CN112820134B - 一种局部区域预约停车的方法、***及介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种局部区域预约停车的方法，包括：根据指定局域范围内各个停车场的不同时间段内的场内停车总数和历史停车数据修正目前占用的泊位数；根据车主的预约时间，预测当前时间将释放的泊位数；根据车主的预约信息，预测即将来停车的车辆数；根据临时取消信息和预约未到的信息，计算出预约车辆到达的概率，计算修改后的已占有的泊位数；计算出当前可预约的泊位数；将计算出的可预约泊位数与设定阈值进行比较，若可预约泊位数大于设定阈值，则判定车主可以预约该区域的泊位；根据可预约泊位数量和停车场到目的地的距离，向车主推送最优停车场。通过动态计算出各停车场可预约的泊位数，并根据车主的停车出行需求，进行动态分配最优停车场。

Description

一种局部区域预约停车的方法、***及介质

技术领域

本发明涉及智慧停车技术领域，具体涉及一种局部区域预约停车的方法、***及介质。

背景技术

预约通行方法在没有大幅消减停车场停车量的情况下，合理分配了停车场的空间资源和时间资源，保证了片区交通的有序、畅通、安全、可控，提升了片区的安全状况、环境体验和交通出行品质。

预约功能在停车场领域已使用几年，当前的停车场预约***或方法建设分为三种情况：

第一种是建立一个预约功能***，预约数由***指定，车主通过移动端进行单个停车场的停车预约，管理端进行初始的预约车位设置工作。在预约已满或有车未到情况下，有部分车位空余，移动端经常显示不可预约。此方法有多种不足，如预约车位和实际停放的车辆存在差异，车主只能每个停车场单独预约，存在重复预约现象等。因此，此方法未有效的充分利用停车场的停车资源，并优化停车运营管理。

第二种是通过软件和硬件建设，当车主预约后，指定的泊位通过硬件来控制，其它车辆不允许进入。此方法保证了预约的车辆有车位，但存在泊位利用率下降及建设成本过高等问题。因此，此方法亦未充分利用停车场的停车资源，同时增加了停车场运营商的运营成本。

第三种方案是通过计算最近的泊位的动态变化来进行分配，但此方案对停车场的实时数据要求较高，存在车主运达后，发现没有车位的现象，临时分配的车位，车主并未及时到达预订的停车场。因此，此方法车主体验差。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明实施例提供一种局部区域的停车方法、***及介质，能根据泊位数量的动态变化，对指定区域内的各个停车场预约服务进行控制和推送计算，根据预约车主的目的地进行动态分配最优停车场。

