基于Rolling-horizon算法的城市智慧停车研究.pdf

第 14 期2023 年 7 月无线互联科技Wireless Internet TechnologyNo.14July,2023基金项目:亳州市社科联课题;项目名称:基于“互联网+”城市智慧停车发展研究 以亳州市为例;项目编号:2020032。安徽省教育厅自然科学重点基金项目;项目名称:基于大数据技术的亳州花茶关键信息挖掘与可视化研究;项目编号:KJ2021A1430。安徽省质量工程项目;项目名称:电子商务专业教学团队;项目编号:2020jxtd173。安徽省职业教育创新发展试验区项目;项目名称:“1+X 证书制度”在电子商务专业人才培养试点中的探索与实践;项目编号:WJ-ZYPX-003。作者简介:马健(1980),男,辽宁义县人,副教授,硕士;研究方向:数据挖掘,人工智能。基于 Rolling-horizon 算法的城市智慧停车研究马 健,盛 魁(亳州职业技术学院 信息工程系,安徽 亳州 236800)摘要:随着我国私家汽车拥有率和使用率的不断提高,城市停车问题日益显著。文章从“互联网+”城市智慧的角度,对动态停车位的供给问题进行了研究,构建了基于 Rolling-horizon 算法的智能停车预测模型。该模型可以实现车位的动态供给和高峰期价格调整,从而实现停车场有限资源下多阶段的全局最优化,提高车位的使用率。文章运用该模型进行仿真实验,结果表明,用户可以查询到最近停车位置的车位空余数量,同时在车位使用率高峰期动态调整价格可以缓解部分车位使用率,从而提高了整体车位资源的使用率,解决了城市停车难的问题。关键词:互联网;智慧;动态车位中图分类号:TP29;TP391 文献标志码:A0 引言 随着人们生活水平的提高,家庭拥有车辆越来越多。为进一步加强亳州城区内部的停车管理,将现有的公共资源进行整合,加强道路交通安全,能够更好地营造城市美好环境,打造文明城市。构建基于“互联网+”的城市智慧停车系统,可以协助政府对停车服务以及乱停乱放等行为的管理,实现了城市综合静态交通效益的最大化,与动态交通更好地协调发展。1 城市智慧停车现状 目前,亳州随着人口的增加和城市的发展,城市在不断变大的同时人均生活水平不断提升,购买汽车的家庭越来越多,尤其是节假日期间,原有的城区道路和停车场地没有拓展,从而造成了城市道路拥挤和停车难现象。2 智慧停车位供给分析 由于老城区存在车位少、改造难的特点,停车资源和车辆增长不匹配,无法满足目前停车位的供给。为了能够最大化地利用停车资源,本文构建了城市智慧停车管理系统,并融入交通管理体系,成了智慧城市管理的重要组成部分。2.1 停车数据采集 在每个停车位都要安装车辆进出的数据采集器,通过车辆数据采集器可以采集车位是否被使用,同时需要采集车位编号、车位位置编号、车辆的车牌号等,每个停车场设置一个无线中继服务器,数据采集器通过无线网络传输将数据传送到无线中继服务器,再由无线中继服务器将采集到的数据通过网络传送到智慧停车管理系统的后台,利用大数据分析技术对采集到的数据进行实时分析和处理1。2.2 停车综合管理 停车综合管理主要负责对整个停车和查询进行管理,要实时采集停车信息、停车空位信息、车辆信息,同时要对数据采集的硬件设备进行管理。通过车位数据采集器采集到的数据经过网络传送到停车综合管理系统,系统利用平台可以将分析处理的数据通过手机客户端发送给客户,尤其是在老城区和繁华地段,需要精准预报车位的空闲数量,并能够及时被用户查询。2.3 管理员手持终端系统 停车场需要配置管理人员和流动巡查人员,负责停车业务的检查和管理工作,尤其是在大型停车场,车辆进出较多,容易出现数据采集不及时、数据混乱、数据分析错误等问题,管理员和巡查员可以通过手持终端系统对相关车辆进行监控取证,解决车辆进出以及缴费打印中存在的问题。同时,管理员的手持终端可以对违规车辆进行拍照,相关数据上传到综合管理系统平台,方便后期对相关车辆进行跟踪和取证。2.4 智能停车场管理 智慧城市的发展主要体现在一个城市的信息化发展程度上。5G 的到来,加快了城市的信息化建设步伐。智能停车场利用综合管理平台对所有停车位进行数据采集和监控管理,方便交通管理部门对车辆62第 14 期2023 年 7 月无线互联科技智能控制No.14July,2023和道路的管控,提高了车辆停放效率,降低了管理成本,同时也方便了市民的出行2。智能停车管理系统主要由以下几个模块组成。2.4.1 智能停车场管理 现有停车场的每个停车位安装数据采集器,将采集到的数据利用无线网络发送到无线中继器,并将数据通过互联网发送到综合管理系统平台,对所有停车场及停车位进行统一管理。智能停车管理员可以利用这些基础设施对停车场进出口的道闸系统、停车场内的道路、停车场内的车位、停车场内的车辆跟踪、停车场内车位识别、停车场车位的数据采集和网络连接等进行管理。2.4.2 停车场基础数据管理 停车场基础数据是停车系统的主要组成部分,是停车场运营的基础。停车场管理员需要对停车场进行区域划分,对停车场内的停车位进行编号,规划停车场内的进出路线和道路规划,对停车场合理安装监控设备,并将停车位及停车场监控进行联网接入智慧停车管理平台。