一、城市停车诱导信息系统设计（论文文献综述）
李凡[1]（2020）在《面向大型活动的PVMS布点方法及诱导仿真研究》文中提出近年来,我国的国际地位日益提升,很多城市举办了名震中外的大型活动。这些活动参与人数众多,在固定的时间前往固定的地点。另外近些年我国汽车数量的增长,给大型活动的举办城市带来了交通拥堵以及停车难等问题。此时,先进高效的交通诱导系统便发挥了作用。其中,用于停车诱导的停车可变信息屏（Parking Variable Message Signs-PVMS）便是用来解决大型活动中停车难问题的一种重要手段。PVMS通过发布相关信息,诱导车辆通过最合适的路径前往活动场所附近最合适的停车场。对于交通管理者而言,PVMS的应用在一定程度上极大地减少了路网的交通流量,解决大型活动时城市的交通拥堵问题。目前,PVMS已安装在中国许多大城市的高速公路和高速公路网络中,但其安装设置的科学性,布点的位置是否合理,诱导效益如何并没有理论依据支撑。针对于此,提出PVMS的科学布点方法,对布点后的PVMS的诱导效益进行仿真评估,是当前需要解决的问题。本文对面向大型活动的PVMS布点问题,进行了系统的研究。在对国内外的PVMS的理论研究与应用现状进行分析后,首先总结了PVMS诱导系统的基本理论,包括诱导系统的基本原理、结构组成以及主要功能;其次分析了大型活动的特点与驾驶员的停车需求,根据这些条件提出面向大型活动的PVMS的分级方法,将大型活动的PVMS分为三个等级;接着给出PVMS的布点原则,并对二级PVMS构建出布点模型,该模型以最大诱导量为目标函数,以PVMS的成本条件为约束,通过融合模拟退火原则改进的遗传算法对模型求解,可以高效地计算出路网中PVMS的布点方案;然后又提出停车PVMS布点方案的评价方法,选取总停车时间、总排队时间、总行驶路程为目标函数构建了用于评价布点方案的仿真模型,并通过Python语言进行编写仿真程序,选取总停车时间、总行驶路程、总排队时间为目标函数以验证PVMS布点模型的可行性;接着又研究了PVMS诱导效益的评价方法,通过选取总停车时间为目标函数来研究不同诱导服从率下的诱导效益评价模型,对PVMS的诱导效益进行了评估;最后,以北京市延庆区2019世园会停车场的PVMS诱导为例,通过MATLAB进行程序编写,对研究的方法进行了具体的实例应用,证实了模型的可行性。
杨珍珍[2]（2019）在《数据驱动的动态路径优化和停车诱导模型与算法》文中认为交通拥堵和“停车难”问题是日常出行中的两大难题。由于各种因素的影响,出行时间和停车场空闲车位数呈现高度的动态性和随机性,如何充分考虑并有效处理交通网络中的动态性和随机性,为出行者推荐可靠的出行路径和停车场是需要深入研究的课题。针对交通网络中行程时间和停车场空闲车位数的动态性和随机性,本论文从实际数据出发,对行程时间和停车场空闲车位数服从的分布、可靠路径选择、空闲车位数预测、停车诱导模型和算法进行研究,并将模型和算法应用到实际路网中寻找可靠路径和停车场。论文的主要研究内容和创新点归纳如下:（1）建立了基于行程时间分组的最可靠路径模型和基于可靠度边界的求解算法通过数据分析发现,即使在相同道路设施类型中（相同车道数和单双向类型）,不同星期、节假日、一天中的不同时段以及交通拥堵状态等都会导致行程时间具有动态性和随机性。基于这些影响因素对行程时间数据进行分组,将分组后的行程时间服从的分布定义为扩展的转换对数正态分布（ESLN）。基于ESLN分布,建立路段和路径的行程时间模型,提出给定期望行程时间的最可靠路径模型和基于可靠度边界的求解算法,并应用于实际路网中寻找最可靠路径。ESLN分布和SLN分布的对比结果表明,基于ESLN分布的最可靠路径模型和算法能够有效提高可靠路径的精确度。（2）建立考虑到达时间和出发时间的可靠路径模型和基于行程时间边界的求解算法在行程时间服从ESLN分布的基础上,对可靠路径的“正向问题”和“反向问题”进行研究。其中,可靠路径“正向问题”是给定可靠度和出发时间,求解最早到达时间和对应的可靠路径;可靠路径“反向问题”是给定可靠度和到达时间,求解最晚出发时间和对应的可靠路径。针对这两个问题分别建立数学规划模型,提出基于行程时间边界的求解算法,并给出了行程时间边界值的确定方法和推导过程。利用北京市实际路网进行算例分析,结果验证了模型和算法的有效性和高效性。（3）建立空闲车位数预测模型,并提出考虑最可靠路径的停车诱导模型和基于可靠度边界的求解算法通过分析停车场历史空闲车位数,发现相同小时和星期内的空闲车位数具有高度的相似性,但不同节假日、星期和小时之间的空闲车位数存在较大差异。基于该结论将停车场空闲车位数进行分组。KS检验结果表明,分组后的空闲车位数服从正态分布。基于停车场空闲车位数服从正态分布的规律,建立了空闲车位数的预测模型,并提出考虑最可靠路径的停车诱导模型和基于可靠度边界的求解算法,解决了给定期望行程时间,求解综合可靠度最大的停车场和到达该停车场的最可靠路径的问题。利用北京市实际路网进行算例分析,结果验证了模型和算法的有效性。（4）提出考虑最早到达时间和最晚出发时间的停车诱导模型和基于行程时间边界的求解算法对两种停车诱导问题建立数学规划模型,并提出基于行程时间边界的求解算法:1)为了解决给定出发时间和路径可靠度,求解到达综合可靠度最大的停车场的最早到达时间和相应可靠路径的问题,提出了考虑最早到达时间的停车诱导模型和基于行程时间边界的求解算法;2)为了解决给定到达时间和路径可靠度,求解准点到达综合可靠度最大的停车场的最晚出发时间和相应可靠路径的问题,提出了考虑最晚出发时间的停车诱导模型和基于行程时间边界的求解算法。最后,利用北京市实际路网进行算例分析,结果验证了模型和算法的有效性。（5）开发可靠路径和停车诱导系统系统实现了无停车需求和有停车需求两种情景下的功能。当无停车需求时,系统只进行可靠路径的计算,实现了给定行程时间计算最可靠路径、给定可靠度计算最早到达时间、给定可靠度计算最晚出发到时间三种功能。当有停车需求时,系统进行停车场选择和可靠路径的计算,实现了考虑最可靠路径的停车诱导、考虑最早到达时间的停车诱导、考虑最晚出发时间的停车诱导三种功能。
