摘要：针对停车场有效停车泊位的变化特征,提出了基于灰色—小波神经网络的组合模型.先通过灰色单因素预测模型对有效停车泊位时间序列进行修正处理,再基于分步式小波神经网络模型对修正预测值进行运算,并通过马克科夫链预测模型得到更精确的预测区间,并利用实际案例分析,对模型的预测精度、稳定性、拟合度和训练时间进行了评价.研究表明,灰色—小波神经网络预测模型可降低初始数据波动性的干扰,与传统神经网络相比,预测结果误差波动性降低了10%-19%,稳定性提高了27%-33%,拟合度提高了10%-15%,精确度明显提高.
分类：期刊> 自然科学与工程技术> 工程科技II> 铁路运输
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关键词：交通工程 有效停车泊位 灰色单因子预测 小波神经网络
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