智能停車場短時泊車位預測的研究.pdf

1、隨著車輛擁有量飆升，停車難和交通擁擠已是國際通病。造成該問題的一部分原因是由于駕駛員在尋找泊車位時的無效巡游導致的無效交通。停車誘導系統(tǒng)可以為駕駛員提供誘導信息，從而幫助駕駛員作出合理的停車判斷，大大縮短巡游時間，減少無效交通，改善城市交通狀況。
　　短時有效泊車位預測是停車誘導系統(tǒng)的難點，針對該問題，本文研究了預測相關技術，對比了相關預測模型，對BP神經網絡的方法和算法進行了研究，提出了基于遺傳算法優(yōu)化的BP神經網絡的有效泊車位

2、預測方法，主要工作包括：
　　（1）針對短時有效泊車位預測，結合成都某停車場停車數(shù)據實例，在matlab中分別建立GM(1,1)模型和BP神經網絡預測模型，詳細闡述了模型建立過程中具體的參數(shù)設置和誤差標準，實驗表明BP神經網絡預測模型精度比GM(1,1)的精度要高得多。
　?。?）針對BP神經網絡易陷入局部極小值，收斂速度慢和易出現(xiàn)震蕩等缺點，提出基于遺傳算法優(yōu)化的BP神經網絡的有效泊車位預測方法，采用具有全局尋優(yōu)的特點的G