论文研究-大型停车场空闲车位短时预测方法.pdf

为了提升智能交通系统性能及停车场利用率，针对大型停车场空闲车位短时预测进行了研究，提出了一种基于灰色理论、BP神经网络和马尔可夫链的组合预测方法以提高预测精度与时效性。该方法使用灰色理论处理数据，弱化其随机性，再通过人工神经网络训练得到数量预测结果，最后使用马尔可夫链消除系统产生的随机误差得到最终结果。实验表明，这种组合预测方法有效提高了预测精度，预测结果符合实际停车场数据变化规律，为驾驶员提前作出合理的停车场选择提供了可靠依据，能有效提高停车场车位利用率。