大型停车场空闲车位短时预测方法
Simulation of prediction for free parking spaces in large parking lots
兰州交通大学 a. 机电技术研究所; b. 机电工程学院; c. 新能源与动力工程学院, 兰州 730070
摘要
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。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61663021)
甘肃省自然科学基金资助项目(1610RJZA048)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.09.0922
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第3期
所属栏目: 系统应用开发
出版页码: 851-854
文章编号: 1001-3695(2019)03-041-0851-04
发布历史
[2019-03-05] 印刷出版
引用本文
佘飞, 邱建东, 汤旻安. 大型停车场空闲车位短时预测方法 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (3): 851-854. (She Fei, Qiu Jiandong, Tang Min'an. Simulation of prediction for free parking spaces in large parking lots [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (3): 851-854. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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