何红梅[3]（2019）在《多业主共用地下空间智慧停车管理系统设计研究》文中研究表明随着社会经济的发展,汽车进入大众消费时代,停车场的开发建设数量与规模日益增加。为了能够更好地管理停车场,设计与开发智慧停车管理系统,从停车场业主、管理方和使用方多角度提升停车场运营效率与水平,十分必要。本文首先对国内外地下空间智慧停车场管理系统运用背景进行了分析,对相关研究文献进行了综述;其次详细阐述了支撑智慧停车系统的关键技术,包括车位检测技术、物联网技术、无线传感器网络技术、互联网技术、车牌识别技术以及大数据云平台的运用技术,并对相关技术进行了选型分析;然后,结合一般性信息系统开发的要求和本次系统应用具体场景情况,进行了系统开发需求分析;并在系统开发需求分析和技术选型的基础上进行了本次任务项目智慧停车管理系统的总体规划与详细设计定位;最后,阐述了项目智慧停车管理系统需具备的统一出入管理、车位预约管理、跨区分业主分账管理、智慧交通疏导及反向智能寻车等功能如何得以实现。本次研究开发的智慧停车管理系统运行检验结果显示,系统的车辆管理功能模块可以确保用户顺畅使用,系统云服务功能模块可对车辆数据进行安全保存与分析,查询功能模块可以便捷提供停车场车位准确位置信息,车位引导功能模块可以快速准确引导驾车人就近停放车辆,特别是停车费用分区分时计费功能模块能按设定的条件正常计时与分账计费,籍此多功能智慧停车管理系统能有效解决人口密集区多业主地下空间复杂停车管理问题。并且,通过将第三方停车场无缝接入该智慧停车场管理系统,也能实现移动客户端接入功能、商业价值挖掘功能、数据分析功能、运营与管理停车场功能。
杨传华[4]（2019）在《基于“互联网+”智慧交通泊车管理系统研究》文中提出随着互联网的普及,以及智能终端设备的快速发展;并在中国政府大力倡导互联网+应用前提下,我国互联网+的各项应用发展迅速,形成了一个很大的互联网经济。在中国汽车数量快速增长的情况下,“互联网+”智慧泊车的应用也得到飞速发展;更多的互联网企业开始关注汽车后市场这块蛋糕的市场潜力。近两年来,智能停车在中国生根发芽。然而,如何瞄准“互联网+汽车”,把市场做大做深,成为了各方关注的焦点,就焦点问题本文探讨智慧停车的运作以及发展前景,准备探索出一套行之有效的互联网+智慧停车管理系统。本文从互联网+及智慧停车的相关理论开始研究,对传统停车难的问题进行了分析与讨论;再结合管理系统存在的问题:技术落后、业务受限、物联网应用及有效管理等方式进行分析;把停车管理系统进行分类:一类是室内停车管理系统,另一类是道路侧停车管理系统;研究二者的相同点与差异化,提出用户的需求:智能导流、反向寻车及自动缴费等方面对各自系统的应用进行分析;在前面的需求分析之后,提出了“互联网+”智慧泊车管理系统的基本架构及功能介绍;着重结合互联网+与物联网的概念,并结合国产北斗定位导航系统,提出新的“互联网+”智慧停车管理解决方案;从技术应用、功能实现、停车导流、反向寻车、车辆定位与自助缴费等方面进行了全方位的阐述;最后通过案例来检验系统运行的可行性与可靠性,为今后全面推广得出相应的数据基础与实际操作经验。综上所述,本文是对互联网+智能交通泊车管理系统研究,并充分利用国产北斗导航系统、最新图像识别技术与云大数据分析手段,探索出一套行之有效的智能交通泊车管理系统;从而达到交通智能引流、停车场智能管理、寻车智能定位、缴费智能高效的泊车系统。
潘晟[5]（2018）在《区域智能停车诱导系统的研究与实现》文中认为随着城市的快速发展,汽车保有量的提高,导致“停车难”问题越来越严重。如何提高停车效率,利用信息技术减少寻找停车场的时间,提高出行者对所选停车场的满意度,成为当前的一个研究热点。本文在分析现有研究工作的基础上,从面向用户的停车行为决策模型、车位占用情况预测和室内停车定位诱导方法三个方面开展深入研究,并进行需求分析,设计与初步实现区域智能停车诱导系统,旨在对停车用户在目标区域内进行智能化停车诱导,提高停车效率。主要研究工作如下:（1）针对出行者与目的地周围停车场信息不对称的问题,本文通过调查数据分析影响停车用户的主要属性,利用遗传算法确定不同影响属性的权重大小,构建面向停车用户的主动停车诱导模型,该模型通过计算目标区域范围内停车场的综合选择指数对停车用户进行主动停车诱导。（2）针对停车场的车位占用情况管理的需求,基于马尔科夫模型对停车场的车位占用情况进行预测。由于停车场的车位占用情况受较多因素影响,状态转移矩阵会发生变化,本文通过在预测过程中加入更新状态转移矩阵的方法,改进传统马尔科夫预测模型,以提高车位占用预测准确度。（3）针对车载GPS、北斗等导航技术过分依赖卫星,在停车场室内信号较弱,无法进行准确定位的缺点,本文提出一种基于iBeacon的室内停车定位诱导方法,通过三角定位算法和指纹图谱定位算法进行组合定位,结合Dijkstra算法提出停车场内停车诱导解决方案,为停车用户提供精确的路径诱导信息,减少停车用户的停车时间。（4）针对区域智能停车诱导系统的功能需求进行分析,设计数据收集模块、数据通讯模块、数据管理与处理模块、数据发布模块、查询与支付模块等5个模块,并设计数据库相关数据表,初步实现系统基本功能。
郑和斌[6]（2017）在《基于模糊层次分析法的停车行为分析》文中指出随着城市经济的快速发展,私家车出行的频率不断提高引发了大量的停车需求,然而城市中心的停车资源十分有限,如何处理持续增加的停车需求和有限的停车空间之间的矛盾,国内外学者都把目光投向了停车诱导信息系统（简称“PGIS”）,如何建立智能、便捷利民、高效的停车诱导信息系统已成为研究的重点。为了停车诱导系统（PGIS）能提供更加丰富的信息,为用户提供不同需求的停车诱导方案,实现系统与用户之间的互通,本文建立了停车搜索模型和停车选择模型,采用模糊层次法分析模型的可行性和确定最优停车方案,根据驾驶员的需求为其提供停车场优先决策方法,减少驾驶员寻找车位的时间从而缓解交通压力。首先,建立以停车场广义效用为目标层、选择停车场停车行为的影响因素为指标层以及以停车场为对象层的评价指标体系,运用模糊层次分析法讨论了该模型的可行性,构建了基于模糊层次分析法的停车行为分析的框架结构;其次,结合调查问卷中志愿者对驾驶员停车行为特征（如停车后的步行距离、停车费用、停车的安全性、出入口条件、存取车是否方便、服务质量等）调查数据,对影响停车行为的因素进行了分析,确定影响停车行为的主要因素,为停车选择模型提供了建立依据;最后,采用效用原理,根据用户从出发点到目的地的过程建立以广义效用为最大的目标函数的停车场选择模型,并运用模糊层次分析法确定模型的可行性和最优停车方案。论文以问卷调查和实地考查的数据为基础,分析影响停车行为的主要因素,建立停车搜索模型和广义效用函数,采用模糊层次分析法对停车场对停车位作出选择并讨论了模型的可行性和确定最优停车方案。
