10.19713/j.cnki.43-1423/u.T20191095
基于遗传小波神经网络的停车泊位预测方法
在车位共享模式下,对社区停车位进行短时、准确地预测,既有利于停车需求方选择更合适的车位,也有利于车位资源的合理分配.提出一种社区停车位的短时预测方法,首先利用C-C方法对空余停车泊位时间序列进行相空间重构,采用李雅普诺夫指数法证明该时间序列的可预测性;然后将重构后的时间序列输入小波神经网络(wavelet neural network,WNN)进行训练.采用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化小波神经网络初始参数,经过多次迭代获取最优参数,得到优化后的预测模型;最后,通过matlab对该算法进行编程,并调研长沙市某社区空余停车泊位数据进行实验分析.研究结果表明:基于相空间重构的遗传小波神经网络(CC-GA-WNN)模型具有较好的预测精度和优化效果.
空余停车泊位、相空间重构、遗传算法、小波神经网络
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U491.7(交通工程与公路运输技术管理)
国家级大学生创新创业训练计划资助项目201610533302
2020-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
2216-2224
