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摘 要:本发明公开了一种基于可解释时空注意力机制的停车泊位预测方法,步骤包括:1)确定待预测停车场,采集停车场泊位数据;2)对收集到的停车场泊位数据进行预处理;3)构建基于双向长短期记忆神经网络的泊位预测模型;4)在时空注意力机制层捕获全局关键特征信息;5)将预处理后的数据划分为训练集与测试集,用训练集数据训练构建的时空注意力机制神经网络模型,用自适应矩估计优化算法寻找全局最优点;6)对得到的时空注意力机制神经网络模型运行测试集数据,统计并记录运行结果,得到泊位预测结果、空间注意力权重和时间注意力权重。本发明解决了现有停车泊位预测方法精度低、预测结果不稳定的问题。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202111257194.X | 专利名称: | 基于可解释时空注意力机制的停车泊位预测方法 |
申请日: | 2021-10-27 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G08G1/14搜分类 智慧交通 智能停车场 智慧城市 停车场监控 数据分析 城市交通监控 物联网监控搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
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卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |