停车场繁忙度预测方法、设备以及介质

本发明涉及停车场繁忙度预测的技术领域。具体涉及一种停车场繁忙度预测方法、设备以及介质，其方法包括基于历史车位数变化信息，通过卷积神经网络CNN对车位数历史变化信息进行特征提取，得到车位变化的局部空间特征，通过循环神经网络RNN对局部空间特征进行时序建模，得到车位变化的长期趋势特征，根据长期趋势特征，采用混合聚类方法对车位数历史变化信息进行时序模式聚类，得到停车场车位变化规律的时序模式，根据停车场静态特征信息和时序模式，利用BallTree多阶段相似度匹配方法，得到相似车场的繁忙度信息，依据相似车场的繁忙度信息，预测未知信息停车场在目标时刻的空余车位数和繁忙程度。本发明具有预测停车场的繁忙程度的效果。