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面向精细化管理的停车需求短时预测
被引量：
9
1
作者
李林波
李杨
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第9期1301-1306,共6页
停车诱导系统(PGS)是缓解交通拥堵的有效办法,但停车需求短时精准预测作为空余车位发布的关键技术并没有得到有效解决。利用停车需求时变特征曲线的线型稳定性,以及在周内各工作日间的振幅的显著差异性对数据进行分组,采用不仅具备记忆...
停车诱导系统(PGS)是缓解交通拥堵的有效办法,但停车需求短时精准预测作为空余车位发布的关键技术并没有得到有效解决。利用停车需求时变特征曲线的线型稳定性,以及在周内各工作日间的振幅的显著差异性对数据进行分组,采用不仅具备记忆时间序列数据能力,同时有着更简洁的逻辑门控制结构的GRU(gated recurrent unit)模型对停车需求进行短时精准预测,发现相比于传统神经网络以及ARIMA模型,在考虑停车需求周内日间差异性并对数据进行分组后的GRU模型能提供更高的预测精度。
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关键词
精细化停车管理
停车
需求预测
GRU模型
模型比选
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职称材料
基于生存分析的夜间驻留停车需求预测
被引量：
6
2
作者
李林波
高天爽
姜屿
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期192-199,共8页
为了在微观层面对夜间停车需求进行准确预测,采用生存分析的方法建立夜间停车需求预测模型.首先将夜间停放的车辆定义为日间驶入车辆的驻留部分,对应的夜间停车需求预测转换为日间驶入车辆驻留的概率预测;进一步从日间驶入车辆的停车时...
为了在微观层面对夜间停车需求进行准确预测,采用生存分析的方法建立夜间停车需求预测模型.首先将夜间停放的车辆定义为日间驶入车辆的驻留部分,对应的夜间停车需求预测转换为日间驶入车辆驻留的概率预测;进一步从日间驶入车辆的停车时长分布入手,用生存分析方法估计车辆停放不同时长的概率,从而预测夜间驻留的停车需求.最后用上海某科技园实际停车数据进行分析验证,构建Cox比例风险模型,获得不同影响因素下的生存时间曲线以及过夜驻留停车概率.结果表明,车辆夜间驻留的概率与工作日、驶入天气、用户类型以及驶入时刻等变量有关,全天夜间驻留预测精度达92.1%.利用生存分析方法预测夜间停车需求是有效的,能够为停车场的夜间需求管理提供决策依据.
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关键词
夜间
停车
停车
需求预测
生存分析
精细化停车管理
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题名
面向精细化管理的停车需求短时预测
被引量：
9
1
作者
李林波
李杨
机构
同济大学道路与交通工程教育部重点实验室
出处
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第9期1301-1306,共6页
基金
国家社会科学基金项目(207BGL291)。
文摘
停车诱导系统(PGS)是缓解交通拥堵的有效办法,但停车需求短时精准预测作为空余车位发布的关键技术并没有得到有效解决。利用停车需求时变特征曲线的线型稳定性,以及在周内各工作日间的振幅的显著差异性对数据进行分组,采用不仅具备记忆时间序列数据能力,同时有着更简洁的逻辑门控制结构的GRU(gated recurrent unit)模型对停车需求进行短时精准预测,发现相比于传统神经网络以及ARIMA模型,在考虑停车需求周内日间差异性并对数据进行分组后的GRU模型能提供更高的预测精度。
关键词
精细化停车管理
停车
需求预测
GRU模型
模型比选
Keywords
parking delicacy management
short-term prediction of parking demand
gated recurrent unit model
model comparison
分类号
U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
基于生存分析的夜间驻留停车需求预测
被引量：
6
2
作者
李林波
高天爽
姜屿
机构
同济大学道路与交通工程教育部重点实验室
北京市城市规划设计研究院
出处
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期192-199,共8页
基金
上海市科学规划一般课题资助项目(2017BGL029)
文摘
为了在微观层面对夜间停车需求进行准确预测,采用生存分析的方法建立夜间停车需求预测模型.首先将夜间停放的车辆定义为日间驶入车辆的驻留部分,对应的夜间停车需求预测转换为日间驶入车辆驻留的概率预测;进一步从日间驶入车辆的停车时长分布入手,用生存分析方法估计车辆停放不同时长的概率,从而预测夜间驻留的停车需求.最后用上海某科技园实际停车数据进行分析验证,构建Cox比例风险模型,获得不同影响因素下的生存时间曲线以及过夜驻留停车概率.结果表明,车辆夜间驻留的概率与工作日、驶入天气、用户类型以及驶入时刻等变量有关,全天夜间驻留预测精度达92.1%.利用生存分析方法预测夜间停车需求是有效的,能够为停车场的夜间需求管理提供决策依据.
关键词
夜间
停车
停车
需求预测
生存分析
精细化停车管理
Keywords
night parking
parking demand forecasting
survival analysis
delicacy parking management
分类号
U491.1 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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作者
出处
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1
面向精细化管理的停车需求短时预测
李林波
李杨
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
9
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职称材料
2
基于生存分析的夜间驻留停车需求预测
李林波
高天爽
姜屿
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
6
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