[发明专利]一种基于前景理论的停车泊位共享效益动态判定方法

说明书

本发明公开一种基于前景理论的停车泊位共享效益动态判定方法，根据停车场历史停车需求量，预测出目标日期内的停车需求量；向移动群智感知网络中的个体开放竞价以征求共享泊位，跟踪个体泊位共享的竞价结果，计算个体的竞价能够为停车场带来的经济效益期望以及自身获得的实际经济收益；引入条件风险价值函数刻画个体因风险而感知到的经济收益，在基于前景理论的竞价判定规则下，以所获取的风险感知收益总和最大化为目标，计算并分析弹性停车激励机制在不同情景下共享泊位的回收判定机理与对外租赁最优价位，实现停车泊位共享效益的动态判定。本发明有利于确保停车场在租赁共享停车泊位时兼顾运营的经济效益与个体风险感知收益。

技术领域

本发明涉及，尤其涉及一种基于前景理论的停车泊位共享效益动态判定方法。

背景技术

近年来，随着智能手机的普及以及信息通信技术的发展，在交通领域通过经济激励的方式鼓励社会大众参与到城市道路资源的协调活动已逐渐成为一种趋势。

特别是在城市停车共享方面，滥觞于加州大学伯克利分校Raja Sengupta教授提出的弹性停车激励机制，停车共享政策不仅可着眼于设计竞价激励模式降低共享泊位的经济成本，提升停车资源利用效率，而且还可以着意于改变驾车者出行行为选择偏好，引导人们从小汽车出行方式转变为其他绿色、低碳的出行方式。其主要思想是将泊位共享者视为移动群智感知网络中的个体，通过逆向密封拍卖的方式保障网络中个体竞价的真实性何可靠性，然后将所回收的泊位重新投放入停车市场，从而在弥补停车供需双方信息不对称的同时，使停车场可以通过租赁换取差额利润空间。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于前景理论的停车泊位共享效益动态判定方法。

本发明采用的技术方案是：

一种基于前景理论的停车泊位共享效益动态判定方法，其包括以下步骤：

步骤1、根据停车场历史停车需求量，预测出目标日期内的停车需求量D；

步骤2、向移动群智感知网络中的个体开放竞价以征求共享泊位，将目标日期内拟回收的共享泊位竞价集合记为B_P＝{β₁,β₂,...,β_p,...,β_P}，其中p为发起竞价的个体，P为可发起竞价的总体人数，B_P即为停车场在目标日期内收到所有竞价价位；

步骤3、跟踪个体泊位共享的竞价结果，计算个体p的竞价能够为停车场带来的经济效益期望π_p以及自身获得的实际经济收益ε_p；

步骤4、根据前景理论设定χ_p为停车场对个体p竞价价位β_p的判定状态，并提出一套可满足B_P即时产生竞价判定的规则，遴选出B_P中的胜标者，将其状态集合记为X_P＝{χ₁,χ₂,...,χ_p,...,χ_P}，其中若χ_p＝1则说明停车场判定个体p的竞价可以被接受，反之χ_p＝0则判定为拒绝；

步骤5、引入条件风险价值函数刻画个体因风险而感知到的经济收益CVaR^η(ε_p)，在基于前景理论的竞价判定规则下，以所获取的风险感知收益总和最大化为目标，计算并分析弹性停车激励机制在不同情景下共享泊位的回收判定机理与对外租赁最优价位，实现停车泊位共享效益的动态判定。

进一步的，所述步骤1中，在预测停车需求量前，对所选取时段的停车泊位占有量进行波动率分析，波动率计算公式如下：