第一方面，本发明实施例提供的一种局部区域预约停车方法，包括以下步骤：

获取区域内的停车场总数量和停车场基本信息，对各个停车场进行供需情况分析；

以设定周期获取各个停车场的停车数据；

根据各个停车场的不同时间段内的场内停车总数和历史停车数据修正目前占用的泊位数；

根据车主的预约时间预测当前时间将释放的泊位数；

根据车主的预约信息预测即将来停车的车辆数；

根据临时取消信息和预约未到的信息，计算出预约车辆到达的概率，设定释放泊位的系数修正当前时间将释放的泊位数，得到修改后的已占有的泊位数；

根据区域内泊车位总数量、修改后的已占有的泊位数、预测即将来停车的车辆数和预测当前时间将释放的泊位数计算出当前可预约的泊位数；

将计算出的可预约泊位数与设定阈值进行比较，若可预约泊位数大于设定阈值，则判定车主可以预约该区域的泊位；若小于，则不能预约；

根据各个停车场可预约泊位数量和停车场到目的地的距离，向车主推送最优停车场。

第二方面，本发明实施例提供的一种局部区域预约停车的***，包括：停车供需分析模块、停车数据获取模块、预约停车分析模块和消息推送模块，

所述停车供需分析模块用于获取区域内的停车场总数量和停车场基本信息，对各个停车场进行供需情况分析；

所述停车数据获取模块用于以设定周期获取各个停车场的停车数据；

所述预约停车分析模块根据各个停车场的不同时间段内的场内停车总数和历史停车数据修正目前占用的泊位数；

根据车主的预约时间预测当前时间将释放的泊位数；

根据车主的预约信息预测即将来停车的车辆数；

根据临时取消信息和预约未到的信息，计算出预约车辆到达的概率，设定释放泊位的系数修正当前时间将释放的泊位数，得到修改后的已占有的泊位数；

根据区域内泊车位总数量、修改后的已占有的泊位数、预测即将来停车的车辆数和预测当前时间将释放的泊位数计算出当前可预约的泊位数；

将计算出的可预约泊位数与设定阈值进行比较，若可预约泊位数大于设定阈值，则判定车主可以预约该区域的泊位；若小于，则不能预约；

所述消息推送模块根据各个停车场可预约泊位数量和停车场到目的地的距离，向车主推送最优停车场。

第三方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行上述实施例描述的方法。

由上述技术方案可知，本发明实施例提供的一种局部区域预约停车的方法及***，根据各停车场历史的停车数据情况和车主预约泊位的数据内容,动态调整不同时间段的不同停车场预约泊位数。结合已有动态预测结果,动态计算出各停车场可以释放的泊位数，根据各个停车场的饱和度和距离等因素，动态的分配停车场给车主。

本发明的有益效果：

本发明实施例提供的一种局部区域预约停车的方法，适用于目前大部分局部区域停车场现有的设备条件，通过将各停车场数据互联互通，通过历史数据和实时数据信息，动态计算出各停车场可预约的泊位数，并根据车主的停车出行需求，进行动态分配区域内最优停车场。

本发明实施例提供的一种局部区域预约停车的***，与一种局部区域预约停车的方法出于同样的发明构思，具有相同的有益效果。

本发明实施例提供的一种计算机可存储介质与一种局部区域预约停车的方法出于同样的发明构思，具有相同的有益效果。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中，类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。

图1示出了本发明第一实施例所提供的一种局部区域预约停车的方法的流程图；

图2示出了本发明第二实施例所提供的一种局部区域预约停车的***的结构框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。

还应当进一步理解，本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。

需要注意的是，除非另有说明，本申请使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域技术人员所理解的通常意义。

图1示出了本发明第一实施例所提供的一种局部区域预约停车的方法的流程图，基本步骤包括：

1.对区域内的停车场数量，各停车场供需情况分析。包括各停车场之间的距离，离中心所在的距离，平时交通情况及停车等信息。

2.获取以7x24小时为周期的停车数据，包括各停车场泊位总数，各停车场已占用的泊位数，各停车场在不同时间段的占用时间分布情况等信息；划分预约时段，避免旅游高峰时段单位时间的车流量出现大开大合的情况，利用预约时间段对车流量进行“削峰填谷”，充分挖掘时间资源。

1)选取抽样的时段周期，例如考虑到停车预约一般发生在白天，以12h为单位，则可将历史数据按天划分为多条数据集。

2)选取停放时长划分区间长度，如按0.5小时分段，则可划分为0.5h、1h......12h。

3)选取抽样时段内当天有进场的车次停放数据作为抽样数据，避免长期累积异常数据带来的偏差。将不同时间段内的停放车辆数归入上述分段区间，例如0～0.5h区间，0.5～1h区间...11.5～12h区间，从而统计抽样时段内各停放时长的停放量。

3.根据各停车场的不同时间段内的场内停车信息，及历史数据信息，修正现在占用的泊位数，具体包括以下步骤：

第一步：根据上述统计不同的时间段内停车场停放的车辆总数，采用抽样统计法，计算现在占有泊位的概率精确值：

对抽样时段内各停放量进行归一化处理，即计算同一周期内不同时间段内，停放车辆占总泊位数的比例，得到停车场的车辆停放饱和度概率分布的抽样估算特征；则抽样时段内各停放车辆饱和度分布的概率为：

其中，R_t为第t个停放区间的已经到达的预约车辆数，A_t为第t个停放区间的所有预约车辆数，n为划分的停放区间数量；

第二步：计算某个时间段内，预约车辆到达的数。即预约车辆等于之前不同时间段的预约车辆，在车主预约的时间段内仍然在占用泊位。那么，车主预约的时间段内已占用泊位数为：

其中，X_t为第t个停放区间的已占用的泊位数，P_t为第t个停放区间的车辆停放的概率，X_i-1为第i-1个时间段内预约车辆占用泊位数，i为划分的停车时间段。

4.根据车主之前的预约时间预测将释放的泊位数。

5.根据车主预约信息预测将到来的车辆数，具体包括以下步骤：

第一步：根据上述统计的车辆单次停放时长记录，采用抽样统计法，计算预约车辆将到达的概率情况，包括：

对抽样时段内各停放量进行归一化处理，即计算同一周期内不同时间段内，停放车辆占总泊位数的比例，得到停车场的车辆停放饱和度概率分布的抽样估算特征；则抽样时段内各停放车辆饱和度分布的概率P_t'为：

