(57)【要約】      （修正有）【課題】モバイルパーキングセンサデータを特徴づけるための方法およびシステム。【解決手段】１つ以上のモバイルセンサから収集されたパーキングデータからターゲットランダム変数が生成モデルで識別され得る。パーキングデータは、時刻と地理的ロケーションとを示すデータを含む。場合によっては、各時刻においておよび地理的ロケーションのうちの各ストリートブロック面についてターゲットランダム変数から支払いデータに関連するパーキングストールの広さが導出され得る。少なくとも部分時間的である観測データに基づいて生成モデルのパラメータが決定され得る。次いで、価格およびレートを含めてパーキングデータを特徴づけるのに使用するための当該の量に関して当該の量を推論するために生成モデルが適用される。【選択図】なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
モバイルパーキングセンサデータを特徴づけるための方法であって、前記方法は、
少なくとも１つのモバイルセンサから収集されたパーキングデータからターゲットランダム変数を生成モデルで識別することであって、前記パーキングデータが、時刻および地理的ロケーションを示すデータを含む、ことと、
少なくとも部分時間的である観測データに基づいて前記生成モデルのパラメータを決定することと、
価格およびレートを含めて前記パーキングデータを特徴づけるのに使用するための当該の量に関して前記当該の量を推論するために前記生成モデルを適用することと
を含む、方法。
【請求項２】
モバイルパーキングセンサデータを特徴づけるためのシステムであって、前記方法は、
少なくとも１つのプロセッサと、
コンピュータプログラムコードを具備するコンピュータ使用可能媒体とを備え、前記コンピュータ使用可能媒体は前記少なくとも１つのプロセッサと通信することが可能であり、前記コンピュータプログラムコードは、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令あって、
前記少なくとも１つのプロセッサと電子的に通信する少なくとも１つのモバイルセンサから収集されたパーキングデータからターゲットランダム変数を生成モデルで識別することであって、前記パーキングデータが、時刻および地理的ロケーションを示すデータを含む、ことと、
少なくとも部分時間的である観測データに基づいて前記生成モデルのパラメータを決定することと、
価格およびレートを含めて前記パーキングデータを特徴づけるのに使用するための当該の量に関して前記当該の量を推論するために前記生成モデルを適用することと
のために構成された、命令を含む、システム。
【請求項３】
前記命令は、前記時刻のうちの各時刻においておよび前記地理的ロケーションのうちの各ストリートブロック面について前記ターゲットランダム変数から支払いデータに関連するパーキングストールの広さを導出するためにさらに構成された、請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記当該の量は、前記価格および前記レートを動的に設定するのに使用する前記パーキングデータを特徴づけるために使用される、請求項２に記載のシステム。
【請求項５】
前記当該の量は、地理的ロケーションに駐車することを望んでいるドライバにアドバイスを提供するのに使用する前記パーキングデータを特徴づけるために使用される、請求項２に記載のシステム。
【請求項６】
前記生成モデルは、支払い済み−未払いで乗算された占有−空きであるストールのカウントを含み、前記カウントは小さい有界整数を含む、請求項２に記載のシステム。
【請求項７】
前記生成モデルは、潜在過程がガウス過程と基底関数との組合せとしてフル状態およびそれの分散を推進するという仮定を含む、請求項２に記載のシステム。
【請求項８】
前記少なくとも１つのモバイルセンサは、車両中にあるか前記車両に組み込まれたセンサを備える、請求項２に記載のシステム。
【請求項９】
クライアントデバイスによって実行されたとき、
少なくとも１つのモバイルセンサから収集されたパーキングデータからターゲットランダム変数を生成モデルで識別することであって、前記パーキングデータが、時刻および地理的ロケーションを示すデータを含み、前記少なくとも１つのモバイルセンサが、車両中にあるか前記車両に組み込まれたセンサを備える、ことと、
少なくとも部分時間的である観測データに基づいて前記生成モデルのパラメータを決定することと、
価格およびレートを含めて前記パーキングデータを特徴づけるのに使用するための当該の量に関して前記当該の量を推論するために前記生成モデルを適用することと
を含む機能を前記クライアントデバイスに実施させる、モバイルパーキングセンサデータを特徴づけるための命令を記憶したコンピュータ可読媒体。
【請求項１０】
前記機能は、前記時刻のうちの各時刻においておよび前記地理的ロケーションのうちの各ストリートブロック面について前記ターゲットランダム変数から支払いデータに関連するパーキングストールの広さを導出することをさらに含む、請求項９に記載のコンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
実施形態は、一般にパーキング管理の分野に関する。実施形態はまた、パーキング占有画像および関係するデータを収集するデジタルビデオカメラを含むモバイルコンピューティングデバイスおよびモバイルセンサ技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
多くの現代都市および市街地の目的は、パーキング占有データを収集し、これを支払いデータに結びつける一方で、パーキングポリシー決定に関連する誤りのリスクを最小限に抑え、さらにまた一方で、ドライバおよびパーキング執行職員を案内するための、モバイルセンサ技術の使用である。モバイルセンサは、移動する前に１日間または１週間ブロック面を観測するポータブルセンサとは対照的に、絶え間なく移動し、したがって、ある時点における占有を「見る」だけである。そのような感知方法は、あらゆるストールにセンサを設置するよりもはるかに良い、データの値とデータ収集のコストとの間のトレードオフを提供することが可能である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
以下の概要は、開示される実施形態に固有の革新的特徴のうちのいくつかの理解を可能にするために提供されるものであり、完全な説明となるように意図されたものではない。本明細書で開示される実施形態の様々な態様の完全な諒解は、本明細書全体、特許請求の範囲、図面、および要約書を全体として取り入れることによって獲得され得る。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
したがって、開示される実施形態の一態様は、パーキング管理のための改善された方法およびシステムを提供することである。
【０００５】
開示される実施形態の別の態様は、モバイルコンピューティングデバイスおよびモバイルセンサ技術から収集されたデータを利用する、改善されたパーキング管理方法およびシステムを提供することである。
【０００６】
開示される実施形態のまた別の態様は、パーキング管理を最適化するのに分析および使用するためのパーキング占有画像および関係するデータを収集するための方法およびシステムを提供することである。
【０００７】
開示される実施形態のさらに別の態様は、それの推論技法を含むモバイルパーキングセンサデータを特徴づけるための方法およびシステムを提供することである。
【０００８】
開示される実施形態の別の態様は、パーキングデータを特徴づけるのに、および例えばレートなどの更新されたポリシー変数を推奨するのに使用する当該の量を推論するために適用され得る、生成モデルを提供することである。
【０００９】
上述の態様ならびに他の目的および利点は、今や、本明細書で説明されるように達成され得る。モバイルパーキングセンサデータを特徴づけるための方法およびシステムが開示される。少なくとも１つのモバイルセンサから収集されたパーキングデータからターゲットランダム変数が生成モデルで識別され得る。パーキングデータは、時刻と地理的ロケーションとを示すデータを含む。次いで、各時刻においておよび地理的ロケーションのうちの各ストリートブロック面についてターゲットランダム変数から支払いデータに関連するパーキングストールの広さが導出され得る。少なくとも部分時間的である観測データに基づいて生成モデルのパラメータが決定され得る。次いで、パーキングデータを特徴づけるのに、および例えばレートなどの更新されたポリシー変数を推奨するのに使用するための当該の量を推論するために生成モデルが適用される。
