大型停车场空闲车位短时预测方法

佘飞; 邱建东; 汤旻安

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为了提升智能交通系统性能及停车场利用率,针对大型停车场空闲车位短时预测进行了研究,提出了一种基于灰色理论、BP神经网络和马尔可夫链的组合预测方法以提高预测精度与时效性.该方法使用灰色理论处理数据,弱化其随机性,再通过人工神经网络训练得到数量预测结果,最后使用马尔可夫链消除系统产生的随机误差得到最终结果.实验表明,这种组合预测方法有效提高了预测精度,预测结果符合实际停车场数据变化规律,为驾驶员提前作出合理的停车场选择提供了可靠依据,能有效提高停车场车位利用率.

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来源
《计算机应用研究》 |2019年第3期|851-854|共4页
作者
佘飞; 邱建东; 汤旻安;
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作者单位

兰州交通大学机电技术研究所;

兰州730070;

兰州交通大学机电工程学院;

兰州730070;

兰州交通大学新能源与动力工程学院;

兰州730070;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机仿真;
关键词
空闲车位; 灰色神经网络; 预测; 马尔可夫链;

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