2025【基于BP神经网络与LSTM模型的可用停车位预测模型实证研究17000字】.docx

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基于BP神经网络与LSTM模型的可用停车位预测模型实证研究

目录

TOC\o1-3\h\z\u摘要 3

第一章绪论 5

1研究背景和意义 5

2国内外研究现状 5

2.1国外研究现状 5

2.2国内研究现状 6

3论文研究内容及框架 7

3.1研究内容 7

3.2论文结构 7

3.3关键技术路线 8

3.4论文创新点 8

第二章游乐场停车需求研究及停车预测理论 9

1游乐场停车需求研究 9

2预测概念及其步骤 11

2.1预测概念 11

2.2预测步骤 11

3停车需求预测方法 12

3.1停车生成率模型 12

3.2相关分析模型 13

3.3机动车OD预测法 13

3.4交通量-停车需求预测模型 14

3.5时间序列分析法 14

第三章人工神经网络 17

1人工神经网络概述 17

2常用的人工神经网络 18

2.1前馈神经网络 18

2.2循环神经网络 19

3BP神经网络模型算法研究 20

3.1BP神经网络 20

3.2BP神经网络模型原理结构 20

4LSTM模型算法研究 22

4.1LSTM网络 22

4.2LSTM模型原理结构 22

4.3LSTM模型预测流程 24

第四章实例分析 27

1数据分析 27

2实验流程 28

3实验结果对比 30

第五章研究结论与展望 32

参考文献 34

附录 36

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摘要

随着社会的进步发展，在生活中人们对于机动车的使用比例明显提高。由于游乐园区域集聚度高、吸引力强的特点，单位面积的交通流量和客流远高于一般城市用地类型，将产生较大的交通压力，容易引发停车困难的问题。要解决此类问题，本文通过对游乐场车位为预测为内容，考虑到停车数据的时间序列特征，引入反向传播（BP）神经网络与长短期记忆(LSTM)模型来预测可用停车位，进而实现短时停车需求预测的研究。首先通过收集游乐园停车场数据，然后对模型进行建模，进行预测。通过预测数据与实际数据的对比，检验模型的预测效果。将BP神经网络预测结果与LSTM神经网络预测结果进行比较。实验结果表明LSTM神经网络模型得到的结果比BP神经网络模型得到的结果具有更高的预测精度。

关键词：游乐场；停车需求预测；BP神经网络；LSTM

第一章绪论

1研究背景和意义

随着社会的进步，人民的生活水平突飞猛进，追求生活质量的不断提高已成为现代中国人的共识。机动车走进千家万户，在日常生活中机动车成为人们方便出行的交通工具。生活中使用机动车的人数比例，有很明显的增加。由公安部公布的2021年度数据统计了解到，我国汽车总数量达到3.95亿辆，其中，到2021年，新增注册汽车3674万辆，同比增长10.38%。由于大众对机动交通的需求日益增加，中国汽车市场潜力巨大，每户机动车保有量增速显著。

随着2021年7月，小康社会全面建成，国内旅游业繁荣兴盛。旅游业也在转型。从游客的出行目的以及方式来看，休闲旅游逐渐代替观光旅游，游客也逐渐年轻化。近些年来，随着各大主题公园开幕营业，游乐场就成为了大部分年轻人选择出游的目的地。以欢乐谷为例，21年上半年，九家欢乐谷共接待771万名游客，较19年，同比上涨6%。那么，随着各大主题乐园的爆火，随之而来的是其给游乐园及周边地带带来的巨大交通压力。

一般情况下，游乐场会有淡季，旺季之分。在旺季时，比如法定公休假期以及寒暑假、周末便会吸引较大流量，这势必会增加游乐场的停车压力。由于大多数停车场目前或者预测的占用情况缺乏可靠的信息来源及有效的停车指导，导致部分停车场的利用率不高，寻找停车位的道路交通量过大以及等待时间过长，进而影响整个交通运输系统的效率，并且影响出行人的时间和心情。为了创造美好的游乐环境，我们急需适用于游乐场环境的泊位预测模型来解决这一难题。作为现代城市智能交通[1]重要的组成部分之一，智能停车诱导系统能够科学合理的解决停车位问题，是一种有效的手段。通过人工神经网络来提前预测车位，不仅可以缓解停车困难问题，对于经济和环保也更具有研究意义。现阶段，人工神经网络不断发展进步，有效的泊位数据，模型搭建变得更为重要，成为系统成功应用的重要条件。

2国内外研究现状

2.1国外研究现状

在停车需求预测以及停车诱导方面，国外已经有许多斐然的研究成果。目前，欧洲、美国、日本等国对停车诱导系统进行了大量的研究，并在实际中取得了应用。国外在静态交通领域的研究与实践，国外在静态交