10.3969/j.issn.1000-386x.2015.11.016
基于粒子群优化的小波神经网络的停车位数量短时预测
针对停车场有效停车位的短时间预测精度低的问题,首先提出基于梯度下降法的小波神经网络模型,并且用粒子群优化算法对小波神经网络的参数作进一步的优化.用天津站后广场地下停车场的历史数据进行实验,结果表明该模型能对短时间内有效停车位数进行较准确的预测,且用粒子群优化算法对小波神经网络的参数优化后预测的平均绝对误差减小了5.23,平均相对误差减小了2.11％,最大相对误差降低了10.39％.实验结果表明,该模型能较准确地预测短时间内停车位数量,且优化后预测精度得到了进一步的提高.
有效停车位、小波神经网络、梯度下降法、粒子群优化算法
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TP3(计算技术、计算机技术)
天津市科技支撑计划重点项目10zckfsf01100;天津市科技型中小企业创新基金项目13zxcxgx40400
2015-12-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共4页
66-68,138
