近年来由于我国城市车辆使用数量急剧上升,停车位数量和车辆数量之间的不平衡所引发的停车困难和交通拥堵等问题也变得越来越严重。实时停车位可用数量预测对于优化道路停车资源利用、改善交通状况具有重要价值。然而,现有的停车可用性感知系统成本昂贵,限制了其在更多城市和地区的大规模应用。为此,本文旨在提出一种成本低廉且易于在更多地区使用的停车位预测方法,并在此基础上实现一个停车位可视分析系统。首先,本文基于容易获取的停车交易数据和其他上下文数据,以及从有限的专业部署的传感器中所获取的停车事件数据,提出了一个路内停车位可用性预测方法,能够以细粒度的时间水平去实时预测整个城市每条路段的可用停车位数量。该方法采用一种迭代机制来有效整合整体性的流入数量预测模块和充分利用交易数据得到的个人停车时长预测模块;与此同时,从多源数据中提取鉴别性的特征,结合多图卷积神经网络和长短期记忆网络来捕捉复杂的时空相关性。最后基于深圳四个月的真实停车数据集开展了充分的实验验证,结果表明所提出的方法的预测效果超过了所有的对比方法。其次,实现了一个停车位可视分析系统,主要包括三个功能模块:所有街道停车占用情况整体分析模块、单个街道停车占用情况分析模块和可用停车位预测结果展示模块。通过以上功能的实现,此系统可以正确引导用户的停车行为,有效减少停车者的寻找停车位时间,同时能够辅助相关部门对路边停车资源进行优化管理,缓解交通拥堵和资源浪费等问题。