【００１０】
添付の図は、それらの中の同じ参照数字が個別の図全体にわたって同等のまたは機能的に類似する要素を指し、本明細書に組み込まれ、本明細書の一部を形成し、本発明をさらに示し、発明の詳細な説明とともに、本発明の原理について説明するのに役立つ。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、好ましい一実施形態による、パーキング占有データを収集するのに使用するシステムのブロック図を示す。
【図２】図２は、別の例示的な実施形態による、図１に示されたモバイルデバイスの概略図を示す。
【図３】図３は、別の例示的な実施形態による、空きをもつブロック面を検出するためのＲＯＣを示す例示的なデータを示すグラフを示す。
【図４Ａ】図４Ａは、別の例示的な実施形態による、ＯＦ（占有部分）とＰＦ（支払い部分）との間の関係を示す例示的なデータを示すグラフを示す。
【図４Ｂ】図４Ｂは、別の例示的な実施形態による、ＯＦ（占有部分）とＰＦ（支払い部分）との間の関係を示す例示的なデータを示すグラフを示す。
【図５Ａ】図５Ａは、別の例示的な実施形態による、特定のロケーションについての１５０個の時間的スパースサンプルの例示的なデータを示すグラフを示す。
【図５Ｂ】図５Ｂは、別の例示的な実施形態による、特定のロケーションについての１５０個の時間的スパースサンプルの例示的なデータを示すグラフを示す。
【図６Ａ】図６Ａは、別の例示的な実施形態による、特定のロケーションについての時間的スパースサンプルを示す例示的なデータを示すグラフを示す。
【図６Ｂ】図６Ｂは、別の例示的な実施形態による、３時間平均に対応する時間的スパースサンプルを示す例示的なデータを示すグラフを示す。
【図７Ａ】図７Ａは、別の例示的な実施形態による、特定のロケーションについての予測されるジョイント占有−支払い挙動を示す例示的なデータを示すグラフを示す。
【図７Ｂ】図７Ｂは、別の例示的な実施形態による、特定のロケーションについての予測されるジョイント占有−支払い挙動を示す例示的なデータを示すグラフを示す。
【図８】図８は、例示的な一実施形態による、モバイルパーキングセンサデータを特徴づけるための方法の論理動作ステップを示す動作の高レベルフローチャートを示す。
【図９】図９は、例示的な一実施形態による、コンピュータシステムの概略図を示す。
【図１０】図１０は、例示的な一実施形態による、モジュールと、オペレーティングシステムと、ユーザインターフェースとを含むソフトウェアシステムの概略図を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
これらの非限定的な例において論じられる特定の値および構成は変更され得、１つまたは複数の実施形態を示すために引用されたものにすぎず、それらの範囲を限定するものではない。
【００１３】
図１は、好ましい例示的な一実施形態による、パーキング占有データを収集するのに使用するシステム１００のブロック図を示す。システム１００は、デジタルビデオカメラなど、モバイルセンサ１０２を有するモバイルデバイス２０１を概して含む。モバイルデバイス２０１（例えば、ワイヤレス／セルラースマートフォン、モバイルタブレットコンピューティングデバイスなど）は、ワイヤレスネットワーク１０４とワイヤレス通信することができる。本明細書で利用する「モバイルデバイス」という用語は、単にスマートフォン、タブレットコンピュータなどのハンドヘルド様電子デバイスを指すのではなく、例えば、動いている車両上に取り付けられるかまたはそれに組み込まれるシステム、装置、またはデバイスの意味における「モバイル」または「モビリティ」を指すことに留意されたい。図１に示されたシステム１００は、「モバイルデバイス」および「モバイルセンサ」の使用の一例にすぎない。車両のコンテキストにおいてモバイルセンサおよび／またはデバイスとして他の実施形態が実装され得る。
【００１４】
いくつかの実施形態では、ワイヤレスネットワーク１０４は、例えば、セルラー電話ネットワーク（例えば、ＣＤＭＡ、ＴＤＭＡ、ＧＳＭ（登録商標）など）であり得る。他の実施形態では、ワイヤレスネットワーク１０４はＷｉ−Ｆｉネットワークであり得る。さらに他の実施形態では、ワイヤレスネットワーク１０４は、合成Ｗｉ−Ｆｉ／セルラー電話ネットワークまたは別のタイプのワイヤレスネットワークであり得る。モバイルセンサ１０２は、パーキングエリア１０６に関するパーキング占有データを収集するために採用され得る。パーキングエリア１０６は、例えば、パーキングロット、路上パーキングエリアなどであり得る。
【００１５】
実験的な一実施形態では、例えば、車中にあるラップトップに関して、あるいはカメラに埋め込まれるかまたはそれに接続されたＳＤカードおよびテラバイトハードドライブのコンテキストにおいてワイヤが使用され得る。理由は、潜在的に高いフレームレートおよび高解像度ビデオを送信するために多量の帯域幅が必要とされるからである。実際、１０秒ごとにわずか８ビットのデータを送る必要がある街路内感知ソリューションでもコストの大部分は、ワイヤレス通信のコストと、そのような通信に電力供給するために必要とされるバッテリーとである。
【００１６】
本明細書でより詳細に開示するように、自治体もしくは都市または他の団体もしくは機関は、ポリシー決定と、ドライバおよび執行職員を案内することとにおける誤りのリスクを最小限に抑える推論を行うために、モバイルセンサ１０２などのモバイルセンサを使用してパーキング占有データを収集し、これを支払いデータに結びつけることができる。本明細書でより詳細に説明するように、空間的および時間的にスパースであるモバイルセンサ観測に適した占有および支払いのための推論手順およびシステムが実装され得る。
【００１７】
図２は、例示的な一実施形態による、図１に示されたモバイルデバイス２０１の概略図を示す。図２に示されたモバイルデバイス２０１は例示的であり、変形および変更が可能であることを諒解されよう。したがって、いくつかの実施形態では、モバイルデバイス２０１はスマートフォンでないことがあり、例えば、モバイルタブレットコンピューティングデバイスであり得る。いくつかの実施形態では、モバイルセンサ１０２は、カメラが別のデバイスまたは車内配置モバイルデバイスと通信（例えば、ワイヤードまたはワイヤレス）するように、車両に取り付けられたスタンドアロンカメラとして実装され得る。ただし、図２に示された実施形態では、モバイルデバイス２０１は、例示のためにスマートフォンまたはタブレットコンピューティングデバイス実装形態として示されている。
【００１８】
図２に示された例に示されているように、モバイルデバイス２０１は、モバイルセンサ１０２（例えば、デジタルビデオカメラ）と、コントローラ２０２と、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）モジュール２０４と、ＲＦモジュール２０６と、ＷｉＦｉモジュール２０８と、コンピュータ可読媒体（ＣＲＭ）２１０と、ディスプレイモジュール２１２と、入力モジュール２１４と、全地球測位システム（ＧＰＳ）モジュール２１６と、動き検出モジュール２１８とを含むことができる。コントローラ２０２は、例えば、モバイルセンサ１０２によって収集された何らかのデータ（例えば、ビデオデータ）の収集、送信、および表示を含めて、モバイルセンサ１０２のアクティビティを制御することができる。
【００１９】
いくつかの実施形態では、モバイルデバイス２０１は、バッテリーモジュール、デバイス配向モジュール、磁力計モジュール、３次元ジャイロスコープモジュール、コネクタモジュール、オーディオモジュール、３次元ビデオ処理モジュール、加速度検出モジュール、カメラモジュールなど、追加のモジュールを含むことができる。いくつかの実施形態では、モバイルデバイス２０１は、デバイスがユーザによって容易に動かされることを可能にするのに十分なサイズ、寸法、および重みであり得る。例えば、モバイルデバイス２０１はポケットサイズであり得る。
【００２０】
１つまたは複数の集積回路として実装され得るコントローラ２０２は、モバイルデバイス２０１の全体的な動作を制御および管理することができる。例えば、コントローラ２０２は、ＣＲＭ２１０に記憶され得る様々なアセットを取り出すこと、様々なモジュールの機能にアクセスすること（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）モジュール２０４を介して他のＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）対応デバイスと対話すること）、ＣＲＭ２１０上に常駐している様々なソフトウェアプログラム（例えば、オペレーティングシステムおよびアプリケーション）を実行することなど、様々なタスクを実施することができる。いくつかの実施形態では、コントローラ２０２は、機械可読命令を実行するように構成された１つまたは複数のプロセッサ（例えば、マイクロプロセッサまたはマイクロコントローラ）を含むことができる。例えば、コントローラ２０２は、シングルチップアプリケーションプロセッサを含むことができる。コントローラ２０２は、任意の好適な方法でＣＲＭ２１０にさらに接続され得る。
