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基于小波变换的有效停车泊位多步预测模型

基于小波变换的有效停车泊位多步预测模型

作者：陈晓实东南大学

学位级别：硕士

随着机动车数量的飞速增长,城市停车需求也日益膨胀,城市中机动车停车已经成为一个十分严重的交通问题。停车泊位的预测对于驾驶员合理地选择停车场地、行车路线等具有重要意义。本文基于停车场有效停车泊位变化特性,提出了一种结合小... 详细信息

随着机动车数量的飞速增长,城市停车需求也日益膨胀,城市中机动车停车已经成为一个十分严重的交通问题。停车泊位的预测对于驾驶员合理地选择停车场地、行车路线等具有重要意义。本文基于停车场有效停车泊位变化特性,提出了一种结合小波变换、预测策略和神经网络的多步预测方法。首先,将实测的停车泊位信息处理成研究需要的有效停车泊位时间序列,通过计算相关系数、波动率和李雅普诺夫指数等数学手段分析有效停车泊位的变化特性,为预测模型和训练集的选择奠定理论基础。之后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,然后分别使用迭代法、直接法、多输入多输出法、直接多输出法(直接法与多输入多输出法的组合策略)以及本文新提出的迭代多输出法(迭代法与多输入多输出法的组合策略)五种多步预测策略对重构后的时间序列采用神经网络进行预测,最后将重构的时间序列各自外推的预测结果进行线性合成,得到最终预测结果。实例分析表明,结合小波变换能有效地提高停车泊位多步预测的精度,在将小波变换运用于单一的多步预测策略进行预测时,迭代法、直接法和多输入多输出法的总体预测误差分别降低了15%、35%和15%;组合多步预测策略的预测精度相比其他多步预测策略较高,在对两个周边土地利用性质不同的停车场进行步长为一个小时的预测实例中,总体的绝对误差百分比均在3%左右;其中,本文提出的新的组合多步预测策略一一迭代多输出法,相比直接多输出法节省了模型训练时间,且在五种预测策略中耗时最少。

关键词：有效停车泊位多步预测小波变换多步预测策略神经网络

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基于混沌和BP神经网络的有效停车泊位预测

交通与运输 2012年第H7期28卷 24-28页

作者：何洪波韩印姚佼上海理工大学交通系统工程研究所上海200093

随着停车需求的迅速扩大,停车难题已成为城市交通中最为棘手的问题之一。有效停车泊位预测技术是实现停车诱导信息实时、准确的重要因素之一,对实施停车诱导信息系统具有重要的意义和作用。针对有效停车泊位变化的特点,采用混沌时间序... 详细信息

随着停车需求的迅速扩大,停车难题已成为城市交通中最为棘手的问题之一。有效停车泊位预测技术是实现停车诱导信息实时、准确的重要因素之一,对实施停车诱导信息系统具有重要的意义和作用。针对有效停车泊位变化的特点,采用混沌时间序列法对停车泊位的历史数据进行相空间重构,通过建立BP神经网络模型对有效停车泊位的变化趋势进行预测。相关验证分析显示,该方法对有效停车泊位进行短时预测时的相对误差小于6%,具有较高的预测精度。

关键词：有效停车泊位相空间重构 BP神经网络

基于DBN-SVR模型的短时有效停车泊位预测

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物流工程与管理 2017年第6期39卷 83-85,88页

作者：郑喆韩印上海理工大学管理学院上海200093

针对停车场有效停车泊位的本体特征规律,提出了基于DBN-SVR模型的短时有效泊位预测方法。此方法结合深度信念网络模型(DBN)和支持向量回归分类方法(SVR)构建预测模型,并利用差分处理降低有效泊位数据趋势性,并对预测输出值进行反差分处... 详细信息

针对停车场有效停车泊位的本体特征规律,提出了基于DBN-SVR模型的短时有效泊位预测方法。此方法结合深度信念网络模型(DBN)和支持向量回归分类方法(SVR)构建预测模型,并利用差分处理降低有效泊位数据趋势性,并对预测输出值进行反差分处理以提高其预测精确度。案例分析结果表明,此方法可准确地对停车场有效泊位进行短时预测,较传统预测方法相比预测精度提高约10.163%。

关键词：交通工程有效停车泊位深度信念网络支持向量回归

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基于神经网络的有效停车泊位预测方法研究

黑龙江工程学院学报 2015年第3期29卷 37-39,44页

作者：张丽莉储江伟范东溟东北林业大学交通学院黑龙江哈尔滨150040

对基于神经网络的有效停车泊位预测方法进行研究,通过调查及采集商业中心区停车场停放车辆的实时数量信息,建立相应的神经网络模型,并运用MATLAB仿真分析软件实现实时有效停车泊位预测,最后对误差结果进行分析和解释。

