基于遗传小波神经网络的停车泊位预测方法

• 作者: 李斯宇 韩锟
• 来源期刊: 铁道科学与工程学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 空余停车泊位 相空间重构 遗传算法 小波神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 高速铁路技术与智慧交通
• 页码范围: 2216-2224
• 页数: 9页
• 分类号: U491.7
• 语种: 中文
• DOI: 10.19713/j.cnki.43-1423/u.T20191095

摘要

在车位共享模式下,对社区停车位进行短时、准确地预测,既有利于停车需求方选择更合适的车位,也有利于车位资源的合理分配.提出一种社区停车位的短时预测方法,首先利用C-C方法对空余停车泊位时间序列进行相空间重构,采用李雅普诺夫指数法证明该时间序列的可预测性;然后将重构后的时间序列输入小波神经网络(wavelet neural network,WNN)进行训练.采用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化小波神经网络初始参数,经过多次迭代获取最优参数,得到优化后的预测模型;最后,通过matlab对该算法进行编程,并调研长沙市某社区空余停车泊位数据进行实验分析.研究结果表明:基于相空间重构的遗传小波神经网络(CC-GA-WNN)模型具有较好的预测精度和优化效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩锟		32	178	7.0	12.0
2	李斯宇		1	0	0.0	0.0