基于微信小程序的地下停车场智能停车系统设计 (2).docx

基于微信小程序的地下停车场智能停车系统设计旨在解决日益严重的停车难问题，特别是在城市中的大型地下停车场。随着机动车数量的急剧增长，传统的停车场由于布局复杂、信息不透明，导致停车效率低下，给驾驶者带来诸多不便。该系统通过微信小程序平台，提供一系列智能化服务，包括停车场查询导航、短时空位数预测、停车位预定、停车位推荐、反向寻车以及在线支付，以提升停车体验和停车场运营效率。 系统设计基于对停车者行为的深入理解。通过问卷调查收集数据，分析停车者选择停车场的决定因素，如步行距离、停车费用和空闲车位数量等。这些关键因素指导了系统功能的设计，确保能够满足用户实际需求。 为了实现短时停车位占用率的预测，论文采用了BP神经网络模型。通过对停车场泊位占有率的历史数据进行分析，挖掘其发展规律，训练模型以预测未来的空车位情况。这一预测功能有助于减少驾驶员在停车场内的寻找时间，提高停车场的整体利用率。 再者，为了推荐最佳停车位，系统应用了Dijkstra算法。将停车位选择转化为最短路径问题，通过MATLAB进行模拟验算，确保算法的准确性。这样，系统可以为驾驶者提供最优的停车位置建议，进一步优化停车流程。 系统架构方面，设计了包含八个功能模块的微信小程序，结合智能地锁设备，以实现全面的智能停车解决方案。其中，服务器的自建和数据库设计保证了数据的安全存储与高效处理，而腾讯地图API等开放接口的应用则简化了导航和定位服务的实现。 总结而言，该研究的核心在于短时泊位预测算法和最优路径规划方法，它们为智能停车系统提供了强大的技术支持。通过集成微信小程序平台，使得用户能够方便快捷地使用这些功能，从而改善停车体验，缓解城市交通压力，推动智慧城市的建设。