标题中的“基于机器学习的车位状态预测方法及系统”和描述中的“基于机器学习的车位状态预测方法及系统”指明了本文档的核心内容,即介绍了一种使用机器学习技术来预测车位状态的方法以及相应的系统实现。本发明将机器学习算法应用于智能停车领域,以预测停车场内各车位在不同时间段的占用情况。该方法不仅涉及到数据处理,还包括模型建立、训练、优化等多个环节。 “标签”中的“基于 机器学习 车位 状态 预测 方法 系统”是对全文主题的高度概括,表明了文档将深入探讨机器学习在车位状态预测中的应用,包括预测模型的构建与实现方法,以及该系统的整体架构。 在“部分内容”中,首先介绍了与该发明相关的专利申请信息,包括申请公布号、公布日、申请号等,这些信息涉及到该技术的知识产权归属和申请时间等背景信息。 接下来,文档详细介绍了该发明的具体内容,其中: 1. 介绍了该发明的主要步骤和内容,包括数据的获取、归一化处理、模型的建立、训练和预测等关键步骤。这些步骤是实现车位状态预测所必须的过程,涵盖了从数据收集到模型输出完整流程。其中,归一化处理是确保数据在模型训练过程中被合理处理的一个重要步骤,这有助于提高模型的预测准确性。 2. 对于特征变量集和目标变量集的提取说明,这些变量是构建预测模型时重要的参数。特征变量集是影响车位状态预测的各类因素,而目标变量集是预测结果本身。通过这两者的提取,可以确保模型训练具有针对性。 3. 介绍了回归决策树模型和改进决策树模型的建立,这两种模型在预测过程中扮演着核心的角色。决策树模型通过学习历史数据,能够有效地识别数据中的模式和规律,是机器学习预测中的基础模型之一。 4. 讲述了高斯过程回归(GPR)模型在该方法中的应用,GPR是一种强大的回归模型,适用于处理非线性数据,并能在数据中捕捉复杂的依赖关系。通过利用GPR模型,能够得到预测的车位状态,并且还提到了残差的预测和修正过程,这是为了提高车位状态预测的准确度。 5. 该发明还涉及到了优化迭代步骤,通过采用交叉验证法选取改进决策树模型的参数,以优化模型的性能。交叉验证是一种评估模型泛化性能的方法,可以在模型训练阶段发现模型的过拟合或欠拟合问题,并进行针对性的调整。 通过上述技术点,本文档提出的车位状态预测方法及系统能够精准地预测出每个车位的停车状态,从而帮助用户高效地找到空闲车位,提高停车效率,减少因寻找停车位而产生的额外耗时和环境污染。这对于缓解城市交通压力、优化停车场资源管理具有十分重要的现实意义。
- 粉丝: 4
- 资源: 958
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助