TY -的A2 -戴尔奥廖,路易吉盟——赵Ziyao盟——张易盟,张易PY - 2020 DA - 2020/02/14 TI -停车占用预测方法的比较研究考虑停车类型和停车规模SP - 5624586六世- 2020 AB -停车问题已经收到越来越多的关注。一个准确停车占用预测被认为是一个关键的先决条件最优管理有限的停车资源。然而,停车预测研究,侧重于评估各种停车场的入住率,这是至关重要的协调管理多个公园(例如,小区规模或城市规模),是相对有限的。本研究旨在分析不同预测方法的性能对停车占用,考虑停车停车类型和规模。两种预测方法,FM1 FM2,四个预测模型,线性回归(LR)、支持向量机(SVR),反向传播神经网络(摘要)和自回归移动平均(ARIMA)集成,提出了构建模型,可以预测不同停车场的停车占用。比较这些模型的预测性能,真实数据的四个公园在深圳,上海,东莞收集在8周估计停车场属性之间的相关性和预测结果。根据案例研究,在四个模型认为,支持向量机提供稳定、准确的预测性能几乎所有类型和规模的停车场。为商业、混合功能和大型停车场,FM1和SVM的最好的预测。办公室和中等规模的停车场,FM2支持向量机做了最好的预测。SN - 0197 - 6729你2020/5624586 / 10.1155——https://doi.org/10.1155/2020/5624586——摩根富林明-杂志的先进运输PB - Hindawi KW - ER