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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任务书 任务书 一、研究背景 随着城市化进程的加速,城市内部车辆增长迅速,停车难成为城市发展的重要问题之一。而停车场作为解决停车难的一个重要手段,也因此越来越多地被建设和使用。但是,由于各种因素,进出车辆的数量和停留时间存在着一定的不确定性,因此停车场实时的有效泊位占有率预测具有重要意义。目前,停车场有效泊位占有率预测的研究方法主要是基于时间序列模型或者机器学习模型,但是这些方法对于停车流量的处理和预测精度不高,需要进一步提高。 二、研究目的 本研究旨在通过小波分析和神经网络技术相结合,提出一种高效的停车场有效泊位占有率预测方法,以提高预测精度和实时性。 三、研究内容 1.对停车场实际运营数据进行采集和分析,包括停车场的位置、停车方式、车位数量等信息。同时获取车辆进入和离开时间、停车时长、进出车辆数量等数据,以建立数据集。 2.利用小波分析技术对停车场数据集进行处理,提取出不同频率的特征,识别出数据中的周期性和趋势性,得到预测数据集。 3.基于神经网络技术,建立停车场有效泊位占有率预测模型。通过优化模型的参数,提高预测精度和实时性。 4.对建立的模型进行评估和测试,分析预测结果的准确性和实用性。结合实际情况,提出相应的优化措施和建议。 四、具体要求 1.对停车场实际运营数据进行收集和整理,以Excel或MATLAB等软件进行数据处理。 2.利用小波变换、小波分析等方法进行数据特征提取和趋势分析,并编程实现。 3.基于Python或其他编程语言,利用神经网络技术建立有效泊位占有率预测模型,并对模型进行优化和改进。 4.编写实验报告,包括对实验数据的分析、模型的建立和优化、实验结果及分析、实验结论和建议等部分。 五、进度安排 1.第一周:收集停车场实际运营数据,初步梳理数据集。 2.第二周:基于时间序列模型和机器学习模型,进行预测模型的建立和数据分析。 3.第三至四周:利用小波变换技术进行数据特征提取和趋势分析,优选模型和参数。 4.第五至六周:基于神经网络技术,建立有效泊位占有率预测模型,并对模型进行优化。 5.第七至八周:实验数据的分析及模型的改进和优化。 6.第九周:撰写实验报告和论文,总结实验结果及分析,并提出相应的建议。 六、参考文献 1.ZhangN,WangS,LaiKK.Smartparkingintheeraofinternetofthings:asurvey[J].IEEEAccess,2017,5:15629-1564. 2.WangY,WangW,LingF,etal.Estimationofparkingspaceoccupancyusingmachinelearningmodelsandmachinelearningclassifiers:acomparativestudy[J].JournalofIntelligentTransportationSystems,2021,25(2):164-174. 3.ZhangJ,YangY,LiW,etal.Adeeplearning-basedmethodforoccupancypredictionofparkinglots[J].JournalofCleanerProduction,2021,315:127876. 4.HuK,ZhangY,LiJ,etal.Deeplearning-basedparkingvacancypredictionusingregressionforest[J].TransportationResearchPartC:EmergingTechnologies,2021,131:103143.