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针对传统有效停车泊位预测方法无法刻画泊位前后时刻关联关系的问题,采用基于深度学习的LSTM(long short-term memcry)神经网络对其进行改进,提出了LSTM有效停车泊位预测模型,并基于此模型对不同类型的停车区域进行分析与预测.在构建模型的基础上,综合考虑了有效停车泊位预测的时空特性,选取目标区域内多个邻近停车场的历史停车数据组成数据集,并构建有效停车泊位预测的对比模型,以此检验模型的预测精度.研究结果表明:在不同类型停车区域的有效停车泊位预测中,LSTM模型预测结果与真实值一致性较好,预测精度均高于BP预测模型和ARIMA预测模型;LSTM模型在有效停车泊位预测方面可靠且有效. 相似文献
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