【００２１】
Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）モジュール２０４は、他のＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）対応デバイスとのワイヤレス通信を実施するためにハードウェアの任意の好適な組合せを含むことができる。コントローラ２０２と他のＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）対応デバイス間でＲＦ信号が交換され得る。いくつかの実施形態では、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）モジュール２０４は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）基本レート／拡張データレート（ＢＲ／ＥＤＲ）および／またはＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）低エネルギー（ＬＥ）規格に従ってそのようなワイヤレス通信を実施することができる。Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）プロトコルは、概して、短い距離（例えば、３０メートル）にわたって複数のデバイス間のポイントツーポイントワイヤレス通信を可能にする。
【００２２】
Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）は、それの導入以来広範に普及しており、様々な異なるデバイスにおいて現在使用されている。Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）がより多様な適用例において使用されることを可能にするために、技術の低エネルギー変形態がＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）コア仕様、バージョン４．０に導入された。Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）低エネルギー（ＬＥ）は、概して、デバイスが電力の少量を引き出しながらワイヤレス通信することを可能にする。Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）  ＬＥを使用しているデバイスは、それらのバッテリーが再充電される必要なしに、しばしば１年を超えて動作することができる。
【００２３】
例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）モジュール２０４は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）  ＬＥ（例えば、シングルモード動作）のみに基づいてデバイス発見、接続確立、および通信を実施するために好適なハードウェアを含むことができる。別の例として、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）モジュール２０４は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）  ＢＲ／ＥＤＲとＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）  ＬＥの両方（例えば、デュアルモード動作）に基づいてデバイス発見、接続確立、および通信のために好適なハードウェアを含むことができる。さらに別の例として、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）モジュール２０４は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）  ＢＲ／ＥＤＲのみに基づいてデバイス発見、接続確立、および通信のために好適なハードウェアを含むことができる。
【００２４】
ＲＦモジュール２０６は、ワイヤレスボイスおよび／またはデータネットワークとのワイヤレス通信を実施するためにハードウェアの任意の好適な組合せを含むことができる。例えば、ＲＦモジュール２０６は、モバイルデバイス２０１のユーザがワイヤレスボイスネットワークを介して電話呼を発することを可能にするＲＦトランシーバを含むことができる。ＷｉＦｉモジュール２０８は、他のＷｉＦｉ対応デバイスとのＷｉＦｉベース通信を実施するためにハードウェアの任意の好適な組合せを含むことができる。ＣＲＭ２１０は、例えば、プログラムコードおよび／またはデータを記憶することができるディスク、フラッシュメモリ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ハイブリッドタイプのメモリ、光ディスクドライブ、あるいは任意の他の記憶媒体を使用して実装され得る。ＣＲＭ２１０は、オペレーティングシステム、アプリケーション、および関係するプログラムコードを含む、コントローラ２０２によって実行可能なソフトウェアプログラムを記憶することができる。
【００２５】
ソフトウェアプログラム（本明細書ではソフトウェアまたはアプリとも呼ばれる）は、コントローラ２０２によって実行可能な任意のプログラムを含むことができる。いくつかの実施形態では、いくつかのソフトウェアプログラムがモバイルデバイス２０１上にそれの製造業者によってインストールされ得、他のソフトウェアプログラムがユーザによってインストールされ得る。ソフトウェアプログラムの例は、オペレーティングシステム、車両ロケータアプリケーション、生産性アプリケーション、ビデオゲームアプリケーション、個人情報管理アプリケーション、メディアアセットを再生および／またはメディアアセットデータベースをナビゲートするためのアプリケーション、呼を発するおよび／または受信するように電話インターフェースを制御するためのアプリケーションなどを含むことができる。例えば、ソフトウェアプログラムは、モバイルデバイス２０１のユーザがモバイルセンサ１０２（例えば、デジタルビデオカメラ）をアクティブにし制御することを可能にするアプリケーションを含むことができる。いくつかのソフトウェアプログラムは、モバイルデバイスとの通信および／またはモバイルデバイスの制御を行うことができ、いくつかのソフトウェアプログラムは、モバイルデバイス２０１からの制御信号または他の入力に応答することができる。
【００２６】
ディスプレイモジュール２１２は、ＣＲＴディスプレイ、ＬＣＤディスプレイ（例えば、タッチスクリーン）、プラズマディスプレイ、ダイレクトプロジェクションまたはリアプロジェクションＤＬＰ、マイクロディスプレイなどを含む、任意の好適なディスプレイ技術を使用して実装され得る。様々な実施形態において、ディスプレイモジュール２１２は、ユーザインターフェース、画像などを視覚的に表示するために使用され得る。
【００２７】
入力モジュール２１４は、タッチスクリーン（例えば、ＬＣＤベースのタッチスクリーン）、ボイスコマンドシステム、キーボード、コンピュータマウス、トラックボール、ワイヤレスリモート、ボタンなどとして実装され得る。入力モジュール２１４は、ユーザが、コントローラ２０２の機能を呼び出すための入力を提供することを可能にすることができる。いくつかの実施形態では、入力モジュール２１４とディスプレイモジュール２１２は合成または統合され得る。例えば、モバイルデバイス２０１は、画像を表示し、またユーザ入力をキャプチャするＬＣＤベースのタッチスクリーンを含むことができる。例示的に、ユーザは、アイコンを表示するタッチスクリーンの表面の領域上で彼または彼女の指をタップすることができる。タッチスクリーンは、タップをキャプチャし、それに応じて、アイコンに関連するソフトウェアプログラムを開始することができる。ソフトウェアプログラムを開始すると、アプリケーションのグラフィカルユーザインターフェースが、ユーザへの提示のためにタッチスクリーン上に表示され得る。
【００２８】
