基于小波变换和粒子群小波神经网络组合模型的有效停车泊位短时预测
Short-term forecasting of parking space using particle swarm optimization-wavelet neural network model作者机构：东南大学交通学院南京210096 现代城市交通技术江苏高校协同创新中心南京210096
出 版 物：《吉林大学学报（工学版）》 (Journal of Jilin University:Engineering and Technology Edition)
年 卷 期：2016年第46卷第2期
页 面：399-405页
核心收录：
学科分类：08[工学] 082303[工学-交通运输规划与管理] 082302[工学-交通信息工程及控制] 0823[工学-交通运输工程]
基 金：国家自然科学基金国际合作与交流项目(5151101143) 国家自然科学基金项目(51338003 50908051) 江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(SJLX_0094)
主 题：交通运输系统工程 有效停车泊位 短时预测 小波变换 粒子群算法 小波神经网络
摘 要：基于停车场有效停车泊位短时变化特性,提出了一种小波变换和粒子群小波神经网络组合预测方法。首先,通过选择合适的小波函数对有效停车泊位时间序列进行多尺度的小波分解与重构,然后对重构后的时间序列分别采用小波神经网络进行预测,并利用粒子群算法对神经网络初始参数的选取进行优化,最后将各自外推的预测结果进行合成,得到最终预测结果。实例分析表明：与单独使用小波神经网络模型相比,小波变换-粒子群小波神经网络模型的预测精度提高了5-7倍,且预测稳定性较好。
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