摘要: 采用小波变换与极限学习机(ELM)相结合的方法对短时空余停车泊位进行预测. 首先通过小波函数对有效停车泊位时间序列进行小波分解和重构; 然后用ELM对分解后所得的各时间序列进行预测; 最后对各神经网络的预测结果进行合成, 得到最终的预测结果. 预测实例结果表明, 该方法缩短了训练时间, 提高了预测结果.
中图分类号:
陈海鹏, 图晓航, 王玉, 郑金宇. 基于小波-ELM神经网络的短期停车泊位预测[J]. 吉林大学学报(理学版), 2017, 55(02): 388-392.
CHEN Haipeng, TU Xiaohang, WANG Yu, ZHENG Jinyu. ShortTerm Parking Space Prediction Based on Wavelet-ELM Neural Networks[J]. Journal of Jilin University Science Edition, 2017, 55(02): 388-392.