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工業通訊基于長短期記憶神經網絡的可用停車位預測資料

發布時間:2019/4/1 17:48:49

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【工業通訊基于長短期記憶神經網絡的可用停車位預測資料】

資料介紹

可用停車位預測是智能停車誘導系統的關鍵問題之一。當前基于神經網絡的預測技術在較短預測周期內,預測準確度的平均絕對誤差在 10 左右,但隨著預測步長或周期的增加,預測精度急劇下降。針對這一問題,該文提出了一種在中長預測時間周期內可保持數據變化特征的泊位預測方法。該方法使用模糊信息粒化獲取特征數據集,通過訓練長短期記憶神經網絡預測未來的特征數據集,基于數據插值方法重建出整個區間可用停車位的連續變化曲線。仿真結果表明,該方法在相同預測步長的可用車位預測上,比傳統預測方法具有更高的預測精度;在保持相近預測精度的條件下,比傳統預測方法具有更高的計算效率。

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