Анализ данных сервиса платной парковки для создания эффективной системы ценообразования (на примере Владивостока)

Проблема распределения и эксплуатации парковочных мест является важной частью исследований в области интеллектуального транспорта. В последние годы в связи с резким увеличением числа автомобилей выразилась проблема ограниченности ресурсов парковочных мест. Эффективное управление парковками требует анализа огромного массива данных и проведения моделирования для оптимизации использования парковочных мест. Внедрение и функционирование умного платного парковочного пространства в г. Владивостоке создает интересную прикладную область для интеллектуального анализа данных и машинного обучения. В исследовании используются масштабный набор данных об исторических транзакциях по парковке во Владивостоке, включая тип транспортного средства, время, местоположение, продолжительность сессии и другие критерии для создания модели данных, отражающей взаимосвязь между ценами на парковку, спросом и доходами. В статье описывается механизм создания модели данных, включающей в себя все важные аспекты функционирования платных парковок и факторы, влияющие на заполняемость. Использование этой модели позволит проводить машинное обучение, применять модели и оценивать эффективность их применения. Исследование также определяет ключевые факторы, влияющие на спрос на парковку, такие как время суток, день недели, местоположение и др. Модель данных и идеи, полученные в результате этого исследования, могут быть использованы правительствами и собственниками для оптимизации использования платных парковок и улучшения управления дорожным движением в умных городах. Подход, представленный в этой статье, можно применить к другим городам для создания систем ценообразования на основе данных, отвечающих конкретным потребностям и характеристикам каждого города.

1. Parmar J., Das P., Dave S.M. Study on demand and characteristics of parking system in urban areas: A review. Journal of Traffic and Transportation Engineering (English Edition). 2020;7(1):111–124. https://doi.org/10.1016/j.jtte.2019.09.003

2. Lautso K. Mathematical relationships among parking characteristics and revising and reduction methods of parking field survey information. Transportation Research Part B: Methodological. 1981;15(2):73–83. https://doi.org/10.1016/0191-2615(81)90034-5

3. Allocation of parking demand in a CBD. URL: https://trid.trb.org/View/116002 (Accessed 10th January 2024).

4. Kotb A.O., Shen Y.-C., Zhu X., Huang Y. iParker – A New Smart Car-Parking System Based on Dynamic Resource Allocation and Pricing. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. 2016;17(9):2637–2647. https://doi.org/10.1109/TITS.2016.2531636

5. Zhang X., Pitera K., Wang Y. Parking reservation techniques: A review of research topics, considerations, and optimization methods. Journal of Traffic and Transportation Engineering (English Edition). 2023;10(6):1099–1117. https://doi.org/10.1016/j.jtte.2023.07.009

6. Wang H., He W. A Reservation-based Smart Parking System. In: 2011 IEEE Conference on Computer Communications Workshops (INFOCOM WKSHPS), 10-15 April 2011, Shanghai, China. IEEE; 2011. P. 690–695. https://doi.org/10.1109/INFCOMW.2011.5928901

7. Lu X.-S., Huang H.-J., Guo R.-Y., Xiong F. Linear location-dependent parking fees and integrated daily commuting patterns with late arrival and early departure in a linear city. Transportation Research Part B: Methodological. 2021;150:293–322. https://doi.org/10.1016/j.trb.2021.06.012

8. Корягин М.Е., Вылегжанин И.А. Равновесие Нэша при выделении площадей для организации платных и бесплатных парковок с учетом интересов автомобилистов, городских властей и владельцев парковок. T-Comm – Телекоммуникации и Транспорт. 2022;16(7):36–43. https://doi.org/10.36724/2072-8735-2022-16-7-36-43

9. Tasseron G., Martens K. The Impact of Bottom-Up Parking Information Provision in a Real-Life Context: The Case of Antwerp. Journal of Advanced Transportation. 2017;2017(1). https://doi.org/10.1155/2017/1812045

10. Morozov A.S., Kontsevik G.I., Shmeleva I.A., Schneider L., Zakharenko N., Budenny S., Mityagin S.A. Assessing the transport connectivity of urban territories, based on intermodal transport accessibility. Frontiers in Built Environment. 2023;9. https://doi.org/10.3389/fbuil.2023.1148708

11. Shoup D. Parking and the City. New York, NY: Routledge; 2018. 534 p.

12. Zoeter O., Dance C., Clinchant S., Andreoli J.-M. New Algorithms for Parking Demand Management and a City-Scale Deployment. In: KDD '14: The 20th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining: Proceedings, 24 27 August 2014, New York, USA. New York: Association for Computing Machinery; 2014. P. 1819–1828. https://doi.org/10.1145/2623330.2623359