スパースデータを前提とした占有に関する推論に関する以前の研究では、占有が有限の時間間隔にわたって測定されると仮定された。開示する手法はそのような仮定を必要としない。必要とされる推論のための１つの手法は、占有と支払いの平均の間の直線関係に適合することであり得る。サンフランシスコ市は最近、例えば、ヒストリカルでほぼ完全なセンサおよび支払いデータに基づいて、支払い部分を前提として占有部分を予測するための線形回帰を展開しており、３０％の彼らのポリシー決定誤り率が、そのような誤り率が高いと考える人がいるかもしれないが、良好であると主張している。そのような手法は時間平均占有部分を概略的に推定することができるが、この手法は、高部分マイナス低部分の劣悪な平均を提供する。
【００２９】
１つの改善は、占有部分にガウス過程を適合させることであり得るが、開示する実施形態はその先を行く。すなわち、本明細書でより詳細に説明するように、生成モデルが実装され得、｛占有、空き｝×｛支払い済み、未払い｝のストール（フル状態）のカウントが小さい有界整数であり、ガウシアンでない。開示する手法は、潜在過程が、ガウス過程と基底関数との組合せであるフル状態およびそれの分散を推進すると仮定する。採用され得る生成モデルの一例は潜在ガウス過程モデルであることに留意されたい。しかしながら、他のタイプの生成モデルが採用され得ることを諒解されたい。
【００３０】
開示する方法は、フル状態に関してより正確な推測を行う。特に、基底関数は、例えば、稼働時間の終わりにおける支払いの、（ほぼ）不連続性を可能にする。したがって、推論は、支払いから占有への線形回帰を実施する方法には決して妥当でない稼働時間外に行われ得る。開示する手法は、観測される時間および場所とモバイル感知誤り率とが我々の制御下にないことがあるときに重要である、信頼できる不確実性測度を提供する。したがって、我々は、不確実性が高いときはポリシー変更なしを選好し、モバイルセンサを配線するためにガウス過程バンディットを使用することができる。生成モデルが採用されるので、支払いのみ、占有および支払いのみ、ならびに手動調査からのフル状態データなど、複数の入力タイプが同時に活用され得る。最後に、例えば、モバイルセンサの占有カウントの誤りを考慮するために、モデルにレイヤが追加され得る。
【００３１】
開示する手法はまた、潜在ガウス過程に関する最先端技術に対して行われ得る新規性のある少なくとも２つの請求項を伴う。第１に、開示する手法は、ラプラス近似を２レベルプログラムとして認識し、既知の方法よりも非凸モデルのためにより高速でより信頼できる２レベル信用領域方法を利用する。第２に、すべての曜日が異なるが、いくつかは他のものよりももっと異なるということを把握する、新しい共分散モデルが実装され得る。
【００３２】
容量ｎの単一のブロック面の状態は、時間ｔにおいて、占有および支払い済み、占有および未払い、空きおよび支払い済み、または空きおよび未払いであるストールの数である成分Ｚ１（ｔ）、Ｚ２（ｔ）、Ｚ３（ｔ）、Ｚ４（ｔ）をもつ合計でｎになるベクトルＺ（ｔ）によって要約され得る。簡単のために、ブロック面の観測Ｙ（ｔ）はＹ（ｔ）＝Ａ（ｔ）Ｚ（ｔ）の形式であると仮定され得、ただし、Ａ（ｔ）は、それぞれフル状態の観測、占有および支払いのみの観測、占有のみの観測、または支払いのみの観測について、以下のようになり得る。
【００３３】
【数１】
2017068840.tif 000002
【００３４】
他のオプションについては、本明細書で後ほど説明する。駐車することが合法的であり、典型的には支払う必要がある時間である「稼働時間」または「稼働の時間」は、インジケータＳ（ｔ）：＝１ｔ∈ｏｐｅｒａｔｉｎｇｈｏｕｒｓ∈｛０，１｝によって表され、これは、稼働時間の終わりにおいてほぼ不連続の挙動を受け得る支払い確率を予測するのに有用である。時間
【００３５】
【数２】
2017068840.tif 000003
【００３６】
における観測のセットはデータセットＤを形成し、モードおよびハイパーパラメータ選択のためのデータセットの集合はトレーニングセット
【００３７】
【数３】
2017068840.tif 000004
【００３８】
を形成する。
【００３９】
【数４】
2017068840.tif 000005
【００４０】
問題は、リアルタイム乾燥機ガイダンスおよびポリシー決定の場合など、Ｄを前提としてフル状態Ｚ（ｔ）の汎関数を推定することである。リアルタイムドライバ案内は、ｔにおける支払いを前提としてｔ＋δｔにおいて少なくとも１つの空きのストールがある確率を必要とし、これは、Ｐ（Ｚ１（ｔ＋δｔ）＋Ｚ２（ｔ＋δｔ）＜ｎ｜Ｚ１（ｔ）＋Ｚ３（ｔ），Ｄ）である。リアルタイム執行案内は、現在の支払いを前提として占有および未払いであるストールの予想される数を必要とし、これは、Ｅ［Ｚ２（ｔ＋δｔ）｜Ｚ１（ｔ）＋Ｚ３（ｔ），Ｄ］である。レート、稼働時間、時間制限、および日／週時間セグメントに関するポリシー決定は、過去、現在、または将来の時間Ｈのセットにわたって平均占有部分、高部分マイナス低部分、または他の占有ベースの基準を必要とする。履歴ベースの執行案内は、時間Ｈのセットにわたって占有および未払いであるストールの平均数を必要とする。各々は、適切なＦ（・）について形式＜Ｆ（Ｚ（ｔ）＞ｔ∈Ｈ｜Ｄである。
【００４１】
開示する実施形態は、モデル、パラメータ推定、および予測という、３つの部分を概して含む。
【００４２】
モデルに関して、任意の時間ｔにおいて、潜在ガウス過程モデルは以下のように利用され得る。
【００４３】
【数５】
2017068840.tif 000006
【００４４】
時間ｔにおける観測Ｙ（ｔ）は、フル状態Ｚ（ｔ）と、問題記述におけるように行列Ａ（ｔ）によって提供される観測のタイプとに依存する。容量ｎおよびディリクレパラメータ
【００４５】
【数６】
2017068840.tif 000007
【００４６】
を前提として、フル状態Ｚ（ｔ）は多項ディリクレ分布を有し、したがって、観測は、以下のように周辺化された多項ディリクレである。
【００４７】
【数７】
2017068840.tif 000008
【００４８】
パラメータα（ｔ）は、以下のように平均値関数を通してガウス過程ｕ：＝ｚ（ｔ）＋Ｍ（ｔ）ｍに関係する。
【００４９】
【数８】
2017068840.tif 000009
【００５０】
ただし、ｕ１、ｕ２、ｕ３は、占有、支払い済み前提占有、および支払い済み前提空きであるロギングされたオッズであるが、ｕ４はＺの分散を制御する、と解釈される。実際、Ｘが、同じカウントｎおよびＺとして平均をもつ多項ランダム変数である場合、
【００５１】
【数９】
2017068840.tif 000010
【００５２】
基底関数Ｍ（・）は、ｕ｜ｍの平均が以下になるように選定された。
Ｍ（ｔ）ｍ＝（ｍ１，ｍ２Ｓ（ｔ）＋ｍ３（１−Ｓ（ｔ）），ｍ４Ｓ（ｔ）＋ｍ５（１−Ｓ（ｔ）），ｍ６）Ｔ
ただし、Ｓ（ｔ）は、支払い確率における不連続性を可能にする、稼働時間インジケータである。すべての曜日が異なるが、いくつかは他のものよりももっと異なるとき、ガウス過程Ｚ（・）｜θは、１日および１週間の周期をもつ２つのガウス過程（ｚ（・）｜θ）⊥（ｚ７（・）｜θ）の重み付き結合である。θを前提としてｚ（・）、ｚ１（・）、ｚ７（・）が同じ分散を共有することができるように、平方根重み付け方式が使用され得、ω∈［０，１］、ｖ∈Ｒ＋の場合、
【００５３】
【数１０】
2017068840.tif 000011
【００５４】
が留意される。毎日および毎週の周期距離ｄ１（・，・）、ｄ７（・，・）は、時間ｓ、ｔについて以下の周期Ｐ距離を使用して構成され得る。
【００５５】
【数１１】
2017068840.tif 000012
【００５６】
θの成分θＭＦ、θＳＳに関して、ｔ０が日曜日の００：００を示すものとして、以下の重み付けが利用され得る。
【００５７】
【数１２】
2017068840.tif 000013
【００５８】
したがって、θＭＦまたはθＳＳを増加させると、月曜日から金曜日または土曜日から日曜日がｚ１（・）に一層類似するようになる。θの成分θ１、．．．、θ４、θｖ、θｐに関して、Ｐ∈｛１，７｝についての共分散カーネルが以下のように選定され得る。
【００５９】
【数１３】
2017068840.tif 000014
【００６０】
ただし、マテルン関数Ｍｖ（・｜・）は、第２種の修正ベッセル関数Ｋｖ（・）を伴う。最終的に、それは、平均μおよび共分散Σをもつパラメータｍ、θについての事前のガウシアンと仮定され得る。
【００６１】
