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2019-01-31 00:15 出處:PConline原創 作者:奔跑的柯基 責任編輯:yueyang

  【PConline 資訊】對於每一位開車的朋友來講,找停車位成為了讓人最煩惱的事情。由於汽車的日益普及,停車位的數量早就已經供不應求。可以說開車出門找個停車位真是難,雖然目前很多地圖可以根據歷史數據預測繁忙的程度,但是在一定程度上人們還需要更具適應性的停車解決方案。

  近日,卡內基梅隆大學科學家的一項研究表明,在未來將會有希望使用人工智能來即時預測停車場的使用情況。根據了解,研究人員利用停車計時器來預判出現空車位的可能性,而並非選擇停車傳感器來收集數據,原因在於他們認為這些傳感器容易出現一些故障和問題。而研究人員發現,超過95%的收費停車場是透過智能計時器來管理的,這也就意味著他們所使用的模型相比依賴傳感器的系統更具通用型。

  從技術層面上來看,這項研究採用了數據驅動的方法,並且科學的整合了多個與交通相關的即時和歷史數據,其中包括了交通的情況、停車的情況、道路的特徵以及天氣和網路拓撲結構,最終可達到透過神經網路來預測短期內的停車位佔用情況。

  值得一提的是,該系統結合了具有長期學習能力的遞歸神經網路算法和一個多層解碼器,從與交通相關的數據源提取停車的資訊,從而正確的輸出佔用的預測。在實際測試的環節中,該模型可提前30分鐘預測停車位並且表現優於其他方法。而這一切都要歸功於天氣和交通的數據,尤其是天氣的數據,它提高了停車區預測的準確性。

  最後研究小組表示,在停車容量較大的停車區域,往往預測的誤差會更低。由於較高的停車量容易造成入住率差異較小,因此該模型在商業區的表現會更好,並且商業區內停車需求往往比較穩定,能夠有效的抵禦特殊事件等異常情況的影響,這也使得預測會更加準確。目前研究小組正在進一步的完善預測模型,未來將會集成額外的於交通相關的數據,其中包括交通計數、道路關閉事件等。

 
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