基于数据驱动的智能停车诱导与推荐第 1 章 选题背景和意义1.1 课题背景随着居民收入和生活水平的提高，私家车保有量迅速增加，在给车主出行带来便捷的同时，也带来了城市高峰拥堵，和停车难的问题。对于交通拥堵问题，诸多导航类软件已经可以提供智能化路线推荐，和实时路况报告，而“停车难”问题，却没有得到足够的关注和有效的解决。在城市化进程的推进和智能交通系统的发展中，城市停车对交通出行和区域经济发展的影响逐渐凸显，是日常出行和智能交通研究的重要课题。停车难问题来源：（1）城市机动车保有量持续快速增长，停车设施建设严重滞后，很难满足停车需求；（2）驾车出行者缺少实时有效的停车信息：一方面目前的停车发布信息多为模糊的“空”、“满”状态，无法给车主提供剩余车位信息，可能会出现多个车主驶向车位余量很少的停车场，使得有些车主因场满而无法停车，并造成了无效车流进一步加重了交通负担；另一方面停车信息的发布滞后，没有前瞻性，尤其是停车高峰期部分车场可能会迅速停满，因此需要对停车需求进行预测。（3）对车主选择停车场没有进行合理疏导，各停车场间信息相对孤立没有被整合，导致
