一种停车场有效泊位占有率短时预测方法技术

本发明专利技术公开了一种停车场有效泊位占有率短时预测方法，包括如下步骤：1）确定停车场的有效泊位占有率时间序列；2）用小波函数对有效泊位占有率时间序列进行小波分解，得到低频系数向量和高频系数向量，然后对低频系数向量和高频系数向量分别进行小波重构，得到N+1个重构的时间序列；3）对N+1个重构的时间序列分别建立小波神经网络模型进行预测，得到N+1个预测结果；4）累加上述N+1个预测结果，获得对应于有效泊位占有率时间序列的预测结果。本发明专利技术根据停车场有效泊位占有率的短时变化特性，提出小波分析－小波神经网络组合预测模型对停车场有效泊位占有率进行短时预测，提高了预测精度和稳定性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于智能交通系统中智能信息处理
，涉及一种停车场有效泊位短时预测的方法，可以实时预测出停车场的空余泊位信息。
技术介绍
停车场是否有空余泊位可供停车是驾车者停车选择时最为关注的问题之一。利用停车泊位信息采集技术获得停车场内空余车位的信息并对其进行实时预测是停车诱导信息系统的一项关键技术。比较准确地预测出停车场的空余泊位信息，供系统用户选择停车场时参考，不仅有利于用户合理地安排自己的出行，也有利于交通管理部门对交通的宏观调控。纳入停车诱导信息系统的停车泊位主要是指公共停车设施内可供社会车辆停放 的车位，被单位或个人长期租用的固定车位不在研究范围之内。因此，本专利技术采用停车场的有效泊位占有率来直观地描述停车场可供社会车辆利用的泊位情况。停车场的有效泊位占有率，是指正在开放的停车场内未被车辆或其他物品占用，可以用来停放社会车辆的泊位数占总泊位数的比例。停车场的泊位变化受诸多因素的影响，如停车场类型、所处位置、道路交通流、天气、事件等，多因素的作用造成了有效泊位占有率变化的复杂性和随机性。目前，国内对停车泊位的短时预测大多采用BP神经网络法，虽然该方法具有推导过程严谨、物本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种停车场有效泊位占有率短时预测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：1）统计出不同时间段内进入停车场的车辆数Ai和离开停车场的车辆数Li，其中i=1，2，···，M，M为时间段个数，则各个时间段末的有效泊位数Xi为Xi＝Xi－1？？Ai+？Li，各个时间段的有效泊位占有率c0i为：c0i=？Xi？/R，其中R为停车场总泊位数，从而得到停车场的有效泊位占有率时间序列c0＝{c01,？c0i2,？···,c0M}；2）用小波函数对所述步骤1）中得到的有效泊位占有率时间序列c0进行N尺度的小波分解，得到一个尺度为N的低频系数向量cN和N个不同尺度下的高频系数向量d1，d2，…，dN？,其中尺度数N...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：季彦婕，汤斗南，王炜，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：