基于麻雀搜索和模糊学习策略的车位预测方法

作者：张青春; 郭振久; 姚胜; 何孝慈

来源：中国测试, 2022, 48(11): 101-105.

• 麻雀算法
• 泊位诱导
• 模糊学习
• 智能交通

针对目前诱导系统存在数据不同步性，时间差存在滞后问题，该文提出一种基于麻雀优化神经网络的泊位预测方法。首先，结合小波分析对时间序列进行分解重构；其次，建立一种优化的BP神经网络模型，通过麻雀算法对BP的权值进行不断调整以克服局部最优。同时，引入动态模糊学习策略，使最优解的邻域发生微小变化，避免陷入局部最优，并改进得到的解的质量。利用某停车场历史数据对所提算法进行有效性验证。实验表明，所提算法平均绝对误差（MAE）和均方根误差(RMSE)分别为6.223 0、4.629 5，准确度均优于其他智能优化模型，能够有效预测剩余车位。

• 单位
  淮阴工学院; 自动化学院