其中，R_t'为第t个停放区间的预计到达的预约车辆数，A_t为第t个停放区间的所有预约车辆数，n为划分的停车区间数量；

第二步：计算某个时间段内预约车辆到达的数。即预约车辆等于之前不同时间段的预约车辆，在车主预约的时间段内仍然在占用泊位。那么，车主预约的时间段内已占用泊位数为：Y_t＝P_t'Y_I，其中Y_t为第t个停放区间的已预约的车辆数，P_t'为第t个停放区间的车辆到达的概率，Y_I为当前已预约车辆数，I指当前车主申请预约的时间段。

6.根据车主存在的临时取消和预约未到等历史信息，计算得出每个预约车辆到达的概率，设定释放泊位的系数，从而修正将释放的泊位数，具体包括：

第一步：根据上述统计的车辆单次停放时长记录，采用抽样统计法，计算预约车辆到达的概率情况：

对抽样时段内各停放量进行归一化处理，即计算同一周期内不同时间段内，停放车辆占总泊位数的比例，得到停车场的车辆停放饱和度概率分布的抽样估算特征；则抽样时段内各停放车辆饱和度分布的概率为：

其中，R_t″为第t个停放区间的离开的预约车辆总数，A_t为第t个停放区间的所有预约车辆数，n为划分的停车区间数量；

第二步：计算某个时间段内预约车辆到达的数。即预约车辆等于之前不同时间段的预约车辆，在车主预约的时间段内仍然在占用泊位。那么，车主预约的时间段内已占用泊位数为：

其中Z_t为第t个停放时长区间的释放的泊位数，P_t为第t个停放时长区间的车辆停放的概率，Z_i-1为第i-1个时间段内预约车辆释放泊位数，i为划分的停车时间段。

7.根据前面修改的已占有的泊位数、预测将到来的车辆、修正释放的泊位数和区域内泊位总数等信息，计算出当前可预约泊位：

其中，V为某个时间段内可预约的车辆数；C为区域内各个停车场的泊车位总数；X_t为预约区间将占用的泊位数；Y_t为预约区间将到来的车辆数；Z_t为预约区间将释放的泊位数。

8.根据动态计算出的可预约泊位数，当值大于***设定的常量(假定为N)时，认定为此区域停车未饱和，车主可以开始预约；当值小于***设定的常量时，认定为此区域停车饱和，车主不可预约。

1)若P>N，则车主可预约该时间段；

2)若P<N，则车主不可预约该时间段。

9.根据各车场可预约数，为车主优先分配最近的停车场。

第一步：计算步行距离。停车后车主能接受的步行距离一般不大于200m,最大不超过500m。预约分配的停车场与目标点的步行距离为0≤Di≤500，Di的计算公式为：

其中，x_i、y_i为第i个停车场的位置坐标，m_i、n_i为距离第i个停车场最近的车主目的地位置坐标。

第二步：计算每个停车场在预约区间的停车饱和度。

其中，W_i为第i个停车场预约时间段的停车饱和度，M为区域内停车场总数量，X_i为第i个停车场预约区间将占用的泊位数，Y_i为第i个停车场预约区间将到来的车辆数，Z_i为第i个停车场预约区间将释放的泊位数。

第三步：根据区域内可预约的车场，分配给车主目的地最近的停车场。

其中，W_停为最终分配给车主的停车场，W_i为第i个停车场预约时间段的停车饱和度，D_i为目的地到各停车场间的距离,N为设定阈值(当停车场饱和度大于指定值时，将不允许预约)，L为设置的目的地与停车场之间的距离范围(该值将由小到大自动变化)。

本发明实施例提供的一种局部区域的停车方法，能根据泊位数量的动态变化，对指定区域内的各个停车场预约服务进行控制和推送计算，根据预约车主的目的地进行动态分配最优停车场。主要有以下优点：

