申请/专利权人：东南大学

申请日：2021-06-10

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN113393113B

主分类号：G06Q40/03

分类号：G06Q40/03;G06F17/10;G06Q50/26

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2021.10.01#实质审查的生效;2021.09.14#公开

摘要：本发明公开了复杂网络理论信用评价的路内停车欠逃费追缴方法及系统，包括：从订单管理模块获取路内停车场车辆的付费信息与历史轨迹信息，从辅助信息模块获取辅助因素信息；构建空间使用判断模型、滞纳行为判断模型、辅助因素集合；通过不同评价方法以三种模型下各种相应指标进行信用变化评价；基于复杂网络理论计算组合信用变化评价结果；车辆在系统管控的路外停车场停车时，根据信用评价结果对车辆出入场进行不同方式的处理。本发明引入了复杂网络理论，计算组合信用评价结果，较好地解决不同方法评价结论非一致性问题；此外，采用停车场本地系统与中央控制系统对接的办法，可有效控制总体成本。

主权项：1.复杂网络理论信用评价的路内停车欠逃费追缴方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤l，将车辆当前停车作为第i次停车，根据路内停车场的录入终端获取车辆第i次停车的应付费信息和车辆历史停放轨迹信息，获取车辆和路内停车场的辅助因素信息；步骤2，根据应付费信息和历史停放轨迹信息构建空间使用判断模型和滞纳行为判断模型，根据辅助因素信息构建辅助因素集合；具体过程如下：2.1，根据历史停放轨迹信息构建空间使用判断模型： Ifi＝sgn{0.9-min[Ni-Ni-12，Ni-Ni-22，…，Ni-N12]}k∈0，i-1]Ifi∈{-1，1}Si1∈{0.25，0.75，1，1+ti0.25}其中，为二元函数，N1至Ni为第1至i次停放的路内停车场编号，Ni为整数；Ifi表示第i次停放的路内停车场是否与之前停放过的路内停车场重复，若Ifi＝1，表示在该路内停车场至少第二次停放；若Ifi＝-1，表示第一次停；dik为第i次停放的路内停车场与第k次停放的路内停车场之间的距离，计算第i次停放的路内停车场与历史停放轨迹信息中的所有路内停车场之间的距离，对这些距离由小到大进行排序，前若干个距离之和为Minsumdik；若Minsumdik＜S，则车主对该路内停车场附近较为熟悉，若Minsumdik＞S，则车主对该路内停车场附近较为陌生，S∈0，+∞为阈值；S1i为表征车辆第i次停放对附近熟悉程度的信用变化评价指标，下列几种情况：①在该路内停车场第一次停，且对附近陌生；②在该路内停车场至少第二次停，但对附近陌生；③在该路内停车场第一次停，但对附近熟悉；④在该路内停车场至少第二次停，且对附近熟悉，在该路内停车场停车共计ti次；在函数作用下的Si1为： 2.2，根据停放时间与应付费信息构建滞纳行为判断模型： i，Ci，Di∈0，+∞Si2∈Ci，2Ci∪{0}∪-2Ci，-Ci其中，Si2为第i次停车付费的费时指数，是表征滞纳情况的信用变化评价指标，Ci为第i次停车应收金额，Di为第i次停车付费距离第i次停车时间，即滞纳时间；2.3，构建辅助因素集合，用于考虑辅助因素对信用评价的影响：Si3，Si4，…，SiJ∈{0.5，0.75，1，1.25，1.5}其中，Si3，Si4，...，SiJ表示第i次停车时第3至第J种辅助因素的信用评价指标，它们根据不同情况取值为0.5、0.75、l、1.25、1.5；步骤3，设定空间使用判断模型、滞纳行为判断模型以及辅助因素的权重，并计算得到车辆第i次停车对应的信用变化评价指标，通过不同评价方法对车辆第i次停车对应的信用变化评价指标进行评价，得到每种评价方法对应的信用变化评价结果；所述车辆第i次停车对应的信用变化评价指标，具体为： 其中，Gui表示第u辆车第i次停车对应的信用变化评价指标，u＝1，…，U，U为第u辆车第i次停车的时间段内共停车的车辆数量，当滞纳时间Di∈0，T，代表用户在给定的时间T内完成欠费缴纳；当Di∈T，Tddl，代表用户没有及时完成欠费缴纳，但未超出滞纳容忍时间Tddl；当Di∈Tddl，+∞，代表用户没有及时完成欠费缴纳，且超出滞纳容忍时间Tddl；wu，i，j、wu，i，j′、wu，i，j″分别代表空间使用判断模型、滞纳行为判断模型以及辅助因素指标在上述三种情况下的权重，分别代表空间使用判断模型、滞纳行为判断模型以及辅助因素指标在上述三种情况下的同向化处理结果；步骤4，将每种评价方法对应的信用变化评价结果视为网络节点，基于复杂网络理论计算组合信用变化评价结果；具体过程如下：将每种评价方法对应的信用变化评价结果进行0-1标准化处理： 其中，表示第m种评价方法关于第u辆车第i次停车的信用变化评价结果，表示相应经过0-1标准化处理后的数值，m＝2表示使用VIKOR法；将第m种评价方法关于第u辆车第i次停车的信用变化评价结果视为网络节点，计算任意两个网络节点的差异度： 其中，表示第m1、第m2个网络节点的差异度；依据网络凝聚度的变化情况计算各网络节点的重要度： 其中，表示复杂网络W的网络凝聚度，M为网络节点个数即评价方法种类总数，表示删除网络节点Vm后的网络凝聚度，IMCVm为网络节点Vm的重要度；计算组合信用变化评价结果： 其中，pm表示用第m种评价方法得出的信用变化评价结果的权重，表示构建复杂网络后关于第u辆车第i次停车计算出的组合信用变化评价结果；步骤5，将车辆第1至i次停车的组合信用变化评价结果进行累加，得到最终信用评价结果，根据最终信用评价结果所处的信用分段，对车辆执行相应的操作。

全文数据：

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百度查询： 东南大学 复杂网络理论信用评价的路内停车欠逃费追缴方法及系统

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