СПОСОБ ПОМОЩИ ВОДИТЕЛЮ ПРИ ПОИСКЕ АЛЬТЕРНАТИВНЫХ ВАРИАНТОВ РАЗРЕШЁННОЙ ПАРКОВКИ

1. Компьютерно-реализуемый способ помощи водителю при поиске альтернативных вариантов разрешённой парковки, где по меньшей мере одно парковочное пространство является собственностью физического или юридического лиц, выполняется на вычислительном устройстве, который содержит процессор и память, хранящую инструкции, исполняемые процессором, и включающие этапы, на которых:
сохраняют исходные данные, которые включают по меньшей мере координаты одного парковочного пространства, являющегося собственностью физического или юридического лиц, а также внешние данные в базе данных;
получают запрос от пользователя на поиск парковочного пространства с заданным местоположением парковки;
каждый раз, когда приходит запрос, осуществляют обновление данных в базе данных, путем добавления новых данных поступающих из внутренних и внешних источников, причем обновленные данные содержат по меньшей мере координаты новых парковочных пространств, в пределах заданного местоположения, статистические данные предыдущих запросов, в заданном местоположении, количество свободных и занятых парковочных пространств, в заданном местоположении;
обновленные данные из базы данных поступают на вход обученному блоку моделей;
осуществляют предобработку полученных данных;
в блоке моделей, по обновленным, предобработанным данным, рассчитывают коэффициент загруженности парковочного пространства и осуществляют подбор координат оптимального варианта парковки, с учётом рассчитанного коэффициента загруженности парковочного пространства, посредством алгоритма машинного обучения исходя из ансамбля кривых спроса для каждого парковочного пространства в момент получения запроса на поиск парковочного пространства;
выводят на терминал пользователя список координат ближайших парковочных пространств с минимальной стоимостью в пределах предполагаемого адреса, указанного в запросе на поиск парковочного пространства.
2. Способ по п.1, отличающийся тем, что дополнительно внешние данные включают по меньшей мере: данные с сервиса пробок, данные о погоде, времени суток в момент получения запроса на поиск парковочного пространства, данные о населении с порталов управления в соответствии с предполагаемым адресом парковочного пространства, данные о ближайших торговых центрах с парковочными пространствами.
3. Способ по п.1, отличающийся тем, что блок моделей включает в себя нейронную сеть.
4. Способ по п.3, отличающийся тем, что используется 5 рекуррентная нейронная сеть с полной обратной связью.
5. Способ по п.1, отличающийся тем, что ежедневно осуществляют проверку качества блока модели исходя из полученных данных за прошлые сутки, путем сравнения ожидаемых и реальных значений заполняемости парковочных пространств, если ожидаемое значение заполняемости выше порогового значения, то осуществляют обновление блока моделей.
6. Способ по п.5, отличающийся тем, что обновление блока моделей включает в себя загрузку данных используемых в блоке моделей за заранее заданный период, загружают начальное состояние модели, осуществляют обучение модели, посредством оптимизации параметров нейронов в нейронной сети на основе существующих кривых спроса, сформированных на основе данных за заранее определенный период, осуществляют оценку результата на тестовой выборке, в результате которой принимается решение об обновлении модели или сохранении текущей модели в блоке модели.
7. Способ по п.6, отличающийся тем, что начальное состояние модели получают на основе искусственных данных.