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基于优化小波神经网络的停车泊位多步预测方法
- 专利权人:
- 重庆师范大学
- 发明人:
- 杨有,李田田,尚晋,曾绍华,余平
- 申请号：
- CN201711321011.X
- 公开号：
- CN108091135A
- 申请日:
- 2017.12.12
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2018
- 代理人:
- 黄浩威
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于优化小波神经网络的停车泊位多步预测方法，将实际测得有效停车泊位数据处理成以5分钟为时间间隔的有效停车泊位时间序列,利用小波函数‘db32’进行多尺度分解与重构，并将其作为小波神经网络的隐含层函数；利用粒子群算法对权值进行调整，逐步迭代更新得到最优值；利用ELM算法降低EPWNN的预测时间，根据多步预测策略得到预测结果。本发明相对于遗传算法优化神经网络、遗传算法优化小波神经网络、极限学习机优化小波变换、极限学习机优化小波神经网络、粒子群优化神经网络算法、粒子群优化小波神经网络等算法，EPWNN算法的预测误差平均降低了89.17％，预测所需的时间平均降低了50.83％。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
