基于神经网络的有效停车泊位预测方法研究-论文.pdf

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1、第29卷第3期黑龙江工程学院学报Vo1．29，NO．32015年6月JournalofHeilongjiangInstituteofTechnologyJun．，2015基于神经网络的有效停车泊位预测方法研究张丽莉，储江伟，范东溟(东北林业大学交通学院，黑龙江哈尔滨150040)摘要：对基于神经网络的有效停车泊位预测方法进行研究，通过调查及采集商业中心区停车场停放车辆的实时数量信息，建立相应的神经网络模型，并运用MATLAB仿真分析软件实现实时有效停车泊位预测，最后对误差结果进行分析和解释。关键词：神经网络；有效停

2、车泊位；预测中图分类号：TP273文献标志码：A文章编号：1671—4679(2015)03—0037—03EfficientparkinglotforecastingbasedonneuralnetworkZHANGLi—li，CHUJiang—wei，FANDong—ming(CollegeofTransportation，NortheastForestryUniversity，Harbin150040，China)Abstract：Inthispaper，efficientparkinglotforecast

3、ingmethodisstudied，andthereal—timeparkinginformationonCBDareaiScollectedtoestablishanNNmode1．MATLABsoftwareiSusedforsimulationandtogetthesatisfiedresult．Last，theerrorsareanalyzedandconcluded．Keywords：neuralnetwork；efficientparkinglot；forecasting随着城市人口规模的增加、城市居

4、民机动车保行有效停车诱导的重要前提。因此，本文对有效停有数量的快速增长，城市停车供需中心城区的交通车泊位的预测方法进行研究。吸引强度居高不下，停车难题已成为城市交通中，1应用现状特别是城市中心区域最为棘手的问题之一。为了缓解城市中心区的机动车停车泊位供需矛盾，进行国外有效停车泊位的预测已经成为智能交通实时有效的停车泊位数量预测，进而优化停车路径系统的重要组成部分，并与停车诱导系统紧密相诱导，是智能化停车管理的手段之一。其中，有效连。其中，欧洲、美国以及德国等国家已经进行了停车泊位是指正在开放的停车场内能够有效使用大

5、量的研究工作，并在城市中进行应用。其中主要的车辆泊位数量。通过对有效停车泊位进行预测，概括为两大类研究方法：一类方法采用线性时间序可以使更多的车辆在到达之前就能够掌握到就近列预测方法，该方法假设各变量之间是一种线性关停车场的泊位使用信息以及发展趋势，从而使得需系l_1]，这种局限性使得其在实际应用中很难准确地求车辆能够在就近的停车场进行合理地分配；而停进行分析和预测。因为实际的系统总是含有非线车诱导是指以提高停车场以及相邻道路的利用率性因素，当利用线性模型描述或逼近得不到满意结为目的，用多种合理方式向驾车人提供停车

6、场的信果时，就应该采用非线性时间序列预测模型或其他息(包括停车场的位置、车位的使用状况、车位数非线性的方法l_2；另一类方法是采用非线性的时间等)、路线及相关道路的交通状况等信息，从而快速序列预测模型，如Tong等人在巡游寻找停车位所地引导驾驶员以最有效的方式找到停车场的一种花费的时间较多的情况下，针对如何减少驾车出行行为。其中，可靠而准确的有效停车泊位预测是进的巡游时间，提高出行的效率，对中心区停车巡游行为进行理论方法和实证分析，其所提出的阈值自收稿日期：2015—03—11回归模型、门限归模型等[3]均属于模型

7、驱动的方法。基金项目：黑龙江省教育厅科学技术研究项目(12543011)然而实际中由于多数系统复杂的非线性特征，使得作者简介：张丽莉(1977一)，女，讲师，博士，研究方向：智能决策方法技术．这类方法在理论分析与实际应用上都有相当的局·38·黑龙江工程学院学报第29卷限性[4]。由于神经网络模型可以较好地描述复杂非一(～z。)／(z一)．线性问题，它能够从数据样本中自动学习以前的经式中：z为原始数据，为归一化后的数据，z“为验而无需反复查询和表现过程，并逼近那些描述样原始数据中的最小值，z为原始数据中的最大值。本数

8、据规律的最佳函数，且所考虑的系统表现函数本次研究为2014—03—10～03—26每天9：30～越复杂，神经网络的作用就越明显。因此，神经网1O：30每隔12rain的有效停车泊位数，以该时问段络已经成为目前非线性预测中的常用方法[5]。气象特征状态量和道路交通条件作为网络的训练我国对于有效停车泊位的预测也有一定的研样本，并用上述数据预测2014—03—27