2.4.3 停车位占用状态监控 采用物联网技术对停车位进行实时监控,车辆进入停车位,停车场内显示该车位已经被占用,车辆离开显示该车位空闲,同时数据要实时传送到智慧停车管理系统,系统对该车位进行管理3。停车位状态监控数据可以形成地图形式,利用智慧停车管理系统和综合管理系统可以将数据发送给客户,以便客户可以精准地找到停车位。同时,停车位监控也可以在车辆之间发生碰撞产生矛盾时提供数据支持。2.5 智慧停车数据库建设 数据是整个系统的核心,也是最基础的数据。智慧停车系统将亳州市所有停车场和路边停车位的数据资源进行整合,建立完整的数据库系统势在必行。根据系统设计需求,将路边停车、路边单位停车场和开放停车场资源进行数据库设计,并对智慧停车管理系统、综合管理系统平台、管理员手持终端、停车服务等多个平台进行访问和对接。多个平台之间的数据存在数据接口,要保证能够相互访问,打造一个综合的智慧停车数据库管理系统。2.6 公共服务 在城市的主干道和停车场附近要设置能够实时指示停车场和空余停车位状态的指示牌,能够引导车辆自主停车。同时,车主也可以通过下载的 App 查询附近停车场和空余停车位,提醒相关的停车服务及停车费用说明等4。车主通过扫描微信,关注城市停车服务,及时获取政府和智慧停车管理公司发布的信息,可以获得更好的服务。3 Rolling-horizon 算法分析及解决供给问题3.1 算法分析 Rolling-horizon 算法可以对平台内数据运营周期内数据的变化进行滚动优化,保证了数据在随机出现过程中的正确性,预测控制有了预见性,滚动优化和反馈校正能够更好地适应车位供给系统。Rolling-horizon 算法利用滚动优化,可以根据决策期收集变化的数据,当决策期 t=1,2,T 时,数据监控平台就可以收集到某区域停车场的空余车位数量,同时根据历史数据对该时刻的停车数量进行均值判断,对未来停车数量进行预测评估,从而可以生成一组从决策期 t 到最后决策期 T 的车位评估方案,并对后期合理地使用车位的数量提供解决方案。Rolling-horizon 是随着决策期往前滚动直到决策期结束5。采用 Rolling-horizon 方法,可以在线实时滚动信息,并且对实时的数据进行优化,数据采集之后,能够快速地对数据进行处理。首先建立动态随机规划数学模型:假设 t 为决策期,C 为平台管理的车位总数量;St为平台决策期内可使用车位的数量;dt,k表示为决策期 t 内随机需求 k的数量;f(dt,k)为决策期 t 内需求 k 的未知分布函数;t,k为决策期 t 内为满足需求 k 决策出的供给车位数量;车位实际供给数量 xt,k(t,k,t,k)主要与随机变量 dt,k有关。由于随机变量在车位的供需过程中起到至关重要的作用,而且在规划的数学模型中随机变量 dt,k的分布函数 f(dt,k)未知,为了解决随机变量问题,可以通过建立的平台 C 获取历史订单计算需求 k的均值 t,k。在 Rolling-horizon 算法中,把需求 k 的均值 t,k近似为随机变量 dt,k的期望。St=C-t-1l=1Klk=max1,t-l+1xl,k,t=1,2,T(1)相应的随机动态规划模型建立如下:Rstoch=maxETt=1rt=maxTt=1Ktk=1UBdt,k=0pt,kxt,kf(dt,k)(2)xt,k=mindt,k,t,k,1 t T,1 k Kt(3)在公式(2)中为最大化平台在所有决策期中的总收益,其中UBdt,k=0pt,kxt,kf(dt,k)是未来能够达到的收益,在需求达到一定上限时,可以设置平台注册的用户数量,来保证平台整体算法优化,如公式(4)所示。t,k=1/NNj=1jt,kEdt,k,1tT,1kKt(4)对于约束公式(3),可以改写为 xt,k=mint,k,t,k。根据 t,k是已知的条件,可以将原有的约束条72第 14 期2023 年 7 月无线互联科技智能控制No.14July,2023件优化为公式(5)。xt,k=mint,k,t,kxt,k t,kxt,k t,k,1tT,1kKt(5)第 t 次滚动时,平台整个决策期 t,1tT 的收益可以重新表示为:rt=Ktrk=1pt,kmint,k,t,k,t=1,2,T(6)同时,在决策期 t=1,2,T-1 中可以判断当前停车位使用的情况,可以判断出 t+1 时期的空余停车位数量为:St+1=St-Ktk=1mint,k,t,k+tk=max1,t-t+1mint,k,t,k(7)其中,Ktk=1mint,k,t,k 是在决策期 k 内满足所有需求类型的车位数量;tk=max1,t-t+1mint,k,t,k是在决策期 1tt 内满足需求类型 t-t+1kt 后返回平台,所以可以在 t+1 决策期中再次判断可以使用的车位数量。为了保证收益的最大化,在对应的决策期 t 内,智慧停车平台根据车位的空余与实际使用情况,可建立最大化剩余运营时段 t,t+1,T 总收益的近似最优确定性模型如公式(8)所示。