[发明专利]一种利用随机矩阵优化城市停车构造方法

权利要求书

1.一种利用随机矩阵优化城市停车构造方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：获取停车位置数据和城市位置数据，将城市位置数据和停车位置数据进行预处理，得到城市坐标栅格和停车位置坐标点；

S2：获取样本数据，将样本数据进行坐标化设定，得到样本坐标数据；

S3：将样本坐标数据对城市坐标栅格上的停车位置坐标点进行随机访问，并对停车位置坐标点访问的局部路径进行要素标记，得到样本访问数据；其中，样本访问数据中包含样本标记浓度；具体的步骤包括：

SS31：以样本坐标数据为圆心，将样本坐标数据在城市坐标栅格上朝样本坐标数据八个方向中的任一个方向，随机向停车位置坐标点的位置进行自由移动，得到样本访问移动数据，样本访问移动数据包含样本访问路径数据和样本访问路径长度数据；

SS32：获取移动的路径位置，并根据移动位置经过的路径进行要素标记，得到要素标记数据；其中，要素标记涉及的公式为：

其中，τ_ij表示为要素标记值，Δτ_ij表示为要素标记更新值，k表示为经过的路径总数，C^k表示为经过的路径总长度，Q表示为预设的参数，m表示为样本坐标数据中的样本坐标；

SS33：将若干个要素标记数据组合，得到要素标记组合数据；

SS34：计算若干个要素标记数据在要素标记组合数据中的占比，得到样本标记浓度；

SS35：将要素标记数据、样本访问移动数据与样本标记浓度组合，得到样本访问数据；

S4：计算样本坐标数据与停车位置坐标点中各个坐标点之间的路径值，并将若干个路径值组合，得到路径距离数据；涉及的计算式包括：

其中，D_LJi表示为路径值，x_i表示为样本坐标数据位于第i行，x_j表示为坐标点位于第j行，y_i表示为样本坐标数据位于第i列，y_j表示为坐标点位于第j列；

x_i通过第一坐标公式获取，该第一坐标公式为：

其中，a1表示为城市坐标栅格中的横坐标轴长，mod(i,y_i)表示为i除以y_i的余数，i表示为非零的自然数；

y_i通过第二坐标公式获取，该第二坐标公式为：

其中，a2表示为城市坐标栅格中的纵坐标轴长，表示为取大于等于数值的最小整数；

S5：对路径距离数据进行最优迭代筛选，得到路径迭代数据；其中，路径迭代数据中包含样本标记迭代浓度；

S6：利用样本标记迭代浓度和停车位置坐标点构造停车矩阵；

S7：获取待停车辆位置数据，将所述待停车辆位置数据进行坐标化设定，得到待停车辆坐标数据；

S8：利用停车矩阵将待停车辆坐标数据进行分析，得到待停车辆分析结果，包括：

SS81：获取待停车辆坐标数据在样本访问数据中对应的样本访问值和样本标记浓度值；

SS82：利用样本访问值和样本标记浓度值获取停车矩阵上对应的最小矩阵元素；

SS83：利用最小矩阵元素获取待停车辆的停车路径。

2.根据权利要求1所述的一种利用随机矩阵优化城市停车构造方法，其特征在于，将城市位置数据和停车位置数据进行预处理，得到城市坐标栅格和停车位置坐标点，具体的步骤包括：

S21：根据预设的横坐标轴长和纵坐标轴长，将城市位置数据设定为城市坐标栅格；

S22：将停车位置数据在城市坐标栅格上进行定位和标记，得到停车位置坐标点。

3.根据权利要求1所述的一种利用随机矩阵优化城市停车构造方法，其特征在于，对路径距离数据进行最优迭代筛选，得到路径迭代数据，包括：

S31：将路径距离数据中的若干个路径值进行最值筛选，得到路径最值数据和路径筛选数据；其中，路径最值数据包含路径最小值和路径最大值；

S32：将路径筛选数据中的若干个路径筛选值进行降序排列，得到路径筛选排序数据；

S33：将路径筛选数据和路径筛选排序数据组合，得到路径迭代数据。