基于小波变换和粒子群小波神经网络组合模型的有效停车泊位短时预测

发布时间：2017-08-14 21:38

  本文关键词：基于小波变换和粒子群小波神经网络组合模型的有效停车泊位短时预测

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【摘要】：基于停车场有效停车泊位短时变化特性,提出了一种小波变换和粒子群小波神经网络组合预测方法。首先,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,然后对重构后的时间序列分别采用小波神经网络进行预测,并利用粒子群算法对神经网络初始参数的选取进行优化,最后将各自外推的预测结果进行合成,得到最终预测结果。实例分析表明:与单独使用小波神经网络模型相比,小波变换-粒子群小波神经网络模型的预测精度提高了5~7倍,且预测稳定性较好。
【作者单位】： 东南大学交通学院;现代城市交通技术江苏高校协同创新中心;
【关键词】： 交通运输系统工程 有效停车泊位 短时预测 小波变换 粒子群算法 小波神经网络
【基金】：国家自然科学基金国际合作与交流项目(5151101143);国家自然科学基金项目(51338003;50908051) 江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(SJLX_0094)
【分类号】：U491
【正文快照】： 0引言停车场是否有空余泊位可供停车是驾车者停车选择时最为关注的问题之一。利用停车泊位信息采集技术获得停车场内空余车位信息并对其进行实时预测是停车诱导信息系统的一项关键技术。实时、准确地预测出停车场的空余车位信息,供系统用户选择停车场时参考,不仅有利于用户合

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本文编号：674855