[发明专利]一种基于循环神经网络的停车场占有率预测方法有效
| 申请号： | 202110686924.1 | 申请日： | 2021-06-21 |
| 公开（公告）号： | CN113450592B | 公开（公告）日： | 2022-09-20 |
| 发明（设计）人： | 李军;叶威 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G08G1/14 | 分类号： | G08G1/14;G08G1/01;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 刘俊 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于循环神经网络的停车场占有率预测方法，属于停车诱导泊位预测技术领域。所述方法包括步骤：数据采集；整理效应项序列h(t)；整理停车场占有率变化的时间序列x(t)；拟合得到周期项序列s(t)；利用循环神经网络，得到趋势项序列g(t)；利用循环神经网络综合预测得到停车场占有率的预测值y；本技术方案对于停车场占有率数据分两层进行处理，结合时间序列特征分解法和神经网络，不仅考虑了时间维度的非线性特征，而且考虑了其中蕴含的周期性特征，以及外在因素的影响，相比于以往的基于统计学的预测方法、传统机器学习的方法以及单独的深度学习模型，考虑的特征更全面，预测精度的稳定性和准确性更高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 循环 神经网络 停车场 占有率 预测 方法 | ||
【主权项】：
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