【摘 要】
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目前国内各大中城市停车供需矛盾日益突出,而停车诱导系统是解决停车问题的一种有效途径。本文针对现有停车诱导系统存在的不足,围绕如何有效提高停车诱导系统中诱导信息有效性
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目前国内各大中城市停车供需矛盾日益突出,而停车诱导系统是解决停车问题的一种有效途径。本文针对现有停车诱导系统存在的不足,围绕如何有效提高停车诱导系统中诱导信息有效性的主题,结合该领域发展趋势,作了深入的分析,并在此基础上设计并实现了信息预报子系统。 本文设计的信息预报子系统,在引入时间序列预测理论和人工神经网络理论的基础上,设计出基于BP神经网络的车位占有率预测模型,给出了有效车位预测方案,同时也为神经网络的应用范围做出积极的拓展。由于预测模型中加入的动态调用预测功能,使得本文所设计系统在灵活性和高效性方面得到了提升,且具备较强的自适应能力。 该子系统通过大量实验获得的最佳预测模型,应用该系统能有效预测短期内车位占有率的变化,进行信息预报,为解决停车供需矛盾的问题做出了积极有益探索。
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