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基于相空间重构及Elman网络的停车泊位数据预测
被引量：
16
1
作者
陈群
晏克非
+1 位作者
王仁涛
莫一魁
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第5期607-611,共5页
针对停车诱导系统(PGIS)中短时空余停车泊位时间序列数据预测问题,提出应用相空间重构与Elman神经网络相结合的方法来进行预测.首先分析了相空间重构的技术原理,在此基础上导出时间序列预测模型,并以El-man神经网络训练模拟该模型.介绍...
针对停车诱导系统(PGIS)中短时空余停车泊位时间序列数据预测问题,提出应用相空间重构与Elman神经网络相结合的方法来进行预测.首先分析了相空间重构的技术原理,在此基础上导出时间序列预测模型,并以El-man神经网络训练模拟该模型.介绍了相空间重构与Elman神经网络相结合的预测方法的具体实现过程与步骤,提出了短时空余停车泊位数据的预测效果评价指标.通过预测实例表明,该方法用于停车诱导系统中短时空余停车泊位数据的预测具有较好的预测准确性和有效性.
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关键词
停车
诱导系统
短时空余停车泊位
预测
相空间重构
ELMAN神经网络
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职称材料
题名
基于相空间重构及Elman网络的停车泊位数据预测
被引量：
16
1
作者
陈群
晏克非
王仁涛
莫一魁
机构
同济大学道路与交通工程教育部重点实验室
同济大学经济与管理学院
出处
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第5期607-611,共5页
基金
上海市科委资助项目(04dz05808)
文摘
针对停车诱导系统(PGIS)中短时空余停车泊位时间序列数据预测问题,提出应用相空间重构与Elman神经网络相结合的方法来进行预测.首先分析了相空间重构的技术原理,在此基础上导出时间序列预测模型,并以El-man神经网络训练模拟该模型.介绍了相空间重构与Elman神经网络相结合的预测方法的具体实现过程与步骤,提出了短时空余停车泊位数据的预测效果评价指标.通过预测实例表明,该方法用于停车诱导系统中短时空余停车泊位数据的预测具有较好的预测准确性和有效性.
关键词
停车
诱导系统
短时空余停车泊位
预测
相空间重构
ELMAN神经网络
Keywords
parking guidance information system
short-term unoccupied parking space
prediction
phrase construction
Elman neural network
分类号
U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于相空间重构及Elman网络的停车泊位数据预测
陈群
晏克非
王仁涛
莫一魁
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007
16
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