model PRoll-Ht:RDt=maxTh=trh=maxTh=tKtk=1ph,kxh,k(8)约束条件 1:Sh=C-t-1t=1Klk=max1,t-t+txt,k,t h T;约束条件 2:Ktk=1h,k Sh,t h T;约束条件 3:xh,k h,k,t h T,1 k Kh;约束条件 4:xh,k h,k,t h T,1 k Kh;约束条件 5:xh,k 0,t h T,1 k Kh。根据模型 PRoll-Ht对数据分析,目标函数公式(8)是智慧停车平台利益最大化所有决策期的总收益。为了能够进一步对模型进行优化,可以在模型中查看算法中的车位动态转移过程,所以需要将约束条件 1和约束条件 2 对公式(4)进行约束。约束条件 1 是表示平台显示可用的车位库数量;约束条件 2 表示的是对智慧停车平台预留的车位数量不会超过可使用的车位空余的数量的约束;约束条件 3 和 4 是约束公式(5)的松弛。为了进一步对平台算法优化,采用了基于滚动优化方法的近似确定性模型转化,在决策期 t,1tT,都会求解出在决策期 h,t h T 的一组最优供给策略集合 BRoll-Hh=h,k1 k Kt,并根据实际到达的需求 Dh=dh,k1 k Kt,得 到 在 决 策 期 h,t h T 的 实 际 供 给 车 位 数 量 Xh=xh,k=mindh,k,h,k 1 k Kt,从 而 算 出 平 台 在 决 策 期 h,t h T 的 收 益 为 RRoll-Hh=rh,k=xh,k ph,k1 k Kt。3.2 实验仿真 为了对泊车系统进行仿真验证,本文通过调研收集了一些停车数据,并对收集的数据进行了预处理,去除了节假日停车的样本数据和超长时间占用车位的数据及 20 min 内免费停车的数据,2021 年 10 月 12日前 10 条数据如表 1 所示。表 1 停车运营部分数据停车日期开始停车时间/h:m停车持续时长/min2021/10/128:102682021/10/128:153422021/10/128:241722021/10/128:27532021/10/128:301342021/10/128:451522021/10/128:551682021/10/128:56162021/10/128:58592021/10/129:10108按照数据分析和预处理方法,保留了 30 天的工作日(周一到周五)样本,共计 36 218 条样本数据。将样本数据代入实验参数,具体实验参数设置如表 2所示。表 2 实验参数设置参数名称参数值样本数量N=62持有车位C=300决策间隔时间t=30运营周期T=36停车定价pt,k=k,k=1,2,Kt根据模型 PRoll-Ht可以得到最大化平台在所有决策期 h,得到 t h T 的总收益。根据 30 天的样本数据进行仿真实验,可以得到,在停车高峰期适当提高停车位价格,可以有效地缓解停车难的问题,在停车位大量空余期间,降低停车位价格,可以解决其他停车场车位饱和的难题。4 结语 本文针对亳州城市智慧停车动态车位供给问题进行了研究,提出了车位供给的设计模型,并采用Rolling-horizon 算法对仿真数据在平台模型中进行预(下转第 51 页)82第 14 期2023 年 7 月无线互联科技软件开发No.14July,2023Design of solar smart tree system based on the Internet of ThingsWu Xuehan1 Zhang Tingxiu1 Mao Lei1 Li Ruoyu1 2 Zhu Yuancai1 2 1.School of Information and Electronics Engineering Jiangsu Vocational Institute of Architectural Technology Xuzhou 221116 China 2.Xuzhou Engineering Research Center for Water Resources Efficient Utilization and Ecological Security Application Technology Xuzhou 221116 China Abstract With the deepening of the concept of green development the application of solar-powered smart trees in cities is becoming more and more widespread.This paper elaborates on the design of a solar-powered smart tree system based on the Internet of Things IoT from two aspects hardware protocol design and software development.It explains the implementation ideas of the heart rate protocol temperature and