基于神经网络的城市停车需求预测模型

摘要：

在对城市停车需求分析基础上，提出利用总停车需求、公共停车需求、私人停车需求作为城市停车需求的判别指标。基于BP神经网络对多输入与多输出的数据具有较良好的拟合能力的特点，建立基于BP神经网络的城市停车需求预测模型。以佛山市某停车场为例，分析BP神经网络在停车需求中的适应性，仿真结果表明：BP神经网络预测模型对每组数据的预测相对误差最大为18.80％，最小相对误差为6.21％，符合预测精度要求，具有一定的实际操作性。

关键词：交通管理、城市交通、停车需求预测、BP神经网络

分类号：U121(城市交通运输)

资助基金：国家自然科学基金资助项目51178157

在线出版日期：2015-11-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：5-9