《中国公路学报》编辑部[7]（2016）在《中国交通工程学术研究综述·2016》文中指出为了促进中国交通工程学科的发展,从交通流理论、交通规划、道路交通安全、交通控制与智能交通系统、交通管理、交通设计、交通服务设施与机电设施、地面公共交通、城市停车交通、交通大数据、交通评价11个方面,系统梳理了国内外交通工程领域的学术研究进展、热点前沿、存在问题、具体对策及发展前景。交通流理论方面综述了交通流基本图模型、微观交通流理论及仿真、中观交通流理论及仿真、宏观交通流理论、网络交通流理论;交通规划方面综述了交通与土地利用、交通与可持续发展、交通出行行为特征、交通调查方法、交通需求预测等;道路交通安全方面综述了交通安全规划、设施安全、交通安全管理、交通行为、车辆主动安全、交通安全技术标准与规范等;交通控制与智能交通系统方面综述了交通信号控制、通道控制、交通控制与交通分配、车路协同系统、智能车辆系统等;交通管理方面综述了交通执法与秩序管理、交通系统管理、交通需求管理、非常态交通管理;交通设计方面综述了交通网络设计、节点交通设计、城市路段交通设计、公共汽车交通设计、交通语言设计等;地面公共交通方面综述了公交行业监管与服务评价、公交线网规划与优化、公交运营管理及智能化技术、新型公交系统;城市停车交通方面综述了停车需求、停车设施规划与设计、停车管理与政策、停车智能化与信息化;交通大数据方面综述了手机数据、公交IC卡、GPS轨迹及车牌识别、社交媒体数据在交通系统分析,特别是在个体出行行为特征中的研究;交通评价方面分析了交通建设项目社会经济影响评价、交通影响评价。
陈军[8]（2016）在《智能停车诱导信息系统及诱导效果仿真分析》文中研究指明随着我国改革开放程度不断加深,社会经济快速发展,停车难已是我国各大城市普遍存在的难题,给城市经济社会的可持续发展带来诸多不利。缓解城市停车难无非从两个方面入手,一是增加停车设施供给,二是提高现有泊位的利用率。智能停车诱导信息系统通过对停车位信息的采集、传输、处理和发布,为驾驶员的停车选择提供判断依据,有利于诱导驾驶员快速高效找到泊车位,有利于整合城市区域内现有停车资源、提高停车场泊位的利用率及周转率、减少车辆因寻找泊位而诱增的交通量,对于缓解城市交通拥堵、较少汽车巡游时间及交通污染、打造良好的城市交通整体环境都将有十分积极的促进作用。本文首先对智能停车诱导信息系统的需求进行了分析,根据需求对停车诱导系统的功能结构、系统构成及工作流程进行了重点研究。其次对目前市场上应用较多的停车信息采集技术进行了分析对比,根据它们各自的检测原理和工作特点,对它们各自的优缺点和使用条件进行了归纳总结。再次论文对停车诱导信息的发布方式进行了研究,提出了基于可变情报板和停车APP的两种信息发布方式。然后对停车诱导信息的分类和可变情报板的等级划分进行了相关研究,针对不同等级的可变情报板,论文提出了基于驾驶员视认性的区域外诱导标志设置方法及基于停车场服务范围和路段重要度的区域内诱导标志设置方法。关于停车APP,论文则对APP的软件框架、诱导流程及发展策略进行了重点研究。最后通过VISSIM仿真软件对智能停车诱导信息系统的诱导效果进行了仿真分析,得出了停车诱导系统对城市交通流的相关影响参数。
戴斌[9]（2016）在《区域停车诱导标志设计及选址模型研究》文中认为随着我国私人小汽车的快速增长,城市停车难问题日益严重。如何解决城市有限的停车资源与日益增长的停车需求,是目前城市交通面临的一大难题。合理的停车诱导可以提高停车效率,减少车辆不必要的绕行,在一定程度上可以缓解城市停车需求与供给的矛盾。停车诱导信息系统是智能交通系统中交通信息服务子系统的重要内容,也是国际上正在研究的前沿课题之一,停车诱导信息系统可以引导停车供需活动,提高停车选择和停车管理的有效性,为城市的可持续发展带来可观的社会经济效益。本文通过对停车诱导系统功能分析和分级模式研究,了解停车诱导系统的基本含义、区域停车诱导的管理结构、停车诱导的基本功能和停车诱导标志分级。并进一步预测区域内停车需求量,利用静态交通发生率模型法预测各交通小区现状停车需求泊位和规划年停车需求泊位,另外采用交通量停车需求模型法预测各交通小区规划年停车需求泊位,将这两种模型预测的规划年停车需求泊位进行数据对比分析检验,验证预测的准确性。然后对区域停车诱导标志进行分级设计,确定了三级诱导标志方案设计。并在此基础上建立以停车诱导信息系统信息量最大为优化目标函数,以诱导标志总数、停车场个数和每一个停车场至少被诱导一次为约束条件,确定了诱导标志布局选址模型。最后利用遗传算法求解这个模型,经过多次的循环代入,确定最后的计算结果。并以某城市CBD核心区停车诱导标志设计为例子,对停车诱导系统标志布局规划设计方案进行实例分析,并验证模型的可行性,能够有效的解决城市核心功能区停车难上的一些问题,并在一定程度上丰富了区域停车诱导系统的理论。
于用真[10]（2015）在《厦门市智慧停车信息系统建设研究》文中进行了进一步梳理随道中国经济的飞速发展,城市居民的生活水平在不断提高,汽车逐步进入到中等消费者生活之中,导致汽车保有量呈爆发式增长,但土地资源紧缺,停车场建设成本高企,停车位资源增长远远落后于汽车数量的增长,快速增长的汽车数量与有限的停车位资源之间的矛盾日益突出,“停车难”成为全国各大中型城市,特别是一线城市难题中的难题,厦门市因地理位置特殊,岛内外发展不平衡,厦门岛内停车难问题由来已久,随着厦门地铁建设的全面开工,停车难问题更是日趋严重。本文对厦门市智慧停车系统建设过程中存在问题的进行较深入研究,通过对国外国内智慧停车系统建设的模式进行比较分析,基于RFID和视频识别技术,将已在高速公路和城市快速路成熟应用的不停车收费系统（ETC）建设技术、视频识别技术和联网收费技术引入停车信息化系统应用,设计“入口免取卡、进场有诱导、出口免停车”、各停车场间“智能互联互通、数据集中共享、管理高效精细”的智慧停车场信息化管理系统,并对该系统进行了具体的阐述,重点研究如何充分利用当代信息化管理工具,在现有条件下,在厦门市建设经济高效的智慧停车管理信息系统,在融合多种技术的前提下,实现实时、流畅、高品质的信息交互,提供错时停车、不停车收费、城市道路停车收费、停车诱导、反向寻车、实时剩余车位采集、车位预约等停车的一体化和精细化管理服务。智慧停车服务贯穿整个停车环节,为市民提供轻松美好的停车体验,方便车主快速找到停车位,高效进出停车场,提升市民停车的满意度,提高停车场规划、建设、管理、运营效率,提高车位的利用率和流转率,有效缓解“停车难”,同时减少因寻找车位、进出停车场耗费的燃油,节能减排,助力美丽厦门建设。
