基于微信小程序的地下停车场智能停车系统设计
我国机动车数量极速增长,引发了停车难的问题。尽管每个城市都修建了很
多大型地下停车场,但因这些停车场布局结构复杂、停车效率低下,还是不能够满
足停车需求。驾驶员驶至目的地后,对附近停车场的车位分布情况不熟悉,不但会
出现因车位抢占引发的“先到后停”的问题,还可能出现由于目标停车位不明确,
车辆在停车场内甚至在道路上巡游找车位的现象。
这不仅会浪费驾驶员的时间、降低停车场的停车效率,甚至会影响停车场附
近道路的通畅程度。针对传统停车场信息数据隔离、停车效率低下的问题,本文
设计了一套基于微信小程序的智能停车系统,该小程序了实现了停车场查询导航、
短时空位数预测、停车位预定、停车位推荐、反向寻车、在线支付等功能。为了
完成本系统的设计,本文主要做了以下工作:(1)借助问卷调查收集了停车者停车
行为数据,分析了停车者选择停车场的影响因素,其中停车后的步行距离、停车费
用、停车场空泊位数是较显著的影响因素,为系统的功能设计奠定了需求基础。
(2)根据停车场泊位占有率和历史数据之间的关系,推断数据发展的规律,利
用 BP 神经网络进行短时泊位占用率预测,再计算空泊位数量。通过输入真实数据
训练模型,最终达到较好的预测效果,为本系统车位预测功能提供了算法支持。(3)
将停车位的选择和诱导的问题进行数学抽象,最佳车位看作最短路径问题,采用
Dijkstra 算法进行算例分析,再由 MATLAB 模拟验算,验证该算法可以为本系统车
位推荐功能提供支持。
(4)基于需求分析、算法模型研究,设计了微信小程序+智能地锁的地下停车
场智能停车系统,对系统的八个功能模块进行详细设计且给出实现方案,并实现
了系统的部分功能。本文的主要研究内容是短时泊位预测、停车最佳泊位及最优
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