Алгоритм оценки реального спроса на парковочные места на основе ограниченных данных

подходы, реализация и практическое применение

Аннотация

Проблема сопоставимости парковочных зон с точки зрения их заполняемости, особенно в условиях, когда некоторые зоны достигают 100% заполняемости, является сложной задачей. Основная сложность заключается в том, что при 100% заполняемости невозможно точно определить, сколько ещё автомобилистов хотели бы припарковаться в данной зоне, но не смогли этого сделать из-за отсутствия свободных мест. Это создаёт искажение в данных и затрудняет корректное сравнение парковочных зон между собой. В статье предлагается методика восстановления такого «скрытого» спроса на основе анализа зарегистрированных сессий и статистической корректировки потока прибывающих машин с помощью бета-распределения. Поток разбивается на часовые поколения (когорты), и для каждой когорты строятся кривые «выгашивания» (тенденции удержания клиентов): какая доля автомобилей из поколения остаётся через 1, 2, 3… час(ов). Суммируя вклад всех когорт в каждый момент времени, получаются оценку числа машин на парковке. Метод проверен на реальных данных порядка 17 000 парковочных сессий: результаты демонстрируют высокую точность оценки полного спроса и хорошее соответствие между прогнозом и измерениями в непиковые и пиковые часы. Предложенный алгоритм особенно полезен в условиях ограниченности информации и может быть применён не только к парковочным зонам, но и к любым клиентским сервисам, где имеется зарегистрированный поток сессий и наблюдаются признаки цензуры. Метод обладает преимуществами интерпретируемости, невысокой вычислительной сложности и переносимости в разные города и виды услуг.