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基于BP神经网络的信息预测技术在PGS中的研究与应用
基于BP神经网络的信息预测技术在PGS中的研究与应用
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摘要：
目前国内各大中城市停车供需矛盾日益突出和严重,而停车诱导系统（PGS）正是缓解停车问题一种有效途径。本文主要是针对PGS的预测关键技术进行了研究和实现,来增强诱导信息的有效性。本文设计和实现了信息预报子系统,主要是结合神经网络技术,提出了一种基于BP神经网络理论的车位占有率预测模型。应用该模型可以较为准确地预测短期内的车位占有率的变化,进行信息预报。
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文献信息
| 篇名 | 基于BP神经网络的信息预测技术在PGS中的研究与应用 | ||
| 来源期刊 | 电脑知识与技术：学术交流 | 学科 | 工学 |
| 关键词 | 停车诱导 信息预测 BP神经网络 | ||
| 年，卷（期） | 2007,（5） | 所属期刊栏目 | |
| 研究方向 | 页码范围 | 824-826 | |
| 页数 | 3页 | 分类号 | TP393 |
| 字数 | 语种 | ||
| DOI | |||
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研究主题发展历程
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停车诱导
信息预测
BP神经网络
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期刊影响力
电脑知识与技术：学术版
主办单位：
时代出版传媒股份有限公司
中国计算机函授学院
出版周期：
旬刊
ISSN：
1009-3044
CN：
34-1205/TP
开本：
出版地：
安徽合肥市濉溪路333号
邮发代号：
26-188
创刊时间：
语种：
出版文献量（篇）
41621
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