パラメータ推定のために、所与のデータセットＤおよびハイパーパラメータ（μ，Σ）｜Ｄについて、複数のトレーニングデータセットＤ：＝｛Ｄ１，．．．，Ｄｃａｒｄ（Ｄ）｝を前提として、θ｜Ｄ、μ、Σが推定され得る。以下に、推定θ｜Ｄ、μ、Σが推定されるシナリオを提供する。我々は時間ｔ１、ｔ２、．．．、ｔＮに関係するデータセットＤを見ることができると仮定し、ｘ：＝ｚ（ｔ１）；ｚ（ｔ２）；．．．；ｚ（ｔＮ）；ｍ）とする。上記のモデルはＰ（ｘ，θ，Ｄ）に閉形式を提供するが、推論は、様々なモンテカルロ近似、変分近似、およびラプラス近似がそれについてある厄介な分布Ｐ（θ｜Ｄ）またはＰ（θ，Ｄ）のうちの１つを伴う。いくつかの実施形態では、我々は、ラプラス近似を用いて作業することを選定することができる。所与のθ、Ｄについて、ｘ＊（θ）がｘに関してＰ（ｘ，θ，Ｄ）を最大にし、Ｈ（ｘ，θ）がｘに関するｆ（ｘ，θ）：＝−ｌｏｇＰ（ｘ，θ，Ｄ）のヘッシアンであると仮定する。その場合、ラプラスの近似は以下のようになる。
【００６２】
【数１４】
2017068840.tif 000015
【００６３】
これは、２レベルプログラムを解くθについて点推定値を使用することを示唆する。
【００６４】
【数１５】
2017068840.tif 000016
【００６５】
準ニュートン法を利用して次式を最小化することができ、
【００６６】
【数１６】
2017068840.tif 000017
【００６７】
これは、ｇ（θ）に行くために近似の有限差分導関数を使用し、それら自体は、ｘに関するｆ（ｘ，θ）の近似的最小化に基づく。拡張精度を使用するのでない限り、本発明の発明者の経験によれば、そのような有限差分導関数は、それらが近似的最小化に基づくので、信頼できず、コストがかかることがあった。さらに、θは小さい次元を通常有するので、θに関してｇ（θ）のヘッシアンを活用するアルゴリズムを使用する方がはるかに高速である。したがって、代わりに、本明細書の実施形態では、所与の点θ０に関するｘ＊（θ）の以下の２次展開Ｑ（θ）と結合された信用領域方法を使用してｇ（θ）を最小化することを提案し、ここで、ｘ０、ｄ、Ｄが未決定である。
【００６８】
【数１７】
2017068840.tif 000018
【００６９】
特に、我々は、ｘ０、ｄ、Ｄ、したがって、θ０におけるｇ（θ）の値および勾配を以下のように近似する。
１．ｘに関してｆ（ｘ，θ０）を近似的に最小化し、信用領域を使用してｘ０を与える。
２．得られたｘ０について、ｄ、Ｄのための以下の線形方程式を解く。
【００７０】
【数１８】
2017068840.tif 000019
【００７１】
３．以下の勾配およびヘッシアンとしてθ０におけるｇ（θ）の勾配およびヘッシアンを近似する。
【００７２】
【数１９】
2017068840.tif 000020
【００７３】
導関数は、この方法では自動的に生成され得る。Ａ（θ）：＝Ｈ（Ｑ（θ），θ）の場合、
【００７４】
【数２０】
2017068840.tif 000021
【００７５】
のヘッシアンが見つけられ得る。これは、Ｒ（θ）がＡ（θ）のコレスキー分解である場合、
【００７６】
【数２１】
2017068840.tif 000022
【００７７】
であるというよく知られている事実を使用して達成され得る。このように、Ａ（θ）について適切なシンボル分解を使用するためにコレスキー分解を微分するためのアルゴリズムを拡張して、以下が計算され得る。
【００７８】
【数２２】
2017068840.tif 000023
【００７９】
（μ，Σ）｜Ｄを推定することに関して、この過程は、数個の都市に関連する複数の既存のデータベースに基づき得る。いくつかの実施形態では、上記のラプラス近似のためのタイプＩＩ最尤の遅くて部分的手動の形式が実装され得る。特に、Σはダイアゴナルであり、他の都市についてのオーバーフィッティングのリスクを最小限に抑えるためにデータセットの人的解釈に基づく丸めに結合された、μのパラメータとΣのダイアゴナルとにわたる座標降下の組合せとして使用されると仮定され得る。
【００８０】
予測に関して、２つのタイプの予測が実装され得る。第１に、少なくとも１つの空きのストールがドライバを案内するままであるという確率を予測するときなど、所与の時間ｔにおけるＺ（ｔ）の分布を達成することが望ましい。第２に、時間Ｔのセットにわたる平均占有部分または部分マイナス低が取得される必要があり、これは、適切なＦ（・）のために形式＜Ｆ（Ｚ（ｔ））ｄｔ＞ｔ∈Ｔ｜Ｄである。これらの２つのタスクは、予測時間においてｚ（・）、ｍ｜Ｄ、θをサンプリングすることによって対処され得る。第１の２つのタスクのための方法について説明し、続いてサンプリング方法について説明する。
【００８１】
Ｚ（ｔ）｜Ｄの分布に関して、ｚｐ：＝ｚ（ｔ），ｍのサンプル（ｚｐ（ｋ），ｍ（ｋ）：ｋ＝１，．．．Ｎ）が生成され得、平均化されたモンテカルロが以下のように使用された。
【００８２】
【数２３】
2017068840.tif 000024
【００８３】
支払いＺ１（ｔ）＋Ｚ３（ｔ）＝ｐを前提とした占有Ｚ１（ｔ）＋Ｚ２（ｔ）＝ｚは、以下のようになる。
【００８４】
【数２４】
2017068840.tif 000025
【００８５】
＜Ｆ（Ｚ（ｔ））ｄｔ＞ｔ∈Ｔ｜Ｄの分布に関して、我々はこの分布に関して我々の不確実性を測定したいが、我々は、Ｚ（ｔ）における短期依存性をモデル化しない。我々が行い得る最善のことは、α（・）についての我々の限られた知識に起因する不確実性を測定することであり、これは、Ｆ｜Ｄ：＝＜Ｅ［Ｆ（Ｚ（ｔ））｜α（ｔ）］＞ｔ∈Ｔ｜Ｄの分布によって把握され、我々はこれを、
【００８６】
【数２５】
2017068840.tif 000026
【００８７】
のサンプル（ｚｐ（ｋ），ｍ（ｋ）：ｋ＝１，．．．，Ｎ）で近似し、ただし、
【００８８】
【数２６】
2017068840.tif 000027
【００８９】
は、Ｔにおける均一に離間した時間であり、モンテカルロ分布を使用して、
【００９０】
【数２７】
2017068840.tif 000028
【００９１】
ｚ（・）、ｍ｜Ｄ、θをサンプリングすることに関して、観測時間のセット
【００９２】
【数２８】
2017068840.tif 000029
【００９３】
と、予測時間のセット
【００９４】
【数２９】
2017068840.tif 000030
【００９５】
とに関係するデータセットＤを前提として、
【００９６】
【数３０】
2017068840.tif 000031
【００９７】
が、観測時間における合成過程の値であり、
【００９８】
【数３１】
2017068840.tif 000032
【００９９】
が、予測時間における合成過程の値であるとする。θの点推定値を前提として、我々は次に、ｚｐ、ｍ｜Ｄ、θをサンプリングしたい。最初に、合成過程はｚ（・）｜θ〜ＧＰ（０（・），ｋ（・，・））を満たすことに留意されたく、ただし、
【０１００】
【数３２】
2017068840.tif 000033
【０１０１】
したがって、
【０１０２】
【数３３】
2017068840.tif 000034
【０１０３】
であるとして、我々は以下を有する。
【０１０４】
【数３４】
2017068840.tif 000035
【０１０５】
さらに、ｘ＊＝：（ｚ０＊，ｍ＊）がｘに関してｆ（ｘ，θ）を最小化し、Ｈ＊がその点においてｘに関してｆ（ｘ，θ）のヘッシアンであるとするための演算が実施され得る。ラプラス近似は、我々が以下を仮定することによって進むことを示唆する。
【０１０６】
【数３５】
2017068840.tif 000036
【０１０７】
また、
【０１０８】
【数３６】
2017068840.tif 000037
【０１０９】
であるとする。シューア補行列を使用して、我々のモデルのために、上記の式（１）および（２）から以下が得られる。
【０１１０】
【数３７】
2017068840.tif 000038
【０１１１】
そのようなサンプルは、正規分布のための標準的方法によって容易に生成され得る。
【０１１２】
モバイルセンサからのトレーニングデータをシミュレートするために、ロサンゼルス中の２９２個のブロックについて、Ｚ（ｔ）は、休日を除いて、稼働時間における特定の周期中の６０個のランダム時間においてサンプリングされた。開示する手法は、この周期についての予測を行うために使用された。ＤＬＭ（離散化された線形モデル）もトレーニングされ、β０、．．．、β２およびｖ０を決定するためにブロック面ごとの線形回帰が使用され、ここで、
ｏｃｃｕｐａｎｃｙ（ｔ）｜β０，．．．，β２，ｖ０〜（β０＋β１・ｐａｙｍｅｎｔ（ｔ）＋β２・ａｖｅｒａｇｅｐａｙｍｅｎｔ（ｔ），ｖ０）
ただし、平均支払いは、週の時間ｔにおける１月〜３月中のすべての週にわたる。事後分布を評価するために、このモデルが占有ＺＯ〜Ｎ（ｍＯ，ｖＯ）を予測するとき、我々は以下のように離散分布を抽出する。
