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摘要
立体车库短时客流量波动性较大,具有明显的非线性特点,为实现立体车库短时客流量的预测,设计一种改进K算法。对传统K近邻算法做出了以下改进:采用AR模型计算当天到达趋势,并将到达趋势指标作为样本特征之一;在设计近邻搜索函数时,采用信息增益衡量样本特征与客流到达数据的相似度,对距离函数进行加权,提高历史数据与当前状态的匹配精度。最后取西安某自动化立体车库到达数据对算法进行检验,结果表明所使用方法预测存车和取车短时客流量的R平方误差分别达到0. 722和0. 734,比传统K近邻回归分别提高了5%和7%,为立体车库短期客流量预测提供了一种解决思路。
- 出版日期2020
- 单位兰州交通大学
