基于粒子群优化的小波神经网络的停车位数量短时预测

• 作者: 张军 杨正瓴 王书华
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 有效停车位 小波神经网络 梯度下降法 粒子群优化算法
• 年，卷（期）: 2015,（11）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 66-68,138
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 字数: 3935字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2015.11.016

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张军	天津大学电气与自动化工程学院	90	705	14.0	23.0
2	杨正瓴	天津大学电气与自动化工程学院	56	660	15.0	23.0
3	王书华	天津大学电气与自动化工程学院	1	3	1.0	1.0