一是建设成本低，部署简单，可直接部署在停车场管理***或云端平台，也可独立部署；

二是泊位自动释放，无需人工操作；

三是根据各类不同区域的特点灵活分配给车主，并根据车主的预约信息动态分配最优停车场等优点；

四是解决不同停车场预约信息不互通问题，将区域内的停车泊位数据作为一个整体，灵活动态分配泊位；

五是通过提前分配预约停车场，减少车主找车时间，在一定程度上，提高道路通行效率，促进局部区域内交通的良性发展；

六是在保障市民出行刚性需求的同时，通过人工智能算法分析，高效利用现有资源，有效缓解了停车出行供需矛盾，实现城市停车出行资源最大化利用。

在上述的第一实施例中，提供了一种局部区域的停车方法，与之相对应的，本申请还提供一种局部区域的停车***。请参考图2，其为本发明第二实施例提供的一种局部区域的停车***的结构框图。由于装置实施例基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。下述描述的装置实施例仅仅是示意性的。

如图2所示，示出了本发明第二实施例提供的一种局部区域的停车***，包括：停车供需分析模块、停车数据获取模块、预约停车分析模块和消息推送模块，所述停车供需分析模块用于获取区域内的停车场总数量和停车场基本信息，对各个停车场进行供需情况分析；所述停车数据获取模块用于以设定周期获取各个停车场的停车数据；所述预约停车分析模块根据各个停车场的不同时间段内的场内停车总数和历史停车数据修正目前占用的泊位数；根据车主的预约时间，预测当前时间将释放的泊位数；根据车主的预约信息，预测即将来停车的车辆数；根据临时取消信息和预约未到的信息，计算出预约车辆到达的概率，设定释放泊位的系数修正当前时间将释放的泊位数，得到修改后的已占有的泊位数；根据区域内泊车位总数量、修改后的已占有的泊位数、预测即将来停车的车辆数和预测当前时间将释放的泊位数计算出当前可预约的泊位数；将计算出的可预约泊位数与设定阈值进行比较，若可预约泊位数大于设定阈值，则判定车主可以预约该区域的泊位；若小于，则不能预约；所述消息推送模块根据各个停车场可预约泊位数量和停车场到目的地的距离，向车主推送最优停车场。

本实施例中，停车数据获取模块设定抽样的时段周期；选取停放时长划分区间长度；选取抽样时段内当天有进场的车次停放数据作为抽样数据，将不同时间段内的停放车辆数量归入分段区间，统计抽样时段内各停放时长的停放量。

预约停车分析模块包括已占用泊位数计算单元，已占用泊位数计算单元用于根据各个停车场的不同时间段内的场内停车数据和历史停车数据修正目前占用的泊位数，采用抽样统计法，计算目前占有泊位的概率，具体包括：计算同一周期内不同时间段内，停放车辆占总泊位数的比例，得到停车场的车辆停放饱和度概率分布的抽样估算特征，抽样时段内各停放车辆饱和度分布的概率为：

其中，R_t为第t个停放区间的已经到达的预约车辆数，A_t为第t个停放区间的所有预约车辆数，n为划分的停放区间数量；计算某个时间段内预约车辆到达的数量，车主预约的时间段内已占用泊位数为：

其中X_t为第t个停放区间的已占用的泊位数，P_t为第t个停放区间的车辆停放的概率，X_i-1为第i-1个时间段内预约车辆占用泊位数，i为划分的停车时间段。

预约停车分析模块还包括即将到来的车辆数量计算单元，用于根据车主的预约信息，预测即将来停车的车辆数。具体计算方法包括：根据统计的车辆单次停放时长记录，采用抽样统计法，计算预约车辆将到达的概率：

其中，R_t'为第t个停放区间的预计到达的预约车辆数，A_t为第t个停放区间的所有预约车辆数，n为划分的停车区间数量；计算某个时间段内预约车辆到达的数量，车主预约的时间段内已占用泊位数为：Y_t＝P_t'Y_I，其中，Y_t为第t个停放区间的已预约的车辆数，P_t'为第t个停放区间的车辆到达的概率，Y_I为当前已预约车辆数，I指当前车主申请预约的时间段。

预约停车分析模块还包括已占用泊位修正单元，已占用泊位修正单元根据统计的车辆单次停放时长记录，采用抽样统计法，计算预约车辆到达的概率为：

其中，R_t″为第t个停放区间的离开的预约车辆总数，A_t为第t个停放区间的所有预约车辆数，n为划分的停车区间数量；

计算某个时间段预约车辆到达的数量，车主预约的时间段内已占用泊位数为：

其中，Z_t为第t个停放时长区间的释放的泊位数，P_t″为第t个停放时长区间的车辆停放的概率，Z_i-1为第i-1个时间段内预约车辆释放泊位数，i为划分的停车时间段。

