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| 基于小波-ELM神经网络的短期停车泊位预测 | |
| 引用本文： | 陈海鹏,图晓航,王玉,郑金宇.基于小波-ELM神经网络的短期停车泊位预测[J].吉林大学学报(理学版),2017,55(2):388-392. |
| 作者姓名： | 陈海鹏 图晓航 王玉 郑金宇 |
| 作者单位： | 1. 吉林大学 计算机科学与技术学院, 长春 130012; 2. 吉林大学 应用技术学院, 长春 130012; 3. 吉林大学 软件学院, 长春 130012 |
| 摘 要： | 采用小波变换与极限学习机(ELM)相结合的方法对短时空余停车泊位进行预测.首先通过小波函数对有效停车泊位时间序列进行小波分解和重构;然后用ELM对分解后所得的各时间序列进行预测;最后对各神经网络的预测结果进行合成,得到最终的预测结果.预测实例结果表明,该方法缩短了训练时间,提高了预测结果. |
| 关 键 词： | 空余停车泊位 停车泊位管理系统 小波变换 极限学习机 |
| 收稿时间： | 2016-05-16 |
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