二、城市停车诱导信息系统设计（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、城市停车诱导信息系统设计（论文提纲范文）
（1）面向大型活动的PVMS布点方法及诱导仿真研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 停车诱导系统研究现状 |
| 1.3.2 诱导屏的选址研究 |
| 1.3.3 停车诱导系统的仿真评价 |
| 1.4 论文研究的主要内容 |
| 1.5 技术路线 |
| 2 面向大型活动的PVMS诱导系统的基本理论及分级研究 |
| 2.1 PVMS诱导系统综述 |
| 2.1.1 PVMS诱导系统的基本原理 |
| 2.1.2 PVMS诱导的主要目标 |
| 2.1.3 PVMS诱导系统的主要功能 |
| 2.2 大型活动的停车需求分析 |
| 2.2.1 大型活动的特点 |
| 2.2.2 停车需求分析 |
| 2.3 PVMS的分级 |
| 2.3.1 分级的必要性 |
| 2.3.2 分级的影响因素 |
| 2.3.3 各级的诱导功能 |
| 2.4 小结 |
| 3 PVMS选址布点方法研究 |
| 3.1 PVMS的选址布点原则 |
| 3.2 PVMS布点方法概述 |
| 3.3 PVMS选址规划模型分析 |
| 3.3.1 问题描述 |
| 3.3.2 模型建立 |
| 3.4 模型的求解算法 |
| 3.4.1 算法简介 |
| 3.4.2 算法特点 |
| 3.4.3 遗传算法交叉概率与变异概率自适应改进 |
| 3.4.4 遗传算法融合Metropolis准则的改进 |
| 3.4.5 求解步骤 |
| 3.5 小结 |
| 4 PVMS布点方案及诱导效益评价方法研究 |
| 4.1 PVMS的布点方案仿真评价 |
| 4.1.1 仿真评价的目的 |
| 4.1.2 仿真方式 |
| 4.1.3 仿真模型的构建 |
| 4.1.4 仿真流程 |
| 4.2 PVMS的诱导效益评价方法研究 |
| 4.2.1 评价目的 |
| 4.2.2 评价指标选取 |
| 4.2.3 评价模型的构建 |
| 4.3 小结 |
| 5 北京世园会停车场PVMS诱导实例分析 |
| 5.1 北京世园会停车场概况 |
| 5.2 世园会停车场停车需求分析 |
| 5.3 北京世园会停车场PVMS布点分析 |
| 5.3.1 一级PVMS的布点 |
| 5.3.2 二级PVMS的布点 |
| 5.3.3 三级PVMS的布点 |
| 5.4 布点方案仿真评价 |
| 5.4.1 仿真方案设计 |
| 5.4.2 仿真结果 |
| 5.5 PVMS诱导效益评价 |
| 5.5.1 评价流程 |
| 5.5.2 评价结果 |
| 5.6 小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 基于MATLAB的PVMS布点模型及算法求解程序 |
| 附录B 基于Python的PVMS布点方案的仿真程序 |
| 附录C 基于MATLAB的PVMS诱导效益评价程序 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（2）数据驱动的动态路径优化和停车诱导模型与算法（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 可靠路径研究现状 |
| 1.2.2 停车诱导研究现状 |
| 1.2.3 现状问题 |
| 1.3 论文的研究内容和结构 |
| 2 基于行程时间分组的最可靠路径模型与算法 |
| 2.1 问题分析 |
| 2.2 行程时间的量化 |
| 2.2.1 行程时间数据分组过程 |
| 2.2.2 基于分组的行程时间分布 |
| 2.2.3 基于分组的行程时间相关性分析 |
| 2.3 路段的行程时间模型 |
| 2.4 路径的行程时间模型 |
| 2.5 基于行程时间分组的最可靠路径模型 |
| 2.6 基于可靠度边界的求解算法 |
| 2.7 案例分析 |
| 2.8 本章小结 |
| 3 考虑到达时间和出发时间的可靠路径模型与算法 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 行程时间边界值的确定方法 |
| 3.3 考虑最早到达时间的可靠路径模型与算法 |
| 3.3.1 模型的建立 |
| 3.3.2 基于行程时间边界的求解算法 |
| 3.4 考虑最晚出发时间的可靠路径模型与算法 |
| 3.4.1 模型的建立 |
| 3.4.2 基于行程时间边界的求解算法 |
| 3.5 案例分析 |
| 3.5.1 考虑最早到达时间的可靠路径计算结果 |
| 3.5.2 考虑最晚出发时间的可靠路径计算结果 |
| 3.6 本章小节 |
| 4 基于空闲车位数分组的停车诱导模型与算法 |
| 4.1 停车场空闲车位数服从的分布 |
| 4.1.1 空闲车位数分析 |
| 4.1.2 空闲车位数分组 |
| 4.1.3 空闲车位数服从的分布 |
| 4.2 停车场空闲车位数预测模型 |
| 4.3 考虑停车的路径行程时间模型 |
| 4.4 考虑最可靠路径的停车诱导模型与算法 |
| 4.4.1 考虑最可靠路径的停车诱导模型 |
| 4.4.2 基于可靠度边界的求解算法 |
| 4.5 案例分析 |
| 4.5.1 空闲车位数预测结果 |
| 4.5.2 考虑最可靠路径的停车诱导模型计算结果 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 考虑到达时间和出发时间的停车诱导模型与算法 |
| 5.1 考虑最早到达时间的停车诱导模型与算法 |
| 5.1.1 考虑最早到达时间的停车诱导模型 |
| 5.1.2 基于行程时间边界的求解算法 |
| 5.2 考虑最晚出发时间的停车诱导模型与算法 |
| 5.2.1 考虑最晚出发时间的停车诱导模型 |
| 5.2.2 基于行程时间边界的求解算法 |
| 5.3 案例分析 |
| 5.3.1 考虑最早到达时间的停车诱导模型计算结果 |
| 5.3.2 考虑最晚出发时间的停车诱导模型计算结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 可靠路径和停车诱导系统设计 |