关键词：神经网络有效停车泊位预测

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城市商业中心有效停车泊位变化特性研究

产品可靠性报告 2023年第6期 47-48页

作者：刘佳兰州博文科技学院

停车诱导是实现智能停车的关键之一,车辆诱导就相当于待停车辆和空闲车位的纽带。分析城市商业中心的有效停车泊位的变化特性是我们进行停车诱导系统设计的关键所在。以兰州市兰州中心的地下停车场内的有效停车泊位为例,利用时间序列分... 详细信息

停车诱导是实现智能停车的关键之一,车辆诱导就相当于待停车辆和空闲车位的纽带。分析城市商业中心的有效停车泊位的变化特性是我们进行停车诱导系统设计的关键所在。以兰州市兰州中心的地下停车场内的有效停车泊位为例,利用时间序列分析技术对有效泊位变化特性进行了分析,采用相似性的概念分析,得出工作日之间有效泊位变化趋势相似程度高,非工作日之间的相似性高的结论。

关键词：商业中心有效停车泊位时间序列分析停车诱导

基于LSTM神经网络的有效停车泊位短时预测方法研究

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基于LSTM神经网络的有效停车泊位短时预测方法研究

2018年中国城市交通规划年会

作者：梅杰南京市城市与交通规划设计研究院股份有限公司

有效泊位短时预测是停车诱导系统的关键技术之一。论文通过对现有泊位预测方法的比较分析,提出了基于LSTM神经网络的有效停车泊位短时预测模型。对模型的结构设计和训练方法进行了研究,并通过实例,和BP神经网络预测方法进行比较。结果表... 详细信息

有效泊位短时预测是停车诱导系统的关键技术之一。论文通过对现有泊位预测方法的比较分析,提出了基于LSTM神经网络的有效停车泊位短时预测模型。对模型的结构设计和训练方法进行了研究,并通过实例,和BP神经网络预测方法进行比较。结果表明:LSTM神经网络预测模型具有更高的预测精度,并且随着预测时间间隔的增加,仍能保持较高的预测精度。

关键词：有效停车泊位短时预测时间序列预测 LSTM神经网络

来源： cnki会议评论

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cnki会议

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基于灰色—小波神经网络的有效泊位预测

交通运输系统工程与信息 2017年第5期17卷 60-67,96页

作者：韩印郑喆赵靖刘彩云上海理工大学管理学院上海200093

针对停车场有效停车泊位的变化特征,提出了基于灰色—小波神经网络的组合模型.先通过灰色单因素预测模型对有效停车泊位时间序列进行修正处理,再基于分步式小波神经网络模型对修正预测值进行运算,并通过马克科夫链预测模型得到更精确的... 详细信息

针对停车场有效停车泊位的变化特征,提出了基于灰色—小波神经网络的组合模型.先通过灰色单因素预测模型对有效停车泊位时间序列进行修正处理,再基于分步式小波神经网络模型对修正预测值进行运算,并通过马克科夫链预测模型得到更精确的预测区间,并利用实际案例分析,对模型的预测精度、稳定性、拟合度和训练时间进行了评价.研究表明,灰色—小波神经网络预测模型可降低初始数据波动性的干扰,与传统神经网络相比,预测结果误差波动性降低了10%~19%,稳定性提高了27%~33%,拟合度提高了10%~15%,精确度明显提高.

关键词：交通工程有效停车泊位灰色单因子预测小波神经网络

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车联网为停车场打开新天地

中国公共安全 2017年第6期 162-166页

作者：何遥

据统计,汽车只有5%的时间处于驾驶中,其他时间都是停歇状态。中国民用机动车保有量早已超过2.7亿辆,汽车数量仅次于美国。汽车不断增多,停车场数量有限,如何高效利用现有停车场以解决城市停车难题?车联网技术的发展为这个问题提供了解... 详细信息

据统计,汽车只有5%的时间处于驾驶中,其他时间都是停歇状态。中国民用机动车保有量早已超过2.7亿辆,汽车数量仅次于美国。汽车不断增多,停车场数量有限,如何高效利用现有停车场以解决城市停车难题?车联网技术的发展为这个问题提供了解答。基于车联网技术的智能停车场系统车联网是装载在车辆上的电子标签通过无线射频等识别技术,实现在信息网络平台上对所

关键词：车联网智能停车车联网技术车辆有效停车泊位车位间档宝马驾驶员停车诱导远距离读卡器诱导系统 RFID