一种基于LSTM神经网络的有效停车时空资源预测方法

    公开(公告)号:CN110555990B

    公开(公告)日:2021-04-13

    申请号:CN201910809828.4

    申请日:2019-08-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM神经网络的有效停车时空资源预测方法,首先,根据不同日子特性条件下的历史数据,采用LSTM神经网络建立停车时长预测模型,对未来某一时段内进场车辆的停车时长进行预估,得到预估消耗的停车资源;其次,建立下一时段内有效停车时空资源预测模型,通过综合当前统计时段内,进出场车辆与不出场车辆的时空利用数据信息,结合前一时段有效停车时空资源量,计算出下一时段的有效停车时空资源量。本发明方法提出两个模型以从时空资源的角度去呈现和计算停车场资源,模型鲁棒性好,预测结果精确度较高,对未来停车场实现高度共享和智慧化的停车预约服务与停车资源调度分配奠定了理论基础。

    一种基于LSTM神经网络的有效停车时空资源预测方法

    公开(公告)号:CN110555990A

    公开(公告)日:2019-12-10

    申请号:CN201910809828.4

    申请日:2019-08-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM神经网络的有效停车时空资源预测方法,首先,根据不同日子特性条件下的历史数据,采用LSTM神经网络建立停车时长预测模型,对未来某一时段内进场车辆的停车时长进行预估,得到预估消耗的停车资源;其次,建立下一时段内有效停车时空资源预测模型,通过综合当前统计时段内,进出场车辆与不出场车辆的时空利用数据信息,结合前一时段有效停车时空资源量,计算出下一时段的有效停车时空资源量。本发明方法提出两个模型以从时空资源的角度去呈现和计算停车场资源,模型鲁棒性好,预测结果精确度较高,对未来停车场实现高度共享和智慧化的停车预约服务与停车资源调度分配奠定了理论基础。

    航站楼出发大厅旅客应急疏散路径选择方法和系统

    公开(公告)号:CN117910672A

    公开(公告)日:2024-04-19

    申请号:CN202410158969.5

    申请日:2024-02-04

    Abstract: 本发明涉及应急疏散技术领域,具体涉及航站楼出发大厅旅客应急疏散路径选择方法和系统,获取航站楼出发大厅的应急疏散物理设施情况,并采集航站楼出发大厅的环境情况和待疏散旅客情况;将应急疏散物理设施情况、环境情况和待疏散旅客情况及路径生成算法输入应急疏散模型,通过仿真软件求解旅客疏散路径;将所述旅客疏散路径推送至旅客,该方法通过构建航站楼基础设施、采集数据和路径选择模型,考虑到了航站楼出发大厅的布局、旅客特性、疏散瓶颈等对疏散路径的影响,并借助Anylogic仿真软件及编程,生成旅客疏散的最佳路径,并验证其可行性,提高旅客在面对突发情况时的疏散效率,以此保证旅客人身和财产安全。

Patent Agency Ranking