Resumen

Cada vez se presta más atención a los problemas de aparcamiento. Una predicción precisa de la ocupación de los aparcamientos se considera un prerrequisito clave para gestionar de forma óptima unos recursos de aparcamiento limitados. Sin embargo, la investigación sobre predicción de aparcamientos centrada en la estimación de la ocupación de varios aparcamientos, que es fundamental para la gestión coordinada de múltiples parques (por ejemplo, a escala de distrito o de ciudad), es relativamente limitada. El objetivo de este estudio es analizar el rendimiento de distintos métodos de predicción con respecto a la ocupación de los aparcamientos, teniendo en cuenta el tipo de aparcamiento y la escala del mismo. Se propusieron dos métodos de predicción, FM1 y FM2, y cuatro modelos de predicción, regresión lineal (LR), máquina de vectores de apoyo (SVR), red neuronal de retropropagación (BPNN) y media móvil integrada autorregresiva (ARIMA), para construir modelos que puedan predecir la ocupación de aparcamientos diferentes. Para comparar las prestaciones predictivas de estos modelos, se recopilaron datos reales de cuatro aparcamientos de Shenzhen, Shanghai y Dongguan durante 8 semanas para estimar la correlación entre los atributos del aparcamiento y los resultados de la predicción. Según los estudios de casos, entre los cuatro modelos considerados, SVM ofrece un rendimiento de predicción estable y preciso para casi todos los tipos y escalas de aparcamientos. Para aparcamientos comerciales, de funcionalidad mixta y de gran escala, FM1 con SVM realizó la mejor predicción. Para los aparcamientos de oficinas y de tamaño medio, FM2 con SVM realizó la mejor predicción.

• Materias:Motores (Mecánica) Ingeniería del transporte Seguridad del transporte Planificación de ruta Capacidad de tráfico
• Subjects:Engines Transport engineering Transport safety Path planning Traffic capacity
• Palabras claves:aparcamientos a escala, svm, modelos, mejor predicción, ocupación de aparcamientos, predicción precisa de la ocupación de aparcamientos, rendimiento preciso de la predicción, diferentes aparcamientos, diferentes métodos de predicción, recursos limitados de aparcamiento
• Keywords:scale parking lots, svm, models, best prediction, parking occupancy, accurate parking occupancy prediction, accurate prediction performance, different parking lots, different prediction methods, limited parking resources