基于微信小程序的地下停车场智能停车系统设计

内容概要：通过带着读者借助问卷调查收集了停车者停车行为数据，分析了停车者选择停车场的影响因素，其中停车后的步行距离、停车费用、停车场空泊位数是较显著的影 响因素，为系统的功能设计奠定了需求基础。根据停车场泊位占有率和历史数据之间的关系，推断数据发展的规律， 利用BP神经网络进行短时泊位占用率预测，再计算空泊位数量。通过输入真实数据训练模型，最终达到较好的预测效果，为本系统车位预测功能提供了算法支 持。将停车位的选择和诱导的问题进行数学抽象，最佳车位看作最短路径 问题，采用Dijkstra算法进行算例分析，再由MATLAB模拟验算，验证该算法可以为本系统车位推荐功能提供支持。 适合人群：具备一定编程基础，大学2-3年的研发人员 能学到什么：①Dijkstra算法、MATLAB模拟验算都是怎么在系统中体现的；②停车场查询导航、短时空位数预测、停车位预定、停车位推荐等功能是如何设计和实现的。 阅读建议：此资源以开发微信小程序的地下停车场智能停车系统学习其原理和内核，不仅是代码编写实现也更注重内容上的需求分析和方案设计，所以在学习的过程要结合这些内容一起来实践，并调试对应的代码。