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国内刊号：32-1429/V
国际刊号：1005-2615
发布日期:
作者：李伟，梁睿君，宋丹
单位：南京航空航天大学机电学院， 南京， 210016；,南京航空航天大学机电学院， 南京， 210016；,南京航空航天大学机电学院， 南京， 210016；
关键词：智能停车系统;NB-IoT技术;遗传算法-反向传播神经网络;车位预测
基金：国家自然科学基金（51575272）资助项目。
围绕有效整合城市停车资源，提高现有车位存量利用率的需求，构建了一种基于NB-IoT技术的车位预测系统。该系统采用NB-IoT技术进行信息采集与传输实现车位信息的共享；考虑到车位状态信息实时变化的特性，用历史车位占用数据来建立车位预测模型，推测出未来短时内车位变化趋势。为了提高车位预测的精度，采用遗传算法(Genetic algorithm,GA)优化反向传播（Back propagtion,BP)神经网络建立GA-BP神经网络车位预测模型。以某地下停车场历史数据为例进行仿真实验，研究结果表明：车位预测模型预测值与实际值相近且趋势保持一致，能够有效准确的预测车位状态变化，具有较高的精度。
来源：2020年第3期
《南京航空航天大学学报》期刊编辑部
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