城市商业区的交通吸引强度高、停车需求量大,易发生停车难现象。停车诱导系统是智能交通系统(ITS)的重要组成部分,能够通过各种方式为驾驶者提供停车信息,调节城市停车供需平衡,缓解停车难问题。因此,研究商业区停车诱导的关键技术,提高停车诱导效果,对改善城市商业区停车环境、提高其经济活力具有重要的意义。论文通过对城市商业区的停车特性的分析,研究城市商业区停车诱导分区策略和小区划分方法,提出基于LSTM预测技术的诱导信息发布策略,在对商业区停车泊位变化特性分析的基础上,对基于LSTM神经网络的有效泊位短时预测技术和诱导信息发布技术进行研究。研究商业区停车设施供应规模和比例、停车设施使用特征;对商业区内驾驶者的停车行为特性进行调查,从停车目的和步行距离两方面分析停车行为特性。以南京市六合区雄州商业中心区作为实例,从设施和行为两方面进行停车特性分析。归纳总结诱导分区的两层分区体系,研究停车诱导小区的划分方法。针对泊位信息实时发布策略存在的问题,提出基于预测技术的诱导信息发布策略,制订策略实施的流程,分析实施这一策略需要的技术支持。在对停车设施泊位变化特性分析的基础上,对停车泊位短时预测技术进行研究,针对既有预测技术的局限性,提出基于LSTM神经网络的有效泊位短时预测技术,并通过实例比较验证预测技术的准确性。总结现有的泊位信息发布方式,选择诱导信息板作为研究对象;研究泊位信息发布的显示方法,针对空满法存在的缺陷,研究如何将泊位短时技术应用到空满状态判定方法中;分析泊位信息发布更新频率的影响因素,提出了基于短时预测技术的泊位信息发布可变更新法。