【摘要】 本发明公开了一种停车场有效泊位占有率短时预测方法，包括如下步骤：用小波函数对有效泊位占有率时间序列c0进行多分辨率的N尺度的分解，得到一尺度为N的低频系数向量cN和N个不同尺度下的高频系数向量d1，d2，…，dN；对低频系数向量cN和高频系数向量d1，d2，…，dN进行重构，得到N+1个时间序列CN，D1，D2，…，DN；建立加权马尔可夫链预测模型进行预测，得到N+1个预测结果累加上述N+1个预测结果，获得对应于原始有效泊位占有率的预测结果。本发明根据停车场有效泊位占有率的短时变化特性，提出小波分析-加权马尔可夫组合预测模型，使得收敛速度快，网络参数和训练参数易于确定。 【专利类型】发明申请 【申请人】东南大学 【申请人类型】学校 【申请人地址】210096 江苏省南京市玄武区四牌楼2号 【申请人地区】中国 【申请人城市】南京市 【申请人区县】玄武区 【申请号】CN201010596142.0 【申请日】2010-12-20 【申请年份】2010 【公开公告号】CN102024343A 【公开公告日】2011-04-20 【公开公告年份】2011 【发明人】季彦婕; 邓卫; 郁晨怡 【主权项内容】一种停车场有效泊位占有率短时预测方法，其特征在于包括如下步骤：(1)用小波函数对有效泊位占有率时间序列c0进行多分辨率的N尺度的分解，分解后得到一个尺度为N的低频系数向量cN和N个不同尺度下的高频系数向量d1，d2，…，dN；(2)对步骤(1)中的低频系数向量cN和高频系数向量d1，d2，…，dN进行重构，得到N+1个时间序列CN，D1，D2，…，DN；(3)对步骤(2)中N+1个重构的时间序列分别建立加权马尔可夫链预测模型进行预测，得到N+1个预测结果(4)将步骤(3)中得到的N+1个预测结果累加，获得对应于原始有效泊位占有率的预测结果：FDA0000039402050000011.tif, FDA0000039402050000012.tif 【当前权利人】东南大学 【当前专利权人地址】江苏省南京市玄武区四牌楼2号 【统一社会信用代码】12100000466006770Q 【被引证次数】TRUE 【家族被引证次数】TRUE

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