| 6.1 需求分析 |
| 6.1.1 业务功能需求分析 |
| 6.1.2 数据需求分析 |
| 6.2 系统总体设计 |
| 6.2.1 系统功能设计 |
| 6.2.2 系统流程设计 |
| 6.3 系统实现与展示 |
| 6.3.1 系统架构 |
| 6.3.2 系统开发环境与运行环境 |
| 6.3.3 系统部分功能展示 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论 |
| 7.1 研究总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 附录B |
| 附录C |
| 附录D |
| 附录E |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（3）多业主共用地下空间智慧停车管理系统设计研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 停车有关领域的国内外发展现状和动态研究 |
| 1.3.1 国内智慧停车领域的研究和发展趋势 |
| 1.3.2 国外智慧停车领域的研究和发展趋势 |
| 1.4 研究的主要内容 |
| 1.5 研究的创新点 |
| 第2章 智慧停车管理系统需求分析 |
| 2.1 用户需求分析 |
| 2.2 功能需求分析 |
| 2.2.1 车牌识别功能需求 |
| 2.2.2 车位引导功能需求 |
| 2.2.3 车位预约功能需求 |
| 2.2.4 反向寻车功能需求 |
| 2.2.5 云管理平台功能需求 |
| 2.3 非功能需求分析 |
| 2.3.1 信息量分析与预测 |
| 2.3.2 运维管理需求 |
| 2.3.3 系统性能需求 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 智慧停车管理系统总体方案及关键技术 |
| 3.1 总体方案 |
| 3.1.1 统一出入管理 |
| 3.1.2 车位预约管理 |
| 3.1.3 跨区分业主分账管理 |
| 3.1.4 车位引导及反向寻车 |
| 3.2 关键技术 |
| 3.2.1 车牌识别技术 |
| 3.2.2 车位检测技术 |
| 3.2.3 无线传感网络技术 |
| 3.2.4 物联网技术 |
| 3.3 系统技术选择 |
| 3.3.1 出入口技术分析 |
| 3.3.2 车位引导技术分析 |
| 3.3.3 停车定位技术分析 |
| 3.3.4 技术的选用 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 智慧停车管理系统设计 |
| 4.1 系统设计原则 |
| 4.2 总体架构设计 |
| 4.3 后台服务中心架构设计 |
| 4.4 系统软件接口规范界定 |
| 4.5 系统数据库设计 |
| 4.5.1 基础信息数据库 |
| 4.5.2 业务专用数据库 |
| 4.5.3 实时数据库 |
| 4.5.4 空间数据库 |
| 4.5.5 模型数据库 |
| 4.5.6 历史数据库 |
| 4.5.7 多媒体数据库 |
| 4.6 系统创新设计 |
| 4.6.1 多业主共用停车位分建统管 |
| 4.6.2 智慧交通疏导优越停车体验 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 智慧停车管理系统实现 |
| 5.1 停车场云平台实现 |
| 5.1.1 云架构 |
| 5.1.2 云服务功能介绍 |
| 5.2 出入口管理子系统实现 |
| 5.2.1 系统架构 |
| 5.2.2 入场管理流程 |
| 5.2.3 出场管理流程 |
| 5.3 车位引导和反向寻车子系统实现 |
| 5.3.1 系统架构 |
| 5.3.2 车位引导管理流程 |
| 5.3.3 反向寻车管理流程 |
| 5.4 智慧交通疏导系统实现 |
| 5.4.1 远程道闸控制 |
| 5.4.2 信息采集与发布 |
| 5.4.3 公共广播控制 |
| 5.4.4 管理人员调度 |
| 5.5 系统数据交互实现 |
| 5.5.1 数据上传 |
| 5.5.2 指令下达 |
| 5.5.3 功能对接 |
| 5.6 统一支付结算实现 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 研究结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）基于“互联网+”智慧交通泊车管理系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 研究目的与意义 |
| 1.1.2 论文基本框架结构 |
| 1.2 国内外研究动态 |
| 1.2.1 国外研究动态 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 研究现状评述 |
| 1.3 研究内容及思路 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 解决的关键问题 |
| 1.3.3 研究思路与研究方法 |
| 1.4 本文特色、创新与不足 |
| 1.4.1 本文特色 |
| 1.4.2 本文创新 |
| 1.4.3 本文不足与局限性 |
| 第二章 相关理论概述 |
| 2.1 互联网+理论 |
| 2.2 智慧交通 |
| 2.3 北斗卫星技术及相关理论 |
| 2.4 互联网+智慧停车理论 |
| 2.4.1 智慧停车系统建设的相关概念 |
| 2.4.2 智慧停车系统建设的关键技术 |
| 2.4.3 互联网+停车系统建设的思路 |
| 第三章 传统泊车管理存在问题及主要原因分析 |
| 3.1 存在的主要问题 |
| 3.2 主要原因分析 |
| 3.2.1 技术落后 |
| 3.2.2 业务受局限 |
| 3.2.3 缺乏与物联网的融合 |
| 3.2.4 路侧停车缺乏有效管理 |
| 第四章 基于“互联网+”泊车管理系统用户需求分析 |
| 4.1 道路路侧停车需求分析 |
| 4.1.1 道路路侧停车需要解决的问题 |
| 4.1.2 互联网+智能停车导流系统 |
| 4.1.3 智能寻车与缴费管理系统 |
| 4.2 室内停车需求分析 |
