[發明專利]可用停車位數目變化的預測方法、裝置、設備及存儲介質有效
| 申請號： | 201711442820.6 | 申請日： | 2017-12-25 |
| 公開（公告）號： | CN108091166B | 公開（公告）日： | 2021-02-26 |
| 發明（設計）人： | 彭磊;孫敏;李慧云 | 申請（專利權）人： | 中國科學院深圳先進技術研究院 |
| 主分類號： | G08G1/14 | 分類號： | G08G1/14;G08G1/01;E04H6/42 |
| 代理公司： | 深圳智趣知識產權代理事務所(普通合伙) 44486 | 代理人： | 邵萌 |
| 地址： | 518000 廣東省深圳*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 可用 停車位 數目 變化 預測 方法 裝置 設備 存儲 介質 | ||
1.一種可用停車位數目變化的預測方法，其特征在于，所述方法包括下述步驟：
當接收到可用停車位數目變化的預測請求時，獲取所述預測請求對應的待預測時間段，并獲取預先確定的表示可用停車位數目變化的時間序列數據對應的特征數據集合；所述預先確定的表示可用停車位數目變化的所述時間序列數據包括歷史時間序列數據和當前時間序列數據；
通過預先確定的預測網絡，根據所述特征數據集合計算所述待預測時間段對應的預測特征數據，以獲取在待預測時間段內可用停車位數目的變化特征；
使用預設的還原重構算法計算所述預測特征數據對應的預測時間序列數據，以獲取在所述待預測時間段內可用停車位數目的連續變化狀態；
根據所述預測特征數據和所述預測時間序列數據，輸出在所述待預測時間段內可用停車位數目變化的預測結果，其中，所述預測結果包括所述可用停車位數目的所述變化特征和所述連續變化狀態；
該方法還包括：接收可用停車位數目變化的預測請求的步驟之前，對表示可用停車位數目變化的時間序列數據進行模糊信息?；?；
接收可用停車位數目變化的預測請求的步驟之前，所述方法還包括：
獲取預設時間段內可用停車位數目的時間序列數據，根據預設的時間粒度對所述時間序列數據進行劃分，得到子序列數據；
獲取各個子序列數據中可用停車位數目的峰值時刻、最小值、最大值以及各個子序列數據中初始時間點和末尾時間點分別對應的第一停車位數目和第二停車位數目；
將所述最小值、所述最大值、所述第一停車位數目、所述第二停車位數目以及所述峰值時刻組成的數據集合確定為所述時間序列數據對應的特征數據集合。
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述預測網絡為包括多個LSTM記憶單元的長短期記憶神經網絡，所述LSTM記憶單元包括輸入門、輸出門和遺忘門。
3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，接收可用停車位數目變化的預測請求的步驟之前，所述方法還包括：
將所述長短期記憶神經網絡的隱藏層維度預設為N，其中所述N＝1,2,3,…,Nmax，所述Nmax為預設的維度最大值；
依次在N的每個取值對應的長短期記憶神經網絡中，對訓練集進行歸一化，并使用歸一化后的訓練集對所述長短期記憶神經網絡進行迭代訓練；
測試所述得到的所有迭代訓練后的長短期記憶神經網絡的預測性能，將性能最優的所述迭代訓練后的所述長短期記憶神經網絡確定為所述預測網絡。
4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征數據集合為矩陣。
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