随着城市化进程的加快,机动化的发展,“停车难”已经成为困扰各大小城市的重要问题。在“互联网+”的浪潮下,停车信息化与智能化对于缓解城市停车问题有重要意义。停车泊位预测是实现停车智能化的关键,对停车场空余泊位数进行有效、准确的长时预测可以辅助出行者决策,优化区域交通;泊位预约是实现停车智能化的重要途径,基于预测信息的智能停车预约策略可以提高泊位利用率、盘活闲置资源。本文首先对实测停车场泊位占有率序列进行频域分析,利用主分量分析法确定泊位序列是一种混沌序列;利用联合熵和CO复杂度两种复杂性指标判别序列中的非线性程度和不规则含量,结论表明泊位序列有明显的规则特征,其线性动力学特征较非线性特性明显,可以看作是一种“拟周期”序列,为长时预测的可能性提供了理论依据。其次,本文在利用最小二乘支持向量回归做泊位预测的基础上,基于CO复杂度的分析,提取泊位序列中规则成分,引入了预测步长阈值,提出了傅里叶变换-最小二乘支持向量回归的多步预测方法,有效提高了多步预测的精度。最后,基于Agent仿真建立了智能停车预约系统模型,该模型考虑了预计用户到达停车场时刻预测的泊位占有率情况对用户决策的影响,重点研究了预约用户比例的变化对用户出行和停车场利用情况等的影响,进一步利用遗传算法对固定预约用户比例下区域内各停车场预约比例组合进行仿真优化研究。对杭州武林商圈的抽象路网仿真结果表明:在高停车需求区域推广泊位预约系统能有效降低车辆巡游、等待时间,减少行车公里数,减少出行总耗时,提高整体泊位的利用率;同时,合理的停车场预约比例组合能够进一步优化用户出行,提高停车场收益和利用率,但需权衡社会效益和停车场收益两者关系。