| 4.3 基于互联网大数据平台的增值服务需求 |
| 第五章 基于“互联网+”泊车管理系统的构架及功能 |
| 5.1 系统架构分析 |
| 5.2 系统功能体系 |
| 5.2.1 停车场功能模块 |
| 5.2.2 “互联网+”云中心功能模块 |
| 5.3 互联网+泊车管理系统技术应用 |
| 5.4 互联网+泊车管理系统实现原理 |
| 5.4.1 室内停车场业务管理功能区 |
| 5.4.2 道路侧停车场业务管理功能区 |
| 5.5 互联网+智慧泊车管理追缴功能应用 |
| 第六章 基于“互联网+”泊车管理系统运营案例分析 |
| 6.1 淮安市停车管理现状 |
| 6.1.1 人口、机动车数量、泊位数量、收费概况 |
| 6.1.2 停车管理现状 |
| 6.2 停车难的原因分析 |
| 6.3 解决问题方法 |
| 6.3.1 缓解停车难题初步建议 |
| 6.3.2 系统设计 |
| 6.3.3 网络拓朴结构 |
| 6.3.4 功能结构图 |
| 6.3.5 大数据平台建设 |
| 6.4 预计社会与经济效益 |
| 6.4.1 社会效益 |
| 6.4.2 经济效益 |
| 6.4.3 环境效益 |
| 6.4.4 项目建成后的效益分析 |
| 第七章 研究结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（5）区域智能停车诱导系统的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 停车行为诱导的研究现状 |
| 1.2.2 停车诱导系统的研究现状 |
| 1.3 项目来源 |
| 1.4 论文研究内容和创新点 |
| 1.5 论文结构安排 |
| 2 相关理论和技术研究 |
| 2.1 时间序列预测方法 |
| 2.2 马尔科夫模型 |
| 2.3 室内定位技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 面向用户的停车行为决策模型 |
| 3.1 区域停车选择行为调查的方法及内容 |
| 3.2 停车属性算法设计 |
| 3.3 停车场选择的主动推荐流程 |
| 3.4 停车决策模型权重确定 |
| 3.5 仿真实验与结果分析 |
| 3.5.1 仿真环境介绍 |
| 3.5.2 仿真实验结果与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于马尔科夫模型的车位占用情况预测方法 |
| 4.1 马尔科夫模型的适用条件 |
| 4.2 基于马尔科夫模型的预测方法 |
| 4.2.1 车位占用率状态 |
| 4.2.2 基于时态的状态转移矩阵 |
| 4.2.3 基于时态的状态预测 |
| 4.2.4 改进的马尔科夫预测模型 |
| 4.3 实验与结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于iBeacon的室内定位诱导技术 |
| 5.1 室内定位算法 |
| 5.1.1 三角定位算法 |
| 5.1.2 指纹图谱定位算法 |
| 5.2 基于iBeacon的组合定位诱导方法 |
| 5.2.1 基于iBeacon的组合定位方法 |
| 5.2.2 基于iBeacon的停车路径诱导方法 |
| 5.3 实验与结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 区域智能停车诱导系统的设计与初步实现 |
| 6.1 系统的需求分析 |
| 6.1.1 用户及服务主体 |
| 6.1.2 系统总体需求分析 |
| 6.1.3 系统设计的原则 |
| 6.2 系统结构设计 |
| 6.2.1 数据收集模块分析与设计 |
| 6.2.2 数据通讯模块分析与设计 |
| 6.2.3 数据管理和处理模块分析与设计 |
| 6.2.4 数据发布模块分析与设计 |
| 6.2.5 查询与支付模块分析与设计 |
| 6.3 相关数据表设计 |
| 6.4 区域智能停车诱导系统的初步实现 |
| 6.4.1 系统开发环境配置 |
| 6.4.2 系统模块实现 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.2 未来展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 硕士期间发表论文和参与科研项目情况 |
（6）基于模糊层次分析法的停车行为分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外PGIS的发展与现状 |
| 1.2.1 国外PGIS的发展与现状 |
| 1.2.2 国内PGIS的发展与现状 |
| 1.3 论文主要工作与内容安排 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 预备知识 |
| 2.1 一、二型模糊集合理论 |
| 2.1.1 模糊集合 |
| 2.1.2 二型模糊集合 |
| 2.2 模糊层次分析法 |
| 2.2.1 模糊层次分析的步骤 |
| 2.3 三角模糊数 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 停车搜索模型 |
| 3.1 面向用户的停车诱导信息系统 |
| 3.2 停车诱导信息系统的组成 |
| 3.3 停车场广义费用 |
| 3.4 停车搜索过程 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 停车选择行为模型 |
| 4.1 停车选择行为研究 |
| 4.1.1 停车意向问卷调查 |
| 4.1.2 评价指标的选择 |
| 4.1.3 停车选择行为研究 |
| 4.2 分析影响停车选择行为的因素 |
| 4.3 建立停车选择行为的广义效用函数 |
| 4.4 停车选择模型的建立 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 分析验证 |
| 5.1 评价指标体系的建立 |
| 5.2 构建模糊判断矩阵 |
| 5.3 计算确定各指标权重 |
| 5.4 最优停车场的确定 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 附录B 攻读硕士学位期间参与项目 |
