高峰期停车时长分析数据|停车管理数据集|交通分析数据集

随着城市化进程的加速和汽车保有量的增加，城市停车问题日益严重，尤其在高峰时段，停车场的管理和车位分配成为城市管理中的一个难题。通过分析高峰期停车时长，分析高峰期和低峰期时段的订单时长分布，找到短订单、中订单、长订单所占的比例，可以优化停车资源配置，减少因寻找停车位而产生的额外车流，从而缓解城市交通拥堵。了解不同时间段的停车需求和车位使用情况，有助于停车场管理者合理分配车位资源，提高停车场的运营效率。 政府和相关部门可以依据停车时长分析数据，制定或调整停车政策，如停车费用、停车时间限制等，以实现交通流量的合理调控。 停车场管理者通过对停车时长的分析，可以发现停车资源的利用效率，增加经济效益，例如如果在高峰期短时订单占比较高，可以考虑通过提高短时停车费来控制车位占用率，鼓励用户选择其他出行方式或短时停车。如果长期订单占比高，可以考虑通过提前预约或预留车位的方式优化车位使用率，同时为长期停放的车辆提供更有吸引力的套餐。1、数据采集：通过智能停车的道闸系统采集车辆进出停车场的数据，包括停车场id，车辆id，日期，入场时间（高峰期），30分钟-2小时车次，2-8小时车次，8小时以上车次，总订单数等；2、数据处理：对停车场进行编码，用id码指向唯一停车场，对数据进行清洗、去噪、补全；3、数据加工：停车场id指向告警的具体停车场，日期代表数据记录的时间，入场时间（高峰期）代表车辆当天在高峰期进入该停车场的时间，30分钟-2小时车次代表高峰期入场车辆中停车时间在30分钟到2小时以内的车次，2-8小时车次代表高峰期入场车辆中停车时间在2-8小时的车次，8小时以上车次代表高峰期入场车辆中停车时间在8小时以上的车次，总订单数代表该停车场当天高峰期入场车次合计，短订单比例代表停车30分钟以上-2小时以内车次占总订单的比例，算法为短订单比例=30分钟-2小时车次/总订单数，中订单比例=2-8小时车次/总订单数，长订单比例=8小时以上车次/总订单数。

AI搜集汇总

数据集介绍

特点

该数据集记录了高峰期停车时长的详细数据，包括不同停车时长的车次及比例，每日更新，旨在帮助优化停车资源配置和缓解交通拥堵。