改进K近邻算法的立体车库短时客流量预测

摘要：

立体车库短时客流量波动性较大,具有明显的非线性特点,为实现立体车库短时客流量的预测,设计一种改进K算法.对传统K近邻算法做出了以下改进:采用AR模型计算当天到达趋势,并将到达趋势指标作为样本特征之一;在设计近邻搜索函数时,采用信息增益衡量样本特征与客流到达数据的相似度,对距离函数进行加权,提高历史数据与当前状态的匹配精度.最后取西安某自动化立体车库到达数据对算法进行检验,结果表明所使用方法预测存车和取车短时客流量的R平方误差分别达到0.722和0.734,比传统K近邻回归分别提高了5％和7％,为立体车库短期客流量预测提供了一种解决思路.

关键词：立体车库、K近邻回归、短时客流量预测、统计回归模型

所属期刊栏目：39

分类号：TP399(计算技术、计算机技术)

资助基金：甘肃建设科技攻关项目JK2016-10

在线出版日期：2020-07-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：115-120