資料介紹
本發明公開一種基于機器學習的車位狀態預測方法,基于歷史數據,建立回歸決策樹模型進而構建改進決策樹模型,對每個區域的停車率進行預測,基于停車率和用戶喜好度為用戶推薦相應的停車區域,獲取相應停車區域中每個車位在不同時間段停車狀態的歷史數據,形成停車狀態歷史數據集并分別提取特征變量集和目標變量集;將所述特征變量集和所述目標變量集作為訓練樣本,初始化并訓練GPR模型;根據上一時間段停車區域中每個車位的停車狀態數據通過構建好的GPR模型得到本次時間段停車狀態的預測值,并進一步構建殘差預測GPR模型,得到殘差的預測值,并對停車狀態預測值進行修正。本發明方法能夠精準的預測出每個車位停車狀態,進而對停車有更好的控制。
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