一种封闭区域内未来泊位需求数量短时预测方法
摘要:
本发明公开了一种封闭区域内未来泊位需求数量短时预测方法,是对未来几小时内某封闭区域的泊位需求数量进行预测,可以使管理者有效地进行区域内道路已经停车场设施进行管理调度。本发明提出基于深度学习理论的LSTM(Long Short-Term Memory,长短期记忆)单元的循环神经网络泊位需求量预测模型,根据前几个小时泊位需求变化量对后续时间点对应的泊位需求量进行预测。以杭州某大学为实验对象,采用随机两天和特定两天数据进行实践验证。结果显示:采用LSTM循环神经网络模对区域内泊位需求进行预测能够比传统方法在结果上更加接近实际值,并且精度较为满意,表明该预测方法可行有效。
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