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宁波市大车诚机动车检测有限公司

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宁波市大车诚机动车检测有限公司围绕相关业务开展运营。面向停车运营、停车位规划、停车场车流预测等领域提供数据服务,开放停车场日每车平均停车时长分析数据(停车运营、停车位规划)、停车场日进场数量预测分析数据(停车场车流预测、停车管理),支撑停车运营与调度优化。

停车运营停车位规划停车场车流预测
成立于 2016 年浙江省413213549@qq.com

数据概览

6
数据集总量
16
总浏览量
0
关注人数
2026-06-06
最近更新
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数据集列表

停车场日进场数量预测分析数据
停车场运营优化
流量预测
对于本企业而言企业可根据每日进场数量预测停车场车流变化趋势,以安排管理人手和其他配套服务。同时,可以根据预测数据动态调整停车场开放模式和收费政策。 对于本行业而言,该数据可在一定程度上反映该区域的人/车流量数据,可为城市规格部门和交通部门提供真实可靠的出行规律图。同时,为行业分析师洞察该区域停车场运营现状提供数据支撑。1、数据采集和预处理:从自有停车管理平台采集相关数据,采集采集日期、今日进场车数A1、上日进场车辆数A2、上上日进场车辆数A3、。 2、数据预处理:对采集到的数据进行清洗,确保数据准确性和可用性。 3、①建立进场车辆数预测模型:按以下单指数平滑公式(一种对近期数据赋予更高权重的加权平均预测方法)进行逐月推导:S₁ = A₁,S₂ = α·A₂ + (1-α)·S₁,S₃ = α·A₃ + (1-α)·S₂。进行逐月推导。其中α属于平滑系数,根据近期波动在预测的重要性确定,通常取α = 0.3。 ②下日进场车辆数4预测值即为最新平滑值:A0 = S₃。
浙江省数据知识产权登记平台2026-06-05 更新10
停车场日每车平均停车时长分析数据
停车数据
停车行为预测
随着城市机动车保有量持续攀升,停车场作为城市交通体系的关键节点,其运营效率与服务质量直接影响城市交通运行秩序与居民出行体验。停车场日每车平均停车时长分析数据基于车辆进出场的真实时间记录,采用指数平滑法对历史停留规律进行预测建模,系统呈现车辆停留的时间特征与演变趋势。对企业而言,可通过平均停车时长分析数据精准掌握停车场车辆停留情况与时段分布规律,依据不同时段的停车时长特征实施差异化定价——对短时高频停车引导快进快出以提升车位周转率,对长时停车合理制定阶梯费率,在提升运营效率的同时创造更大的经济效益;预测模型亦能前瞻性预判停车时长走势,辅助企业提前制定运营预案,降低高峰期管理风险。对本行业而言,该数据能帮助分析机构和政府部门掌握区域车辆停留规律与出行轨迹特征,为停车场空间布局优化、路网承载力评估及配套设施规划建设提供科学参考;同时为研究机构洞悉区域车辆滞留模式、停车供需矛盾演变趋势提供持续可追踪的数据支撑,助力构建更加智慧、高效的城市停车治理体系。1、数据采集和预处理:从自有停车管理平台采集相关数据,采集采集日期、今日每车平均停车时长A1、上日每车平均停车时长A2、上上日每车平均停车时长A3。 2、数据预处理:对采集到的数据进行清洗,确保数据准确性和可用性。 3、①建立每车平均停车时长预测模型:按以下单指数平滑公式(一种对近期数据赋予更高权重的加权平均预测方法)进行逐月推导:S₁ = A₁,S₂ = α·A₂ + (1-α)·S₁,S₃ = α·A₃ + (1-α)·S₂。进行逐月推导。其中α属于平滑系数,根据近期波动在预测的重要性确定,通常取α = 0.3。 ②预测下日每车平均停车时长数A0预测值即为最新平滑值:A0 = S₃。
浙江省数据知识产权登记平台2026-06-05 更新10
停车场日每车平均停车时长分析数据
停车运营
停车位规划