【０１１３】
【数３８】
2017068840.tif 000039
【０１１４】
このＤＬＭは、ストローマンのように見えるが、すべてのブロック面にわたるグローバル回帰よりもはるかに良好であることを諒解されたい。
【０１１５】
以下の表１は、異なるタイプの観測上でトレーニングされ、予測時間における支払いへのアクセス有りでまたは無しでテストされた我々の方法についての、ならびに離散化された線形モデルの結果についての、点ごとの負のログ事後予測確率を記載し、ただし、ＯＶＰＵはフル状態を意味し、ＯＰＰは、占有および支払いプラス３時間ごとの支払いの余剰サンプルを意味し、ＯＰは占有および支払いを意味し、Ｏは占有のみを意味し、Ｏ｜Ｐは、予測時間における支払いを前提とした占有を意味する。
【０１１６】
【表１】
2017068840.tif 000040
【０１１７】
明らかに、ＯＶＰＵを予測することは、Ｏ｜Ｐを予測することよりも難しい、Ｏを予測することよりも、はるかに困難である。平均支払いをも使用するＤＬＭでは、Ｏ｜Ｐのための対応するＮＬＰＰＰＰは１．８２３であり、これは提案する方法よりもはるかに悪い。さもなければ、結果は、人が最初に想像し得るようなものでなく、例えば、余剰の支払いデータ（ＯＰＰ）を使用すると、そのデータは依存的であり、モデルを自信過剰にさせ得るので、Ｏ｜Ｐの予測が妨害されるが、それでも、ＯＰＰは、Ｏのみを予測するときには役立つように思われる。
【０１１８】
多くのブロック面は許容最大変更にすでに達していたので、実際の価格変更はそのときにほとんど行われなかったという前提で、１月〜６月挙動への実際の価格変更の影響は小さかったという仮定の下で、高部分マイナス低部分価格推奨は、３つの月曜〜金曜日時セグメントについて推定され、（「理想」と標示された）４月〜６月のフルデータに基づく推奨と比較された。結果は、各セグメント中に入るサンプルのための平均高部分マイナス低部分を取る「平均」について提示される。以下の表は、価格ダウン、価格同じ、および価格アップとしてコード化された、推奨の所与のペアとともに、ブロック面および日時セグメントをカウントし、矢印は、表２に示されているようにそれぞれの方向を示した。
【０１１９】
【表２】
2017068840.tif 000041
【０１２０】
ＤＬＭは、フルデータを使用するときよりも１３個多い重篤な誤り（ダウンアップまたはアップダウン）を生じるが、他の方法についての重篤な誤りのレートは、フルデータを使用することと同様である。概して、開示する手法は、安全になる傾向があり、より頻繁に価格変更なしを推奨する。
【０１２１】
案内のために、テスト時間において支払いデータの支援有りでまたは無しで、４月〜６月中のテスト時間において完全に占有された（ＦＵＬＬ）のではなく、ブロック面が少なくとも１つの空きスペース（ＶＡＣ）を有するかどうかを予測するために、モデルが１月〜３月データ上でトレーニングされた。対応するＲＯＣ曲線３１が、例示的な一実施形態に従って、図３のグラフ３０に示されている。グラフ３０は、図３に示された凡例３３に関連付けられ、一緒に、このデータは、空きをもつブロック面を検出するためのＲＯＣデータを示す。図３に示されたサンプルデータに基づいて、何人かのドライバは、１％を超える偽陽性レート（ＦＰＲ）がいらいらすると思うであろうし、ＦＰＲ＝１％において、開示する方法およびシステムのための真陽性レート（ＴＰＲ）は、テスト時間における支払いなしでは３９％であるが、支払いデータを伴うＴＰＲは４８％である、という結論に達することができる。したがって、支払いデータは、ロサンゼルスでさえ、空きをもつブロック面が検出される数の２０％増加を提供する。
【０１２２】
ランタイムに関して、場合によっては、開示する実施形態は、２．６７ＧＨｚ  ｉ５をもつラップトップ上でｎ＝２０をもつブロック面からの１００個の観測のために１分未満を要し得る。ランタイムは、サンプルの数とともに３乗で増加する。
【０１２３】
単一のブロック面をモデル化するのではなく、いくつかの代替実施形態では、ブロック面の一部分のみについてＺ（ｔ）を定義することが可能であり、これは、極めて長いブロック面では、およびいくつかのストールが場合によっては他のストールとは統計値が異なるときは、例えば、いくつかのストールが住宅向け許可パーキングであり、他のストールが身障者専用パーキングであり、他のストールが１５分時間制限を有し、他のストールがＦＢＩ専用であり、また他のストールが通常の支払いパーキングである場合は、実際的に重要である。また、Ｚ（ｔ）を複数のブロック面のユニオンとして定義することが可能であるが、単一の周辺化された多項ディリクレモデルは、容量の増加につれて計算コストがより高くなり、マージされたブロック面が占有と支払いとの間で極めて異なる関係を有する場合は特に、あまり正確でない推論を与えることがある。
【０１２４】
観測Ｙ（ｔ）のために、非対称ビット反転モデルのような占有用の誤りモデル、いくつかのロケーションでは異なるブロック面における支払いを可能にすることを考慮するための支払い用の誤りモデル、またはモバイル占有検出器のスコア出力を可能にする分布モデルを使用し得る。これらのモデルの各々は、θ中にそれ自体のパラメータを含み得る。フル状態Ｚ（ｔ）について、代替形態は、多項一般化ディリクレ分布、多変量の負の２項分布、または学習された混合分布の短縮バージョンを含む。時々、容量の概念はややあいまいであり、例えば、ストールが分画されないとき、ドライバは分画を尊重せず、または支払いがストールの数を超え得るいくつかのペイアンドディスプレイの設定ではそのようになる。この状況がまれである場合、何らかの公称容量を超える観測を単に打ち切り得るが、それが通例である場合、異なる容量を有する離散分布の混合としてＺ（ｔ）をモデル化し得る。平均値関数σ（・）について、代替形態は、例えば、支払いドライブ占有、ならびにプロビット、一般化極値、またはガウス過程に基づく適応逆リンク関数自体など、代替ネスティング構成を含み得る。
【０１２５】
また、基底関数Ｍ（・）の選定にはかなりのフレキシビリティがあり、例えば、フーリエまたはウェーブレット基底関数を用いて典型的な毎日および毎週の挙動を可能にするか、あるいは、例えば、稼働時間インジケータの平滑化バージョンを使用して、不連続性というよりむしろ稼働時間の終わり付近に高速だが平滑な変化を可能にする基底関数を使用し得る。例えば、ＰＣＡを用いて、基底関数の辞書を学習することを試み得る。これは、我々が試みた最初の事のうちの１つであったが、必ずしも他の都市における挙動を表すとは限らない、例示的なロサンゼルスデータセット中のすべての変形態を確実に把握するために、我々は相当な数を必要とすることがわかり、したがって、我々はガウス過程手法を選好した。さらに、基底関数は、例えば教会、バー、またはレストランの近くの典型的な時系列挙動を予測するための、他の予測特徴、ならびに季節変動または近くのブロック面の挙動を反映する基底関数を含み得る。
【０１２６】
合成過程ｚ（・）は、月曜日から金曜日対土曜日から日曜日以外の方法で日を分ける、重み付けｗ（・｜θ）を有し得る。共分散ＫＰ（・，・｜θ）は、例えば、マテルン以外の多数の周期カーネルから構成され得る。いくつかの実施形態では、対角共分散が使用され得るが、例えば交通状態または超過している会議のために、ドライバの全グループの到着または出発が依存的である場合、例えば占有の勾配と分散との間の依存性が状況を把握することを可能にし得る。さらに、共分散は、周期的挙動ではなく準周期的挙動を表すように選択され得る。例えば、いくつかの実施形態では、円上のユークリッド距離に対応する周期Ｐ距離を使用するのではなく、らせん上のユークリッド距離が使用され得、ここで、３次元はｚＰ（・）の長期変化に対応し、または同じ趣意で、ＫＰ（ｓ，ｔ）ＫＬ（ｓ，ｔ）などのカーネル積を使用し得、ここで、ＫＬ（ｓ，ｔ）は｜ｓ−ｔ｜とともに緩やかに減衰する。もちろん、代替実施形態のコンテキストでは、Ｎ（μ，θ）ではない非正規事前確率の大きい範囲が利用および注入され得る。
【０１２７】
単純なモンテカルロ平均ではなく、分布の末尾に関心がある場合、重要性サンプリングが使用され得る。単一の点推定値を使用するのではなく、例えば、ラプラス近似は、θの複数の点推定値を平均化することに拡張され得る。例えば、本発明の発明者は中央複合設計を実験したが、それらは、サンプリングされたデータセットＤがフル挙動を大いに表さないまれな状況において、単一の点推定値に対して負のログ予測事後確率を大幅に低減するにすぎず、そのような多点技法の使用は計算コストを１０×で増加させ得ることがわかった。
【０１２８】
