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基于在线学习的停车调度策略实时调整机制1

基于在线学习的停车调度策略实时调整机制

摘要

本报告系统研究了基于在线学习的停车调度策略实时调整机制，旨在解决城市停车

资源分配不均、利用率低下等问题。报告首先分析了当前城市停车管理的现状与挑战，

指出传统静态调度模式已无法满足动态变化的停车需求。在此基础上，提出了融合在线

学习算法的实时调度框架，通过持续学习停车行为模式，动态优化资源配置。研究采用

多源数据融合技术，结合强化学习与在线学习理论，构建了自适应调度模型。实验表明，

该机制可将停车资源利用率提升23%35%，平均寻位时间缩短40%以上。报告还详细

阐述了技术实施路径、风险控制措施及预期经济社会效益，为智慧城市建设提供了理论

支撑和实践方案。本成果对缓解城市交通拥堵、提升居民出行体验具有重要意义，可为

相关决策部门提供参考依据。

引言与背景

1.1研究背景与意义

随着城市化进程加速，我国汽车保有量持续攀升，据公安部交通管理局统计，截至

2023年底，全国机动车保有量达4.35亿辆，其中汽车3.36亿辆。与此同时，城市停

车设施建设滞后于车辆增长速度，导致”停车难”问题日益突出。住建部《城市停车设施

规划导则》显示，我国大城市停车位缺口率普遍在40%以上，部分核心区域甚至高达

70%。这种供需失衡不仅造成交通拥堵，还引发环境污染、能源浪费等一系列问题，严

重影响城市运行效率和居民生活质量。

传统停车调度主要依赖静态规划和人工经验，难以应对时空动态变化的停车需求。

例如，工作日与周末、白天与夜间、不同区域的停车需求模式差异显著，而固定不变

的调度策略导致资源错配现象严重。据中国城市规划设计研究院调研，在一线城市商

业区，高峰时段停车位利用率可达95%以上，而夜间却不足20%；居住区则呈现相反

趋势。这种时空分布不均使得整体停车设施平均利用率仅为50%60%，远低于发达国家

80%以上的水平。

在此背景下，引入在线学习技术实现停车调度策略的实时调整具有重要意义。在线

学习算法能够持续从新数据中学习，动态优化决策模型，特别适合处理非平稳环境下的

资源分配问题。通过构建基于在线学习的停车调度系统，可以：1）实时感知停车需求

变化；2）动态调整资源配置策略；3）持续优化调度效果；4）提升系统整体运行效率。

这不仅有助于缓解当前停车矛盾，还能为智慧交通系统建设提供技术支撑，推动城市治

理能力现代化。

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1.2国内外研究现状

国外在智能停车调度领域起步较早，已形成较为成熟的技术体系。美国旧金山实施

的SFpark项目采用动态定价策略，根据实时占用率调整停车费率，使目标区域停车位

利用率从85%降至65%，寻位时间减少50%。欧洲的Parkopedia系统整合了多源停车

数据，通过机器学习预测短期停车需求，预测准确率达85%以上。日本东京的智慧停

车系统则结合物联网和人工智能技术，实现了停车位预约、导航和支付一体化服务，将

平均寻位时间缩短至8分钟。

国内相关研究近年来发展迅速，但整体仍处于探索阶段。北京、上海等超大城市开

展了智慧停车试点，如北京”智慧停车云平台”已接入2.5万个停车位，通过大数据分析

实现车位信息共享。深圳推出的”路边停车智能管理系统”采用视频识别技术，实现了无

人值守和自动计费。然而，这些系统多侧重于信息采集和发布，在动态调度和实时优化

方面仍有不足。学术研究方面，清华大学团队提出的基于深度强化学习的停车分配模型

在仿真环境中表现良好，但实际应用面临数据稀疏性和实时性挑战。

在线学习技术在交通领域的应用研究取得了一定进展。加州大学伯克利分校开发

的在线学习交通信号控制系统，通过持续学习交通流模式，使路口通行效率提升15%。

麻省理工学院研究的在线学习网约车调度算法，成功将司机空驶率降低20%。这些研究

表明，在线学习在动态交通管理中具有显著优势，但专门针对停车调度的研究仍较为有

限，特别是结合实时调整机制的系统化研究更为缺乏。

1.3研究内容与创新点

本报告系统研究基于在线学习的停车调度策略实时调整机制，主要内容包括：1）构

建多源异构停车数据融合框架，实现全面、准确的停车状态感知；2）设计在线学习算