（8）智能停车诱导信息系统及诱导效果仿真分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 |
| 1.2.1 停车诱导信息系统相关理论研究综述 |
| 1.2.2 停车诱导信息系统应用现状 |
| 1.2.3 我国停车诱导信息系统发展中存在的不足 |
| 1.3 研究主要内容 |
| 1.4 研究目的及技术路线 |
| 1.4.1 研究目的 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 智能停车诱导信息系统需求分析及功能结构 |
| 2.1 我国停车难主要问题及对策 |
| 2.1.1 停车位供求关系矛盾 |
| 2.1.2 停车信息不对称 |
| 2.1.3 停车问题解决对策 |
| 2.2 智能停车诱导信息系统功能及特点 |
| 2.2.1 停车诱导的机理分析 |
| 2.2.2 智能停车诱导信息系统的基本功能及特点 |
| 2.3 智能停车诱导信息系统结构构成 |
| 2.3.1 信息采集子系统 |
| 2.3.2 信息处理子系统 |
| 2.3.3 信息传输子系统 |
| 2.3.4 信息发布子系统 |
| 2.4 智能停车诱导信息系统工作流程分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 不同智能停车诱导信息采集技术对比分析 |
| 3.1 基于地磁检测的停车信息采集技术 |
| 3.1.1 地磁检测技术的工作原理及特点分析 |
| 3.1.2 地磁检测技术的系统构成 |
| 3.1.3 适用条件 |
| 3.2 基于RFID射频识别的停车信息采集技术 |
| 3.2.1 射频识别技术的系统构成 |
| 3.2.2 射频识别技术的工作原理及特点分析 |
| 3.2.3 适用条件 |
| 3.3 基于车牌识别的停车信息采集技术 |
| 3.3.1 车牌识别技术的工作原理及特点分析 |
| 3.3.2 车牌识别技术的系统构成 |
| 3.3.3 适用条件 |
| 3.4 基于超声波车位探测的停车信息采集技术 |
| 3.4.1 超声波车位探测技术的工作原理及特点分析 |
| 3.4.2 超声波车位探测技术的系统构成 |
| 3.4.3 适用条件 |
| 3.5 基于互联网智能车位锁的停车信息采集技术 |
| 3.5.1 智能车位锁的工作原理及特点分析 |
| 3.5.2 智能车位锁的系统构成 |
| 3.5.3 适用条件 |
| 3.6 不同信息采集技术的对比分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 智能停车诱导系统信息发布方法研究 |
| 4.1 停车诱导信息的分类 |
| 4.2 停车诱导信息发布影响因素分析 |
| 4.3 基于可变情板的停车诱导信息发布研究 |
| 4.3.1 可变情报板信息发布系统构成 |
| 4.3.2 可变情报板的等级划分 |
| 4.3.3 可变情报板布局规划研究 |
| 4.3.4 可变情报板版面设计 |
| 4.4 基于停车APP的停车诱导信息发布研究 |
| 4.4.1 停车APP主要功能 |
| 4.4.2 停车APP软件框架 |
| 4.4.3 停车APP信息发布及诱导过程 |
| 4.4.4 停车APP的发展策略 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于VISSIM软件的诱导效果仿真分析 |
| 5.1 VISSIM仿真软件在交通领域的应用 |
| 5.2 智能停车诱导信息系统对交通流影响分析 |
| 5.3 VISSIM仿真实验设计 |
| 5.3.1 VISSIM仿真环境 |
| 5.3.2 仿真模型建立 |
| 5.2.3 仿真参数 |
| 5.4 仿真结果及数据分析 |
| 5.4.1 对停车场出入口处车辆排队长度影响分析 |
| 5.4.2 对城市道路通行效率影响分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究工作总结 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（9）区域停车诱导标志设计及选址模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外理论研究现状 |
| 1.3 研究目的与主要内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 第二章 停车诱导功能及分级模式分析 |
| 2.1 停车诱导概述 |
| 2.2 区域停车诱导基本功能 |
| 2.3 停车诱导标志分级 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 停车需求预测分析 |
| 3.1 停车需求定义及特性 |
| 3.2 停车需求影响因素分析 |
| 3.3 停车需求预测方法 |
| 3.4 停车需求量预测 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 区域停车诱导标志选址模型研究及算法设计 |
| 4.1 问题分析 |
| 4.2 模型构建 |
| 4.3 算法设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 区域停车诱导标志设计 |
| 5.1 区域停车诱导标志布局的基本原则与方法 |
| 5.2 各级停车诱导标志方案设计 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 实例分析 |
| 6.1 实例说明 |
| 6.2 一级停车诱导标志布局 |
| 6.3 二级停车诱导标志布局 |
| 6.4 三级停车诱导标志布局 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A （攻读硕士学位期间取得的研究成果） |
| 详细摘要 |
| 文献综述 区域停车诱导标志设计及选址模型研究 |
（10）厦门市智慧停车信息系统建设研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.3 国内外研究状况综述 |
| 1.3.1 国外研究状况 |
| 1.3.2 国内研究状况 |