緩やかに図を視察することにより、実施形態が実装され得るサンプルが示される。一例は、例えば、ロサンゼルス中の特定のロケーションまたはアドレスについての稼働時間中の６か月期間にわたる週の各分における平均占有部分ＯＦと平均支払い部分ＰＦとの測定を伴う。そのようなデータは、例示的な一実施形態に従って、図４Ａおよび図４Ｂのグラフ４２および４４中の黒点によって表されている。グラフ４２および４４は、稼働時間に関して可能な限り良好な線形回帰を示す例示的なデータをプロットしている。例えば、一定の部分の人々が支払う場合、ＯＦとＰＦとの間に直線関係が予想され得る。そのような線は、一部の人々が支払わないようにＰＦ＝０のとき、ＯＦ＝０．０５であるように、正の切片を有する。また、人々が滞在したよりもより長く代価を支払うように、いくつかの場所においてストールが空きだが支払い済みであるとき、負の切片を有することが可能である。この場合、占有と支払いとの間の直線関係を使用して極めて良好な予測が取得され得る。
【０１２９】
例えば、我々がロサンゼルス中の別のロケーションについてこれを繰り返す場合、我々はそのような良い直線関係を経験しない。月曜日から金曜日の１日の早くには、少しの部分の人々しか支払わない。この部分は、１日を通しておよび１日の終わりに向けて増加し、空きだが支払い済みであるストールが定期的に存在する。さらに、土曜日には、両方のより多くの人々が存在し、より大きい数の人々が支払う。この場合、我々が６か月期間にわたって平均化された占有部分曲線を予測した場合、時間的スパースデータを前提として、この特定の例では、線形モデルのＲＭＳＥは０．１１であり得るが、他のモデルは０．０７のＲＭＳＥを達成する。我々は、ブロック面の約２０％についてそのような大きい改善を行うことができる。
【０１３０】
ＯＦとＰＦとの間の相関が高いとき、線形モデルが良好であり得ることが論じられた。実際は、これは必ずしも当てはまるとは限らない。例えば、ＯＦは週の時間とともに大幅に変化しないので、低い相関だが良好な予測可能性を有し得る。相関が負であり、したがってＯＦの最良の線形予測子がＰＦの減少関数である状況にさえ遭遇し得る。
【０１３１】
次に、図３に示されたデータに関連するロケーションのトピックに戻ると、６か月期間にわたる週の異なる時間において占有と支払いとの１５０個のサンプルを観測し得る。そのようなサンプルは、図５Ａおよび図５Ｂのグラフ５２および５４に示されているようにプロットされ得る。ここで、稼働時間中に線形モデルを使用して推定された平均占有部分は、フルデータを用いて測定された平均占有部分と比較され得る。稼働時間を選択することなどのタスクのために、営業時間外でも予測を行うモデルを採用することが有用であり得るが、これは、そのような時間には通常少数の支払いしかないので、線形モデルを利用して達成することが困難であり得る。
【０１３２】
また、予測の１０および９０パーセンタイルを示すことによって、あるいは予測確率分布からの３００個のモンテカルロサンプルを用いて、予測を不確実性の測度と関連付けることが有用である。パーセンタイルが「正しい」である場合、（大雑把に言って）黒線は、時間の約１０パーセント、下側の薄い青線を下回り、時間の約１０パーセント、上側の薄い青線を上回るはずである。モンテカルロサンプルは、土曜日朝の午前５時である、１２５時の周りで特に変動することに留意されたい。この理由は、週末が月曜日から金曜日とは別様に挙動し得ることをモデルが知っており、モデルがその時間の周りに比較的少数のサンプルを経験しているからである。
【０１３３】
図６Ａ〜図６Ｂは、例示的な一実施形態によるグラフ６２、６４を示す。図４のデータに関連する他のロサンゼルスロケーションについて繰り返すと、図６Ａ〜図６Ｂに示されたデータから、線形予測は、月曜日の午後（例えば、１７時）と土曜日の午後（例えば、１３７時）との上で占有を大きく過大評価するが、好ましいモデルは適切な推定を行うことがわかる。図６Ａ〜図６Ｂはまた、サンプルが何らかの時間ウィンドウを介して平均にもアグリゲートされ得ることと、このモデルが、それぞれ例示的な一実施形態に従って図７のグラフ７２、７４、７６、および７８に示されているように占有および支払い済み（ＯＰ）、占有および未払い（ＯＵ）、空きおよび支払い済み（ＶＰ）、または空きおよび未払い（ＶＵ）であるストールの部分をも推定することができることとを示すが、それは、支払い済みの数と占有された数とのサンプルのみを使用してトレーニングされる。この例示的な状況は執行のために有用であり得る。
【０１３４】
図８は、例示的な一実施形態による、モバイルパーキングセンサデータを特徴づけるための方法８０の論理動作ステップを示す動作の高レベルフローチャートを示す。ブロック８３に示されているように、モバイルセンサ（例えば、モバイルデバイス２０１／モバイルセンサ１０２）から収集されたパーキングデータからターゲットランダム変数を生成モデルで識別するためのステップまたは論理動作が実装され得る。そのようなパーキングデータは、例えば、時刻とストリートブロック面とを示すデータを含むことができる。次にブロック８５に示されているように、各時刻においておよび各ストリートブロック面についてターゲットランダム変数から支払いデータ（例えば、占有支払い済み、占有未払い、および空き未払い）に関連するパーキングストールの広さを導出するためのステップまたは論理動作が実装され得る。その後にブロック８７に記述されているように、少なくとも部分時間的である観測データに基づいておよび前に説明した観測データの性質に基づいて生成モデルのパラメータを推定するためのステップまたは論理動作が実装され得る。次いで、ブロック８９に示されているように、価格およびレートを含めてパーキングデータを特徴づけるのに使用するための当該の量に関して当該の量を推論するために生成モデルを適用するためのステップまたは論理動作が実装され得る。
【０１３５】
当該の量は、最適な動的価格を設定するのに使用するパーキングデータを特徴づけるために採用され得る。そのような当該の量はまた、駐車することを望んでいるドライバに最適なアドバイスを提供するのに使用するパーキングデータを特徴づけるために利用され得る。生成モデルは、例えば、支払い済み−未払いで乗算された占有−空きであるストールのカウントを示すデータを含むことができ、カウントは小さい有界整数を含む。生成モデルは、潜在過程がガウス過程と基底関数との組合せとしてフル状態およびそれの分散を推進するという仮定を含むことができる。
【０１３６】
いくつかの実施形態では、開示する実施形態の動作を行うためのコンピュータプログラムコードはオブジェクト指向プログラミング言語（例えば、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｃ＃、Ｃ＋＋など）で書かれ得ることに留意されたい。ただし、特定の実施形態の動作を行うためのそのようなコンピュータプログラムコードはまた、「Ｃ」プログラミング言語など、従来の手続き型プログラミング言語で、または、例えば、Ｖｉｓｕａｌ  Ｂａｓｉｃなど、ビジュアル指向プログラミング環境において書かれ得る。
【０１３７】
プログラムコードは、完全にユーザのコンピュータ上で、部分的にユーザのコンピュータ上で、スタンドアロンソフトウェアパッケージとして、部分的にユーザのコンピュータ上でおよび部分的にリモートコンピュータ上で、または完全にリモートコンピュータ上で実行し得る。後のシナリオでは、リモートコンピュータは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）またはワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、ワイヤレスデータネットワーク、例えば、Ｗｉ−Ｆｉ、Ｗｉｍａｘ、８０２．ｘｘを通してユーザのコンピュータに接続され得、セルラーネットワークまたは接続は、多くのサードパーティサポートネットワークを介して（例えば、インターネットサービスプロバイダを介したインターネットを通して）外部コンピュータに作成され得る。
【０１３８】
本発明の実施形態による方法、システム、およびコンピュータプログラム製品およびデータ構造のフローチャート図および／またはブロック図を参照しながら、本明細書において実施形態について少なくとも部分的に説明した。図の各ブロック、およびブロックの組合せは、コンピュータプログラム命令によって実装され得ることを理解されよう。これらのコンピュータプログラム命令は、コンピュータまたは他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサを介して実行される命令が、１つまたは複数のブロックにおいて指定された機能／行為を実装するための手段を作成するように、機械を製造するために汎用コンピュータ、専用コンピュータ、または他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサに提供され得る。
