による予測処理の概要
を示す図である。入場台数又は退出台数の実績１０１は
、データベース１０２において幾つかのパターンに分類
される。予測は、予測したい当日の立上り実績パターン
１０３を用いて、データベース１０２から最も類似して
いるパターンを選び、予測データ１０４とするのである
。

【００２５】図１２はパターン分類処理手順を示すフロ
ーチャートである。Ｄｎ（ｎ＝１，２，…，ｍ）を分類
したい実績データとし、ＣＮ（Ｎ＝１，２…，Ｍ）を分
類ごとの代表パターンとする。初期化処理１１１によっ
てＮ＝１とし、ＤｎとＣＮの比較処理１１２を行なう。 判断１１３によりＤｎとＣＮが似ているならば、処理１
１４によってＤｎをＣＮのパターンに分類する。判断１
１３においてＤｎがＣＮと似ていないとき、判断１１５
によってＮがＭより小さいならば、Ｎを一つ増やす処理
１１６を行ない、処理１１２，１１３を繰り返す。判断
１１５によってＮがＭ以上ならば、Ｍを一つ増やす処理
１１７を行ない、処理１１８によって新しい分類パター
ンＣＭにＤｎを分類する。

【００２６】図１３はパターン分類による予測処理手順
を示すフローチャートである。予測を行ないたい当日の
立上りデータをＤとする。初期化処理１２１によってＮ
＝１とし、処理１２２においてＤとＣＮの差をＫＮに入
れる。判断１２３において、ＫＮがＫ１からＫＮの中で
最小であるならば、処理１２４によってＣＮのパターン
を予測値の候補とする。判断１２３においてＫＮが最小
ではないときは、予測値の候補は変わらない。判断１２
５においてＮがＭ以上であれば、その段階での予測値の
候補を予測値とする。判断１２５でＮがＭより小さいと
きは、Ｎを一つ増やす処理１２６を行ない、処理１２２
から１２５を繰り返す。

【００２７】図１４はパターン分類の更新処理手順を示
すフローチャートである。初期化処理１３１によってｎ
＝１とし、蓄積されていたデータＤｎ（ｎ＝１，２，…
，ｍ）が古いかどうか判断１３２を行なう。判断１３２
によってＤＮが古いと判断されるなら、Ｄｎを消去する
処理１３３を行なう。次に、Ｄｎが属する分類ＣＮ（Ｎ
＝１，２，…，Ｍ）が空集合かどうか判断１３４を行な
い、空集合ならばＣＮを消去する。判断１３６によって
ｎがｍ以上であれば、パターン分類更新処理は終了。ｎ
がｍより小さければ、ｎを一つ増やす処理１３７を行な
い、判断１３２以降を繰り返す。

【００２８】最後に、本発明によるもう一つの予測処理
方法である、ニューラルネットワークを用いた予測処理
を図１５，１６を用いて説明する。図１５はニューラル
ネットワークを用いた予測方法を表す図である。グラフ
１４１は、ある駐車場における予測を行ないたい当日の
立上りデータで、横軸ｔは時間、縦軸ｑは単位時間ごと
の入場台数又は退出台数である。予測したい時間帯１４
３の直前１４２の実測データと、曜日、天候等の条件１
４４を学習済みのニューラルネットワーク１４５に入力
すると、時間帯１４３の予測値１４６がグラフ１４１の
破線部のように出力されるのである。

【００２９】図１６は予測に用いるニューラルネットワ
ーク１４５の学習を表す図である。グラフ１５１は、予
測を行なう駐車場の過去の実績データである。学習は、
グラフ１５１のある時間帯１５２のデータ１５３と、そ
のときの曜日，天候等の条件１５７をニューラルネット
ワーク１４５に入力し、その出力結果と、時間帯１５２
の直後の時間帯１５４のデータ１５５とを比較し、異な
っていれば、出力が正しい値１５５になるようにニュー
ラルネットワーク１４５の結合１５６を変えていくこと
によって行なわれる。この学習は、週に一度又は月に一
度など定期的に行なうことにより、経年変化に対応でき
、予測精度が保てるようになる。