| 1.4 研究内容及思路 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 拟解决的关键问题 |
| 1.4.3 研究方法及论文逻辑框架 |
| 1.5 本文特色与创新 |
| 1.6 本文研究局限性 |
| 第2章 本文相关理论基础 |
| 2.1 智慧停车系统建设的相关概念 |
| 2.2 智慧停车系统建设的关键技术 |
| 2.2.1 出入口车辆计数技术 |
| 2.2.2 车辆身份识别技术 |
| 2.2.4 空闲车位识别和显示技术 |
| 2.2.5 反向寻车找车技术 |
| 2.3 系统建设的思想规划 |
| 2.4 系统建设的原则要求 |
| 2.5 系统建设的预期效益 |
| 2.5.1 预期的社会效益 |
| 2.5.2 预期的经济效益 |
| 第3章 厦门市智慧停车信息系统存在的问题分析 |
| 3.1 存在的主要问题 |
| 3.1.1 停车难问题日益凸显 |
| 3.1.2 停车场信息联网尚未形成统一标准 |
| 3.1.3 车位引导范围较狭窄，发布方式单一 |
| 3.1.4 道路停车位信息尚未纳入平台 |
| 3.1.5 缺乏停车场基础信息收集手段 |
| 3.1.6 固定车位的利用率低 |
| 3.1.7 停车地图不够完善 |
| 3.2 厦门市停车难原因分析 |
| 3.2.1 各类机动车数量暴发式增长 |
| 3.2.2 停车管理部门众多，职责不清 |
| 3.2.3 停车资源建设规划不足 |
| 3.2.4 停车场信息化建设标准偏低 |
| 3.2.5 未形成有效的停车位管理措施 |
| 3.2.6 部分司机有乱停车习惯 |
| 第4章 厦门市智慧停车信息系统总体设计 |
| 4.1 总体架构设计 |
| 4.2 网络拓扑设计 |
| 4.3 数据接口设计 |
| 4.3.1 数据通信接口传输内容 |
| 4.3.2 数据通信接口传输方式 |
| 4.3.3 通信接口数据格式 |
| 第5章 厦门市智慧停车信息系统功能设计 |
| 5.1 软件系统总体构成 |
| 5.2 智慧停车信息化平台 |
| 5.3 智慧停车公众服务平台 |
| 5.3.1 系统构成 |
| 5.3.2 车位信息发布 |
| 5.3.3 停车诱导 |
| 5.3.4 停车场电子地图 |
| 5.3.5 错时停车信息交互 |
| 5.3.6 政务信息查询 |
| 5.3.7 停车设备推荐 |
| 5.4 智慧免取卡停车场管理子系统 |
| 5.4.1 系统概述 |
| 5.4.2 系统构成 |
| 5.4.3 系统流程 |
| 5.4.4 系统功能 |
| 5.4.5 优势分析 |
| 5.4.6 多种辅助缴费方式 |
| 5.5 停车场管理子系统 |
| 5.5.1 系统构成 |
| 5.5.2 车场运营管理 |
| 5.5.3 车场备案管理 |
| 5.5.4 车场信息申报管理 |
| 5.5.5 车场资质管理 |
| 5.6 道路停车管理子系统 |
| 5.6.1 系统构成 |
| 5.6.2 系统功能模块 |
| 5.6.3 咪表计费功能模块 |
| 5.6.4 易通卡支付功能模块 |
| 5.6.5 费用取证功能模块 |
| 5.6.6 诚信评价功能模块 |
| 5.7 实时车位信息采集子系统 |
| 5.7.1 系统结构 |
| 5.7.2 系统概述 |
| 5.7.3 系统原理 |
| 5.7.4 后台中控子系统 |
| 5.7.6 中控管理子系统 |
| 5.7.7 分控管理子系统 |
| 5.8 错时停车管理子系统 |
| 5.8.1 错时停车场设置 |
| 5.8.2 错时停车收入分配 |
| 5.8.3 系统构成 |
| 5.8.4 无人值守收费子系统 |
| 5.8.5 用户注册子系统 |
| 5.8.6 安全管控子系统 |
| 5.8.7 信用评价子系统 |
| 5.8.8 车位发布子系统 |
| 第6章 厦门市智慧停车信息系统的实现 |
| 6.1 软硬件平台及设备选型 |
| 6.1.1 软件平台 |
| 6.1.2 硬件平台 |
| 6.1.3 智能控制器 |
| 6.1.4 自动栏杆 |
| 6.1.5 RFID天线 |
| 6.1.6 车牌自动识别设备 |
| 6.1.7 费额显示器 |
| 6.1.8 车位提示显示器 |
| 6.2 程序设计语言选择 |
| 6.2.1 嵌入式设备程序开发语言选择 |
| 6.2.2 移动应用App开发语言选择 |
| 6.2.3 终端收费系统开发语言选择 |
| 6.2.4 停车场站级收费管理系统开发语言选择 |
| 6.2.5 数据中心级管理系统开发语言选择 |
| 6.3 数据库设计 |
| 6.4 厦门市智慧停车信息化系统实现策略 |
| 6.4.1 统一管理归口，设置统一规范 |
| 6.4.2 统一资金标准，保障设计规范 |
| 6.4.3 统一设备选型，保障系统稳定 |
| 6.4.4 统一设备供货，避免质量参差 |
| 6.4.5 统一软件设计，减少定制开发 |
| 6.4.6 统一数据存储，避免信息孤岛 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
四、城市停车诱导信息系统设计（论文参考文献）
- [1]面向大型活动的PVMS布点方法及诱导仿真研究[D]. 李凡. 北京交通大学, 2020(03)
- [2]数据驱动的动态路径优化和停车诱导模型与算法[D]. 杨珍珍. 北京交通大学, 2019(01)
- [3]多业主共用地下空间智慧停车管理系统设计研究[D]. 何红梅. 广州大学, 2019(01)
- [4]基于“互联网+”智慧交通泊车管理系统研究[D]. 杨传华. 东南大学, 2019(03)
- [5]区域智能停车诱导系统的研究与实现[D]. 潘晟. 南京理工大学, 2018(06)
- [6]基于模糊层次分析法的停车行为分析[D]. 郑和斌. 长沙理工大学, 2017(01)
- [7]中国交通工程学术研究综述·2016[J]. 《中国公路学报》编辑部. 中国公路学报, 2016(06)
- [8]智能停车诱导信息系统及诱导效果仿真分析[D]. 陈军. 重庆交通大学, 2016(04)
- [9]区域停车诱导标志设计及选址模型研究[D]. 戴斌. 长沙理工大学, 2016(04)
- [10]厦门市智慧停车信息系统建设研究[D]. 于用真. 华侨大学, 2015(03)