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针对停车场有效停车泊位的本体特征规律,提出了基于DBN-SVR模型的短时有效泊位预测方法。此方法结合深度信念网络模型(DBN)和支持向量回归分类方法(SVR)构建预测模型,并利用差分处理降低有效泊位数据趋势性,并对预测输出值进行反差分处理以提高其预测精确度。案例分析结果表明,此方法可准确地对停车场有效泊位进行短时预测,较传统预测方法相比预测精度提高约10.163%。