【００３０】

【発明の効果】本発明によれば、単位時間ごとの入場台
数及び退出台数の予測値から求まる予測混雑状況に応じ
て駐車場の管理を行なうことにより、経営効率の向上が
期待できる。すなわち、閑散が予測されるときは駐車場
の部分閉鎖，照明，空調の制限を、遅れなく行なうこと
ができ、省エネになる。また、混雑が予測されるときは
、混雑状況に応じて入場車両の駐車位置の指定やその場
所への誘導、退出車両の出口への誘導を遅れなく行なう
ことにより、場内の車両の移動時間を短縮でき、利用率
向上になる。また、予測情報を利用者に提供することに
より、利用者の意思決定の支援となり、利用しやすい駐
車場になる。更に、需要実績を常に学習していくことで
経年変化に対応でき、予測精度が低下しないという効果
もある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明による駐車場管理システム処理の概要を
示す図。

【図２】駐車場管理システムの構成図。

【図３】本発明による駐車場管理処理例のフローチャー
ト。

【図４】本発明による駐車場管理処理を用いた駐車場部
分閉鎖の例。

【図５】駐車場在車実績と予測在車数のグラフ。

【図６】本発明による予測を用いた退出車両の出口への
誘導例。

【図７】駐車場入場実績と退出予測のグラフ。

【図８】本発明による駐車場待ち時間予測システムを表
す図。

【図９】本発明による駐車場予測退出台数のグラフ。

【図１０】本発明による駐車場待ち時間算出処理のフロ
ーチャート。

【図１１】パターン分類による予測処理の概要を示す図
。

【図１２】パターン分類処理のフローチャート。

【図１３】パターン分類による予測処理のフローチャー
ト。

【図１４】パターン分類の更新処理のフローチャート。

【図１５】ニューラルネットワークを用いた予測方法を
表す図。

【図１６】予測に用いるニューラルネットワークの学習
を表す図。

Claims (10)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】単位時間ごとの入場台数及び退出台数を予
   測し、予測した単位時間ごとの入場台数及び退出台数に
   基づき、駐車場を管理することを特徴とする駐車場管理
   方法。
2. 【請求項２】前記予測する処理は、単位時間ごとの入場
   台数及び退出台数を計測し、この実績データを蓄積し、
   蓄積したデータを利用する請求項１記載の駐車場管理方
   法。
3. 【請求項３】前記利用する処理は、蓄積データが経年変
   化することに伴い、随時蓄積データの特徴を学習してい
   く処理を含む請求項２記載の駐車場管理方法。
4. 【請求項４】前記蓄積する処理は、所定の計測手段によ
   り計測した、又は所定の入力手段により入力した天候，
   曜日等の条件を、前記単位時間ごとの入場台数及び退出
   台数の実績データと共に蓄積する処理からなる請求項３
   記載の駐車場管理方法。
5. 【請求項５】前記駐車場を管理する処理は、予測した単
   位時間ごとの入場台数及び退出台数に基づき時間帯ごと
   の混雑状況を推定する処理と、該混雑状況に応じて、駐
   車場を部分的に閉鎖し、照明・空調を制限する処理から
   なる請求項１記載の駐車場管理方法。
6. 【請求項６】前記駐車場を管理する処理は、予測した単
   位時間ごとの入場台数及び退出台数に基づき時間帯ごと
   の混雑状況を予測する処理と、該混雑状況に応じて入場
   車両の駐車位置を指示・指定及びその場所へ誘導，退出
   車両を出口へ誘導する処理とからなる請求項１記載の駐
   車場管理方法。
7. 【請求項７】前記駐車場を管理する処理は、予測した入
   場台数及び退出台数に基づき、情報案内する処理を含む
   請求項１記載の駐車場管理方法。
8. 【請求項８】前記情報案内する処理は、予測した単位時
   間ごとの退出台数に基づき、駐車場満車時の入場待ち時
   間推定し、利用者へ案内を出す処理からなる請求項７記
   載の駐車場管理方法。
9. 【請求項９】前記予測する処理は、単位時間ごとの入場
   台数及び退出台数の実績データを蓄積しておき、蓄積デ
   ータから特徴を抽出し、該特徴をそのパターンの類似に
   よって分類し、予測したい時間帯の特徴から入場台数及
   び退出台数を推定する処理からなる請求項１記載の駐車
   場管理方法。
10. 【請求項１０】前記予測する処理は、ニューラルネット
    ワークモデルを利用する請求項１記載の駐車場管理方法
    。