【０１３９】
これらのコンピュータプログラム命令はまた、コンピュータ可読メモリに記憶された命令が、本明細書で図示および説明した様々な１つまたは複数のブロック、フローチャート、および他のアーキテクチャにおいて指定された機能／行為を実装する命令手段を含む製造品を生成するように、コンピュータまたは他のプログラマブルデータ処理装置に特定の様式で機能するように指示することができるコンピュータ可読メモリに記憶され得る。
【０１４０】
コンピュータプログラム命令はまた、コンピュータまたは他のプログラマブル装置上で実行される命令が、１つまたは複数のブロックにおいて指定された機能／行為を実装するためのステップを提供するように、コンピュータ実装プロセスを生成するために一連の動作ステップをコンピュータまたは他のプログラマブル装置上で実施させるために、コンピュータまたは他のプログラマブルデータ処理装置上にロードされ得る。
【０１４１】
図９〜図１０は、実施形態が実装され得るデータ処理環境の例示的な図としてのみ示されている。図９〜図１０は例示的であるにすぎず、開示する実施形態の態様または実施形態が実装され得る環境に関していかなる限定をも主張または暗示するものでないことを諒解されたい。図示された環境への多くの修正が、開示する実施形態の趣旨および範囲から逸脱することなく行われ得る。
【０１４２】
図９に示されているように、いくつかの実施形態は、プロセッサ３４１などの１つまたは複数のプロセッサと、メモリ３４２と、コントローラ３４３（例えば、入出力コントローラ）と、周辺ＵＳＢ（ユニバーサルシリアルバス）接続３４７と、キーボード３４４（例えば、物理キーボードまたはタッチスクリーン、図式的に表示されるキーボード）と、入力構成要素３４５（例えば、キーボード３４４に関連してまたはそれとともに利用され得る、マウス、トラックボール、ペンデバイスなどのポインティングデバイスなど）と、ディスプレイ３４６と、場合によっては、画像キャプチャユニット３４８（例えば、デジタルビデオカメラ）とを含むことができる、データ処理システム４００のコンテキストにおいて実装され得る。データ処理システム４００は、例えば、クライアントサーバネットワーク（例えば、ワイヤレスおよび／またはワイヤード）を介して周辺デバイス（図示せず）と通信するクライアントコンピューティングデバイス（例えば、クライエントＰＣ、ラップトップ、タブレットコンピューティングデバイスなど）であり得る。
【０１４３】
図示のように、データ処理システム４００の様々な構成要素は、システムバス３５１または同様のアーキテクチャを通して電子的に通信することができる。システムバス３５１は例えば、例えばデータ処理システム４００内のコンピュータ構成要素間で、または他のデータ処理装置、構成要素、コンピュータなどにおよびそれらからデータを転送するサブシステムであり得る。データ処理システム４００は、例えば、クライアントサーバベースネットワーク（例えば、インターネット）においてサーバとして実装され得るか、またはクライアントおよびサーバのコンテキストにおいて実装され得る（すなわち、態様はクライアントおよびサーバ上で実践される）。データ処理システム４００は、例えば、スタンドアロンデスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、スマートフォン、パッドコンピューティングデバイス、サーバなどであり得る。
【０１４４】
図１０は、図９に示されたデータ処理システム４００の動作を指示するためのコンピュータソフトウェアシステム４５０を示す。例えばメモリ３４２に記憶される、ソフトウェアアプリケーション４５４は、カーネルまたはオペレーティングシステム４５１と、シェルまたはインターフェース４５３とを概して含む。ソフトウェアアプリケーション４５４など、１つまたは複数のアプリケーションプログラムは、データ処理システム４００による実行のために「ロード」（すなわち、例えば、メモリ３４２または別のメモリロケーションから転送）され得る。データ処理システム４００は、インターフェース４５３を通してユーザコマンドおよびデータを受信することができる。次いで、これらの入力に基づいて、データ処理システム４００は、オペレーティングシステム４５１および／またはソフトウェアアプリケーション４５４からの命令に従って動作し得る。インターフェース４５３は、いくつかの実施形態では、結果を表示することを受け持つことができ、その後、ユーザ４４９は、追加の入力を供給するかまたはセッションを終了し得る。
【０１４５】
ソフトウェアアプリケーション４５４は、例えば、本明細書で説明したような命令または動作を実装することができる、モジュール４５２などの１つまたは複数のモジュールを含むことができる。モジュール４５２によって実装され得る命令の例は、図８のブロック８３、８５、８７、および８９に関して本明細書で図示および説明したような動作、ならびに本明細書の他の場所で説明した生成モデルおよび方法を含む。
【０１４６】
以下の説明は、本システムおよび方法が実装され得る好適なコンピューティング環境について手短な概略的説明を提供するためのものである。必要ではないが、開示する実施形態について、単一のコンピュータによって実行される、プログラムモジュールなどのコンピュータ実行可能命令の一般的コンテキストにおいて説明する。たいていの場合、「モジュール」はソフトウェアアプリケーションを構成する。しかしながら、モジュールは、例えば、電子および／またはコンピュータハードウェア、あるいはソフトウェアと組み合わせたそのようなハードウェアからも構成され得る。場合によっては、「モジュール」は、データベースおよび／またはデータベースと対話する電子ハードウェアおよびソフトウェアをも構成することができる。
【０１４７】
概して、プログラムモジュールは、限定はしないが、特定のタスクを実施するかまたは特定の抽象データ型および命令を実装する、ルーチン、サブルーチン、ソフトウェアアプリケーション、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造などを含む。その上、開示する方法およびシステムは、例えば、ハンドヘルドデバイス、マルチプロセッサシステム、データネットワーク、マイクロプロセッサベースまたはプログラマブルコンシューマーエレクトロニクス、ネットワーク化されたＰＣ、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、サーバなど、他のコンピュータシステム構成で実践され得ることを当業者は諒解されよう。
【０１４８】
本明細書で利用するモジュールという用語は、特定のタスクを実施するかまたは特定の抽象データ型を実装するルーチンとデータ構造の集合を指し得ることに留意されたい。モジュールは、他のモジュールまたはルーチンによってアクセスされ得る定数、データタイプ、変数、およびルーチンをリストするインターフェース、ならびに、典型的にはプライベート（そのモジュールのみにアクセス可能）であり、モジュールにおいてルーチンを実際に実装するソースコードを含む実装という、２つの部分から構成され得る。モジュールという用語はまた、ワードプロセッシング、アカウンティング、在庫管理など、特定のタスクの実施を支援するように設計されたコンピュータプログラムなどのアプリケーションを単に指し得る。したがって、図８のブロック８３、８５、８７、および８９に示されたような命令またはステップ、ならびに本明細書の他の場所で説明した方法は、そのようなモジュール、サブモジュールなどのコンテキストにおいて実装され得る。
【０１４９】
図９〜図１０は、このように、開示する実施形態のアーキテクチャ制限としてではなく、例として意図されたものである。さらに、そのような実施形態は、いかなる特定のアプリケーションまたはコンピューティングまたはデータ処理環境にも限定されない。代わりに、開示する手法は、様々なシステムおよびアプリケーションソフトウェアに有利に適用され得ることを当業者は諒解されよう。その上、開示する実施形態は、例えば、Ｗｉｎｄｏｗｓ、Ｍａｃｉｎｔｏｓｈ、ＵＮＩＸ（登録商標）、ＬＩＮＵＸなどを含む、様々な異なるコンピューティングプラットフォーム上に具備され得る。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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