【摘 要】
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近年来我国正加速推进新型智慧城市的建设与发展,同时向世界承诺未来一段时间内实现碳达峰的目标,而停车位预测不仅可以推动智慧城市的建设,也可以降低碳排放量加速碳达峰的实现。通过对停车位可用性的预测,可以让车主提前了解到一段时间内到达停车场是否具有可用停车位,从而降低碳排放量、减轻交通压力。针对中长期可用停车位预测精度较低问题,提出一种基于改进SRU模型的中长期可用停车位预测算法,该算法通过历史停车数据
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近年来我国正加速推进新型智慧城市的建设与发展,同时向世界承诺未来一段时间内实现碳达峰的目标,而停车位预测不仅可以推动智慧城市的建设,也可以降低碳排放量加速碳达峰的实现。通过对停车位可用性的预测,可以让车主提前了解到一段时间内到达停车场是否具有可用停车位,从而降低碳排放量、减轻交通压力。针对中长期可用停车位预测精度较低问题,提出一种基于改进SRU模型的中长期可用停车位预测算法,该算法通过历史停车数据、历史天气信息相结合来预测中长期的可用停车位数量。改进方法包括:建立天气输入门,通过引入天气输入门来增加SRU模型对历史停车数据的周期性影响。引入Tanh激活函数,将天气输入门与输入的历史停车数据进行非线性变换,进一步引入管窥孔连接,从而提高模型的预测能力。通过不同梯度下降与不同时间步长的仿真分析比较,结果表明改进SRU模型的预测结果的精确度比LSTM网络在步长为1小时、2小时、3小时下精度分别提高了4.77%、5.05%、1.18%。为了进一步满足车主的短期停车需求,本文设计短期停车占用率预测算法,该算法针对大多数停车预测算法只对上下文信息进行预测,忽略相邻停车场对停车预测的影响,因为一个停车场的停车位状态与相邻停车场的停车位有着高度相关性,针对此问题提出一种基于ResNet-LSTM的短期停车占有率预测算法,该模型使用的数据是墨尔本公开数据集,通过历史停车数据、历史天气信息以及位置信息来预测停车占用率,对于停车位稀疏的街区采用k-means聚类算法将分散的街区停车位进行划分,将k-means算法与GMM算法进行聚类比较得出k-means聚类效果更好,通过不同算法进行实验对比,结果表明所提ResNet-LSTM算法在5分钟预测的平均绝对误差比LSTM网络提高了1.4%,比ResNet算法提高了0.68%。
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