基于BP神经网络的停车诱导泊位预测

• 作者: 丁勇 姜枫 李丛 高广银
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: BP神经网络 停车诱导 泊位 Matlab
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 研究开发
• 页码范围: 236-239
• 页数: 4页
• 字数: 3334字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.005521

摘要

研究了从历史停车数据中挖掘知识并预测短时段内停车泊位数问题.分析了停车诱导系统中影响停车泊位数的因素,结合时间序列确定网络的输入变量,建立BP神经网络,在不同训练阶段采用自适应调整学习速率,以及增加动量项改善网络的收敛性,运用Matlab对采集的市区大型地下停车场真实数据进行仿真实验与分析,取得良好预测效果.结果表明该方法与传统时间序列预测方法相比,在预测的精度方面有较大程度提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜枫	南京理工大学泰州科技学院计算机科学与技术系	20	237	5.0	15.0
2	李丛	南京理工大学泰州科技学院计算机科学与技术系	17	82	5.0	8.0
3	丁勇	南京理工大学泰州科技学院计算机科学与技术系	62	348	10.0	16.0
4	高广银	南京理工大学泰州科技学院计算机科学与技术系	13	53	4.0	7.0