基于数据挖掘的停车行为分析方法、系统及存储介质

本申请涉及数据处理技术领域，公开了一种基于数据挖掘的停车行为分析方法、系统及存储介质。该方法包括：通过停车传感器网络采集数据构建停车行为基础数据结构、局部兴趣点数据库和全局网络配置数据库，采用局部‑全局特征交互矩阵算法融合处理得到融合特征矩阵和动态权重向量，通过融合密度聚类算法聚类得到融合聚类结果矩阵，基于双层时空模式挖掘进行模式识别得到停车行为时空融合模式库和需求预测结果。本申请解决了现有基于数据挖掘的停车行为分析方法无法有效融合局部兴趣点特征与全局网络配置特征，导致分析结果与实际停车使用模式缺乏显著相关性的技术问题。