预约停车分析模块还包括当前可预约泊位计算单元，当前可预约泊位计算单元计算当前可预约泊位的公式为：

其中，V为某个时间段内可预约的车辆数；C为区域内各个停车场的泊车位总数；X_t为预约区间将占用的泊位数；Y_t为预约区间将到来的车辆数；Z_t为预约区间将释放的泊位数。

消息推送模块根据各个停车场可预约泊位数量和停车场到目的地的距离，向车主推送最优停车场具体包括：计算各个停车场与目标地点的步行距离；

计算每个停车场在预约区间的停车饱和度；

根据区域内可预约的停车场，向车主推送距离目的地最近的停车场。

以上，为本发明第二实施例提供的一种局部区域的停车***的实施例说明。

本发明提供的一种局部区域的停车***与一种局部区域的停车方法出于相同的发明构思，具有相同的有益效果，此处不再赘述。

在本发明第三实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行上述第一实施例描述的方法。

所述计算机可读存储介质可以是前述实施例所述的终端的内部存储单元，例如终端的硬盘或内存。所述计算机可读存储介质也可以是所述终端的外部存储设备，例如所述终端上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(SecureDigital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述计算机可读存储介质还可以既包括所述终端的内部存储单元也包括外部存储设备。所述计算机可读存储介质用于存储所述计算机程序以及所述终端所需的其他程序和数据。所述计算机可读存储介质还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的终端和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露终端和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口、装置或单元的间接耦合或通信连接，也可以是电的，机械的或其它的形式连接。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。

Claims (10)

1.一种局部区域预约停车方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取区域内的停车场总数量和停车场基本信息，对各个停车场进行供需情况分析；

以设定周期获取各个停车场的停车数据；

根据各个停车场的不同时间段内的场内停车总数和历史停车数据修正目前占用的泊位数，具体包括：根据统计不同时间段内的停车场停放的车辆总数，采用抽样统计法，计算目前占有泊位的概率，根据目前占有泊位的概率计算某个时间段内预约车辆到达的数量，车主预约的时间段内已占用泊位数；

根据车主的预约时间预测当前时间将释放的泊位数；

根据车主的预约信息预测即将来停车的车辆数；

根据临时取消信息和预约未到的信息，计算出预约车辆到达的概率，具体包括：根据统计的车辆单次停放时长记录，采用抽样统计法，计算预约车辆到达的概率，根据预约车辆到达的概率计算某个时间段预约车辆到达的数量，车主预约的时间段内已占用泊位数，设定释放泊位的系数修正当前时间将释放的泊位数，得到修改后的已占有的泊位数；

根据区域内泊车位总数量、修改后的已占有的泊位数、预测即将来停车的车辆数和预测当前时间将释放的泊位数计算出当前可预约的泊位数；

将计算出的可预约泊位数与设定阈值进行比较，若可预约泊位数大于设定阈值，则判定车主可以预约该区域的泊位；若小于，则不能预约；

根据各个停车场可预约泊位数量和停车场到目的地的距离，向车主推送最优停车场。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述以设定周期获取各个停车场的停车数据具体包括：

设定抽样的时段周期；

选取停放时长划分区间长度；

选取抽样时段内当天有进场的车次停放数据作为抽样数据，将不同时间段内的停放车辆数量归入分段区间，统计抽样时段内各停放时长的停放量。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各个停车场的不同时间段内的场内停车总数和历史停车数据修正目前占用的泊位数具体包括：

所述计算目前占有泊位的概率，具体包括：计算同一周期内不同时间段内，停放车辆占总泊位数的比例，得到停车场的车辆停放饱和度概率分布的抽样估算特征，抽样时段内各停放车辆饱和度分布的概率为：

其中，R_t为第t个停放区间的已经到达的预约车辆数，A_t为第t个停放区间的所有预约车辆数，n为划分的停放区间数量；

所述车主预约的时间段内已占用泊位数为：

其中，X_t为第t个停放区间的已占用的泊位数，P_t为第t个停放区间的车辆停放的概率，X_i-1为第i-1个时间段内预约车辆占用泊位数，i为划分的停车时间段。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据车主的预约信息预测即将来停车的车辆数具体包括：

