【摘 要】
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针对道路停车泊位数预测准确性不高、预测误差较大的问题,提出一种基于循环神经网络LSTM模型的停车泊位预测算法,研究从历史停车数据中挖掘知识并预测不同时段内的停车泊位数
【机 构】
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泰华智慧产业集团股份有限公司,中国人民解放军72671部队
【基金项目】
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山东省重点研发计划项目(2017G006045)
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针对道路停车泊位数预测准确性不高、预测误差较大的问题,提出一种基于循环神经网络LSTM模型的停车泊位预测算法,研究从历史停车数据中挖掘知识并预测不同时段内的停车泊位数。首先,建立一种优化的基于LSTM和双向LSTM网络的LSTM模型,通过双向LSTM网络对上一层的LSTM网络预测后的时间序列再进一步进行学习训练,以有效克服预测误差大的缺点;其次,结合正向LSTM和逆向LSTM具有的捕获数据时序性和长程依赖性的优势,进一步提高预测结果的精确度。利用不同实测道路停车场的数据对所提算法的有效性进行验证,结果表明
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