[发明专利]基于随机森林和LSTM神经网络的路内泊位占有率预测方法有效
| 申请号： | 202110659139.7 | 申请日： | 2021-06-15 |
| 公开（公告）号： | CN113449780B | 公开（公告）日： | 2023-09-22 |
| 发明（设计）人： | 季彦婕;吕梦琪;陈峻;杨平山;张水潮;赖如欣 | 申请（专利权）人： | 南京静态交通产业技术研究院 |
| 主分类号： | G06F18/2431 | 分类号： | G06F18/2431;G06N3/0442;G08G1/14 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 朱桢荣 |
| 地址： | 210029 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于随机森林和LSTM神经网络的路内泊位占有率预测方法，主要包括以下步骤：1）获取目标路内停车场及其周边停车场历史订单数据，对订单数据进行预处理，计算单位时间间隔的路内停车场占有率；2）以目标停车场为中心，统计其不同缓冲距离内各类POI的数量；3）采用随机森林模型分析不同缓冲距离内各类POI点数量对路内停车场占有率预测的贡献度，并进行排序，选择贡献度排名前十的变量；4）依据停车场订单数据，统计相对应时间的天气等其他外生变量；5）将选择后的POI变量、其他外生变量与路内停车场占有率数据相结合，通过LSTM神经网络预测路内停车场占有率。本发明可以提高预测的准确度，减少模型训练时间。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 随机 森林 lstm 神经网络 泊位 占有率 预测 方法 | ||
【主权项】：
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