根据统计的车辆单次停放时长记录，采用抽样统计法，计算预约车辆将到达的概率：

其中，R_t'为第t个停放区间的预计到达的预约车辆数，A_t为第t个停放区间的所有预约车辆数，n为划分的停车区间数量；

计算某个时间段内预约车辆到达的数量，车主预约的时间段内已占用泊位数为：Y_t＝P_t'Y_I，其中，Y_t为第t个停放区间的已预约的车辆数，P_t'为第t个停放区间的车辆到达的概率，Y_I为当前已预约车辆数，I指当前车主申请预约的时间段。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据临时取消信息和预约未到的信息，计算出预约车辆到达的概率，设定释放泊位的系数修正当前时间将释放的泊位数，得到修改后的已占有的泊位数具体包括：

所述计算预约车辆到达的概率为：

其中，R_t”为第t个停放区间的离开的预约车辆总数，A_t为第t个停放区间的所有预约车辆数，n为划分的停车区间数；

所述车主预约的时间段内已占用泊位数为：

其中，Z_t为第t个停放时长区间的释放的泊位数，P_t”为第t个停放时长区间的车辆停放的概率，Z_i-1为第i-1个时间段内预约车辆释放泊位数，i为划分的停车时间段。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，计算当前可预约泊位的公式为：

其中，V为某个时间段内可预约的车辆数；C为区域内各个停车场的泊车位总数；X_t为预约区间将占用的泊位数；Y_t为预约区间将到来的车辆数；Z_t为预约区间将释放的泊位数。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据各个停车场可预约泊位数量和停车场到目的地的距离，向车主推送最优停车场具体包括：

计算各个停车场与目标地点的步行距离；

计算每个停车场在预约区间的停车饱和度；

根据区域内可预约的停车场，向车主推送距离目的地最近的停车场。

8.一种局部区域预约停车的***，其特征在于，包括：停车供需分析模块、停车数据获取模块、预约停车分析模块和消息推送模块：

所述停车供需分析模块用于获取区域内的停车场总数量和停车场基本信息，对各个停车场进行供需情况分析；

所述停车数据获取模块用于以设定周期获取各个停车场的停车数据；

所述预约停车分析模块根据各个停车场的不同时间段内的场内停车总数和历史停车数据修正目前占用的泊位数，所述预约停车分析模块包括已占用泊位数计算单元，所述已占用泊位数计算单元根据统计不同时间段内的停车场停放的车辆总数，采用抽样统计法，计算目前占有泊位的概率，根据目前占有泊位的概率计算某个时间段内预约车辆到达的数量，车主预约的时间段内已占用泊位数；

根据车主的预约时间预测当前时间将释放的泊位数；

根据车主的预约信息预测即将来停车的车辆数；

根据临时取消信息和预约未到的信息，计算出预约车辆到达的概率，所述预约停车分析模块还包括已占用泊位修正单元，已占用泊位修正单元根据统计的车辆单次停放时长记录，采用抽样统计法，计算预约车辆到达的概率，根据预约车辆到达的概率计算某个时间段预约车辆到达的数量，车主预约的时间段内已占用泊位数，设定释放泊位的系数修正当前时间将释放的泊位数，得到修改后的已占有的泊位数；

根据区域内泊车位总数量、修改后的已占有的泊位数、预测即将来停车的车辆数和预测当前时间将释放的泊位数计算出当前可预约的泊位数；

将计算出的可预约泊位数与设定阈值进行比较，若可预约泊位数大于设定阈值，则判定车主可以预约该区域的泊位；若小于，则不能预约；

所述消息推送模块根据各个停车场可预约泊位数量和停车场到目的地的距离，向车主推送最优停车场。

9.如权利要求8所述的***，其特征在于，所述已占用泊位数计算单元根据统计不同时间段内的停车场停放的车辆总数，采用抽样统计法，计算目前占有泊位的概率，具体包括：计算同一周期内不同时间段内，停放车辆占总泊位数的比例，得到停车场的车辆停放饱和度概率分布的抽样估算特征，抽样时段内各停放车辆饱和度分布的概率为：

其中，R_t为第t个停放区间的已经到达的预约车辆数，A_t为第t个停放区间的所有预约车辆数，n为划分的停放区间数量；

所述车主预约的时间段内已占用泊位数为：

其中，X_t为第t个停放区间的已占用的泊位数，p_t为第t个停放区间的车辆停放的概率，X_i-1为第i-1个时间段内预约车辆占用泊位数，i为划分的停车时间段。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行如权利要求1-7任一项所述的方法。

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