随着城市机动车保有量持续攀升,停车场作为城市交通体系的关键节点,其运营效率与服务质量直接影响城市交通运行秩序与居民出行体验。停车场日每车平均停车时长分析数据基于车辆进出场的真实时间记录,采用指数平滑法对历史停留规律进行预测建模,系统呈现车辆停留的时间特征与演变趋势。对企业而言,可通过平均停车时长分析数据精准掌握停车场车辆停留情况与时段分布规律,依据不同时段的停车时长特征实施差异化定价——对短时高频停车引导快进快出以提升车位周转率,对长时停车合理制定阶梯费率,在提升运营效率的同时创造更大的经济效益;预测模型亦能前瞻性预判停车时长走势,辅助企业提前制定运营预案,降低高峰期管理风险。对本行业而言,该数据能帮助分析机构和政府部门掌握区域车辆停留规律与出行轨迹特征,为停车场空间布局优化、路网承载力评估及配套设施规划建设提供科学参考;同时为研究机构洞悉区域车辆滞留模式、停车供需矛盾演变趋势提供持续可追踪的数据支撑,助力构建更加智慧、高效的城市停车治理体系。
浙江省数据知识产权登记平台2026-05-23 更新110
某停车场进场口流量日分布数据
停车数据
流量监测
通过采集停车场管理系统各进场口的每日车辆进出场记录,计算该口进场车辆数、占比、压力评级、历史均值、均值偏差、波动系数、强度等级的多维度统计指标,用来评价停车场各入口的流量分布特征与运行状态。应用于评估运营方对各进口的资源配置策略,生产、服务企业可以通过该数据算法了解各进口在不同日期的负荷差异与波动规律,掌握市场动向,统筹人员排班与设备布局,降低因客流波动造成的资源错配损失,帮助预测市场趋势,加大智慧停车建设力度,为当地区域交通规划与停车设施投资决策提供数据支持,实现停车场运营效益的不断提升,以平衡各进场口流量分布与提升整体通行效率。1、数据采集与处理:从自有停车管理平台采集相关数据,采集采集日期、进场口数、采集进场口、该口进场车辆数、该日进场车辆总数。 2、数据预处理:对采集到的数据进行清理,确保数据准确性与可用性。 3、计算该口占比:该口占比 = 该口进场车辆数 / 该日进场车辆总数 × 100%。 4、计算历史均值:历史均值 = 该采集进场口在过去统计周期内每日进场车辆数的算术平均值。 5、计算均值偏差系数:均值偏差系数 = (该口进场车辆数 - 历史均值)/ 历史均值。 6、计算波动系数:波动系数 = 该采集进场口在过去统计周期内每日进场车辆数的标准差 / 历史均值。 7、计算压力评级:压力评级 = (该口占比 + 均值偏差系数 × 波动系数)/ 进场口数量。 8、确定强度等级:根据压力评级数值划分强度等级,划分标准如下: 压力评级 ≥ 50:极高 压力评级 ≥ 35 且 < 50:高 压力评级 ≥ 20 且 < 35:中 压力评级 ≥ 10 且 < 20:低 压力评级 < 10:极低 强度等级为"极高"时,表明该进场口流量远超历史正常水平,处于严重超负荷运行状态,需重点关注并优先调配人员与设备资源,必要时采取分流引导措施;强度等级为"高"时,表明该进场口流量明显高于历史均值,处于较高负荷状态,需加强现场巡查频次,提前做好高峰应对准备;强度等级为"中"时,表明该进场口流量接近历史正常水平,运行状态平稳,按常规管理即可;强度等级为"低"时,表明该进场口流量低于历史均值,存在一定的资源闲置情况,可适当优化人员排班以降低运营成本;强度等级为"极低"时,表明该进场口流量显著低于历史正常水平,需排查是否存在设备故障或外部因素影响,及时跟进了解原因。
浙江省数据知识产权登记平台2026-06-05 更新10
某停车场进场口流量日分布数据
停车管理
交通流量优化
通过采集停车场管理系统各进场口的每日车辆进出场记录,计算该口进场车辆数、占比、压力评级、历史均值、均值偏差、波动系数、强度等级的多维度统计指标,用来评价停车场各入口的流量分布特征与运行状态。应用于评估运营方对各进口的资源配置策略,生产、服务企业可以通过该数据算法了解各进口在不同日期的负荷差异与波动规律,掌握市场动向,统筹人员排班与设备布局,降低因客流波动造成的资源错配损失,帮助预测市场趋势,加大智慧停车建设力度,为当地区域交通规划与停车设施投资决策提供数据支持,实现停车场运营效益的不断提升,以平衡各进场口流量分布与提升整体通行效率。
浙江省数据知识产权登记平台2026-05-23 更新10
停车场日进场数量预测分析数据
停车场车流预测
停车管理
对于本企业而言企业可根据每日进场数量预测停车场车流变化趋势,以安排管理人手和其他配套服务。同时,可以根据预测数据动态调整停车场开放模式和收费政策。 对于本行业而言,该数据可在一定程度上反映该区域的人/车流量数据,可为城市规格部门和交通部门提供真实可靠的出行规律图。同时,为行业分析师洞察该区域停车场运营现状提供数据支撑。
浙江省数据知识产权登记平台2026-05-22 更新10
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