humidity reporting protocol video monitoring stream push technology and one-click alarm function of the solar-powered smart tree system.Based on WeChat Mini Program development technology it also realizes functions such as warning push and real-time monitoring viewing.The final application and expected results are basically consistent indicating that the IoT-based solar-powered smart tree and WeChat Mini Program designed have certain practical value.Key words solar wisdom tree Internet of Things WeChat mini program(上接第 28 页)测,可以有效地控制数据在动态变化过程中出现错误,为车位供给系统动态反馈信息提供了技术支持。同时,根据预约平台价格的调整,可以有效地解决高峰期车位空余数量,满足不同人群对车位的需求,从而解决了科学管理和解决停车难的问题。参考文献1李亚军.互联网+背景下智慧交通管理研究J.中国公共安全,2019(4):20-24.2胡勇剑.智慧交通在智慧城市中的探索与应用J.交通与运输,2020(2):190-193,199.3陈伟.重庆市主城区交通拥堵成因分析及对策J.重庆交通大学学报(社会科学版),2020(5):37-42.4申铉京,沈哲,黄永平.基于非局部操作的深度卷积神经网络车位占用检测算法J.电子与信息学报,2020(9):2269-2276.5章枝宪.智能停车实时预约平台中车位供给动态决策研究D.成都:电子科技大学,2020.(编辑 王雪芬)Research on urban intelligent parking based on Rolling-horizon algorithmMa Jian Sheng Kui Department of Information Engineering Bozhou Vocational and Technical College Bozhou 236800 China Abstract With the continuous increase in private car ownership and utilization in my country the problem of urban parking has become increasingly prominent.This paper studies the supply of dynamic parking spaces from the perspective of Internet+urban wisdom and builds a smart parking prediction model based on the Rolling-horizon algorithm.This model can realize the dynamic supply of parking spaces and price adjustment during peak periods thereby realizing multi-stage global optimization under the limited resources of parking lots and increasing the utilization rate of parking spaces.The simulation experiment was performed using this model and the results showed that users can inquire about the vacant number of parking spaces in the nearest parking location and dynamically adjust the price during the peak period of parking space utilization rate can alleviate the utilization rate of some parking spaces thereby achieving the utilization rate of the overall parking space resources solves the problem of urban parking difficulties.Key words Internet wisdom dynamic parking15