基于注意力机制提升停车场泊位占有率预测精度的研究

本文档探讨了基于注意力机制的泊位占有率预测模型在智能交通系统（ITS）中的重要性。随着智能交通系统的快速发展，停车诱导信息系统（PGIS）作为其关键组成部分，泊位占有率预测成为解决城市停车难问题的关键技术。据国际停车协会的数据，寻找停车位的车辆对城市交通产生了显著影响，包括增加交通拥堵和能源消耗。 当前的泊位占有率预测方法主要分为统计学方法和机器学习方法。统计学方法如Dunning等人提出的基于差分整合移动平均自回归模型虽计算简便，但预测精度和稳定性不足，特别是在泊位占有率波动较大的情况下表现不佳。Caliskan等人采用连续时间齐次马尔可夫与排队论，虽然有所改善，但仍存在局限。 为了提高预测精度，机器学习方法被引入，如Chen等人的研究结合泊位占有率的外在因素，通过通用代数建模系统（GAMS）进行建模。然而，这种方法对参数敏感，样本依赖性强。Rajabioun和Klappenecker等人则运用数学方法进行预测，虽然减少了计算复杂度，但缺乏稳健性。 文章指出，传统的预测方法往往不能准确预测单个停车场的泊位占有率，因为它们通常处理的是区域级别的数据。因此，基于注意力机制的研究旨在解决这一问题，通过赋予模型对局部数据的关注能力，可以更好地捕捉不同停车场的特性，从而提高预测精度。注意力机制允许模型自动调整对历史数据的不同时间段和空间位置的权重，以适应泊位变化的复杂性和非线性。 基于注意力机制的泊位占有率预测模型可能包括以下几个关键步骤： 1. 数据收集：包括车辆进出停车场的时间、泊位状态等历史数据，以及环境上下文特征。 2. 特征工程：提取与泊位占有率相关的时空特征，并构建注意力机制所需的输入序列。 3. 注意力机制设计：模型可能包含自注意力层，以便模型能够关注不同时间步或地理位置的重要性。 4. 模型训练：使用历史数据训练模型，优化注意力权重分配和预测性能。 5. 预测应用：将训练好的模型应用于实际停车场，实时预测泊位占有率，帮助管理者做出决策和优化停车场管理。 这种新颖的方法有望提供更精确、个性化的泊位占有率预测，减少寻找停车位的困扰，同时改善城市交通效率和节能减排。未来的研究方向可能集中在如何进一步改进注意力机制，提高模型的解释性和泛化能力，以适应不断变化的交通环境。