兰溪市兰禾科创管理有限公司

通过对兰溪市定点摊位物业管理服务有限公司旗下的停车场、车辆出入数据进行清洗、统计、图网络构建与建模，构建了停车场在不同周、是否工作日下流通中心度、紧密性中心度、特征向量中心度、中介中心度与服务中心度等停车场特征性指标，有助于停车场的运营者更加精准地分析停车场状态与制定月卡等营销策略，提高兰溪地区整体的停车场状态监测、运营效率与企业选址。流程：(1)构建图数据；(2)图网络算法输出结果 步骤(1)： 1. 数据处理：原始表①为停车场出入记录数据，数据结构为：停车场ID、车牌号、通过时间、通过方向四个字段。 2. 时空图网络构建：对车辆在停车场的出入记录数据，通过同车牌号关联、时间连贯性进行停车场间流通关系构建，即构建图网络中间表数据，包括停车场节点表②与车辆出入关系表③。节点表数据结构为：停车场ID；关系表数据结构为：from_停车场ID、to_停车场ID、车牌号、通过时间四个字段。 步骤(2)： 1. 分析窗口：对图数据以周数、是否工作日的粒度进行窗口分割的时空图网络数据。 2. 计算逻辑：对某周工作日与非工作日的停车场，分别通过图网络算法计算得到流通中心度、紧密性中心度、特征向量中心度、中介中心度与服务中心度，以便后续对车辆流入流出进行多维度趋势等分析。其中，(1)对图网络数据应用PageRank算法获得流通中心度；(2)计算节点至其余节点的平均最短距离获得紧密中心度；(3)通过对图数据拉普拉斯矩阵进行主成分分析(PCA算法)，获得特征向量中心度；(4)通过计算最短路径对节点的依赖度，计算中介中心度；(5)通过统计节点周期时间内的出入度，并进行平滑，得到服务中心度。 3. 算法输出：整体算法输出结果表④的数据结构为：本年度周数、是否工作日、停车场ID、流通中心度、紧密性中心度、特征向量中心度、中介中心度、服务中心度八个字段。