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申请/专利权人：惠州交投惠泊车管理有限公司
摘要：本发明涉及数据预测技术领域，具体涉及用于智能停车场实时车流量的监测与预测方法，包括：获取车流量数据序列、驶出车流量数据、驶入车流量数据，天气状况序列；根据天气状况序列得到最终天气因子；对每天的车流量数据序列进行拟合，获取拟合曲线的波动程度；根据波动程度和最终天气因子得到车流量数据与最终天气因子的相关性；获取车流量数据变化的相似性；根据驶出和驶入车流量数据，得到车流量数据变化的动态稳定性；根据相关性、相似性及动态稳定性，得到距离度量；根据距离度量对车流量数据序列进行聚类；得到预测车流量数据。本发明对未来时刻的车流量预测有效减少了常规预测方法中输入成分冗余的情况，提高车流量数据预测的准确性。
主权项：1.用于智能停车场实时车流量的监测与预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取车流量数据序列，所述车流量数据序列包括停车场最近一年内每天每个小时的车流量数据；获取停车场最近一年内每天每个小时的驶出车流量数据和驶入车流量数据；获取最近一年内每天的天气状况序列；根据最近一年内每天的天气状况序列得到最近一年内每天的最终天气因子；根据车流量数据序列得到每天的车流量数据序列，对每天的车流量数据序列进行拟合得到拟合曲线，根据拟合曲线中的拟合车流量数据得到每天的车流量数据序列的拟合曲线的波动程度；根据拟合曲线的波动程度和最终天气因子得到车流量数据变化与最终天气因子变化的相关性；根据每天同一时刻的车流量数据和最终天气因子得到每天的每个时刻的车流量数据受最终天气因子影响的权重；根据车流量数据受最终天气因子影响的权重和任意两天中对应时刻的车流量数据，得到最近一年内任意两天的车流量数据变化的相似性；根据最近一年内每天每个小时的驶出车流量数据和驶入车流量数据，得到最近一年内每天的车流量数据变化的动态稳定性；根据车流量数据变化与最终天气因子变化的相关性、车流量数据变化的相似性及动态稳定性，得到最近一年内任意两天的距离度量；根据任意两天的距离度量对车流量数据序列进行聚类，得到车流量数据序列的若干类簇；根据车流量数据序列的类簇、车流量数据序列及最终天气因子，得到停车场下一个时刻的预测车流量数据。
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权利要求：
百度查询： 惠州交投惠泊车管理有限公司 用于智能停车场实时车流量的监测与预测方法
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