| 停车场泊位占有率预测方法评价 |
| |
| 作者姓名： | 唐克双 郝兆康 衣谢博闻 刘冰清 |
| |
| 作者单位： | 同济大学 道路与交通工程教育部重点实验室,上海 201804,同济大学 道路与交通工程教育部重点实验室,上海 201804,同济大学 道路与交通工程教育部重点实验室,上海 201804,同济大学 道路与交通工程教育部重点实验室,上海 201804 |
| |
| 基金项目： | 国家“十二五”科技支撑计划（2014BAG03B02） |
| |
| 摘 要： | 采用上海市五角场地区的停车泊位检测数据,分析了商业、办公和体育场3种不同类型停车场泊位占有率(parking occupancy rate,POR)的时变特征,并评价了ARIMA(autoregressive integrated moving average)、卡尔曼滤波和BP(back propagation)神经网络等3种常用方法在POR预测中的适用性.结果表明,ARIMA和BP神经网络的预测精度总体优于卡尔曼滤波,BP神经网络在商业和办公停车场的短时预测中有较好的精度;3种方法的预测精度均随预测时间步长的增加而逐渐降低;不同类型停车场的POR预测精度存在较大差异,工作日的预测精度一般高于非工作日,且模型具有较好的自适应性.
|
| 关 键 词： | 停车泊位占有率预测 ARIMA模型 卡尔曼滤波 BP神经网络模型 |
| 收稿时间： | 2016-04-30 |
| 修稿时间： | 2016-10-14 |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《同济大学学报(自然科学版)》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《同济大学学报(自然科学版)》下载全文 |
|
