基于小波分析与神经网络的停车场有效泊位占有率预测方法研究的中期报告.docx

基于小波分析与神经网络的停车场有效泊位占有率预测方法研究的中期报告
一、研究背景及意义：
随着城市人口不断增加和汽车保有量的不断上升，停车位的需求越来越大。而由于停车场的总容量有限，为了提高停车场的利用率，需要了解停车场的实际占用情况，同时预测停车场的未来使用情况，以便实现停车资源的最优配置。
因此，本研究旨在基于小波分析与神经网络，开发一种能够较为准确预测停车场有效泊位占有率的方法，从而为城市交通管理提供决策参考。
二、研究内容与方法：
本文将采用小波分析和神经网络相结合的方法来预测停车场的有效泊位占有率。研究内容包括：
1.停车场有效泊位占有率的测量与数据采集：通过安装车位检测器等设备，记录停车场内车位的状态和使用情况，收集大量的停车场数据，以建立预测模型。
2.小波分析的原理及应用：利用小波分析将停车场数据进行频域转换、信号压缩与重构，提取出停车场内车辆的时间序列特征，为神经网络的建模提供有效的输入信号。
3.神经网络的构建与训练：采用多层前馈神经网络模型，通过反向传播算法对网络进行训练，并根据误差最小化的原则不断优化网络结构和参数，以提高预测的准确性。
4.停车场有效泊位占有率的预测与分析：利用已经建立的神经网络模型对未来停车场有效泊位的占有率进行预测，同时对预测结果进行分析和比较，以验证模型的准确性和可靠性。
三、研究进展与计划：
目前已经完成了停车场数据的采集和整理，并对小波分析的理论和方法进行了深入学习和掌握。下一步的工作计划为进一步优化小波分析和神经网络模型的组合方法，提高预测的精度和稳定性，并进行实际的停车场测试和应用验证。同时，还将对其他可能影响停车场有效泊位占有率的因素进行探讨和研究，以扩展该预测模型的应用范围和深度。
总的来说，预计在未来几个月内，我们能够完成一份具有较高科学价值和实际应用前景的停车场有效泊位占有率预测方法研究报告，并能够为城市交通管理部门提供有效的决策参考。