《基于相空间重构和CS-SVM的有效停车位预测研究》.docx
文本预览下载声明
《基于相空间重构和CS-SVM的有效停车位预测研究》
一、引言
随着城市化进程的加速，停车问题已经成为城市交通管理的重要问题之一。有效预测停车位的使用情况，对于提高城市交通管理效率、优化交通资源配置、减少交通拥堵具有重要意义。然而，由于停车位使用受到多种因素的影响，如时间、地点、天气等，导致预测难度较大。本文提出了一种基于相空间重构和CS-SVM的有效停车位预测方法，旨在为城市交通管理部门提供科学、可靠的预测依据。
二、相关研究
近年来，国内外学者对停车位预测进行了广泛的研究。其中，传统的统计方法和机器学习方法在停车位预测中得到了广泛的应用。然而，这些方法往往忽视了停车位使用的时间序列特性和非
显示全部