[1]张 雷.基于时间序列模型的停车场泊位特性预测研究[J].南京师范大学学报(自然科学版),2017,40(02):24.[doi:10.3969/j.issn.1001-4616.2017.02.005]
 Zhang Lei.Research on Parking Berth Characteristics PredictionBased on Time Series Model[J].Journal of Nanjing Normal University(Natural Science Edition),2017,40(02):24.[doi:10.3969/j.issn.1001-4616.2017.02.005]
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基于时间序列模型的停车场泊位特性预测研究()
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《南京师范大学学报》(自然科学版)[ISSN:1001-4616/CN:32-1239/N]

卷:
第40卷
期数:
2017年02期
页码:
24
栏目:
·数学·
出版日期:
2017-06-29

文章信息/Info

Title:
Research on Parking Berth Characteristics PredictionBased on Time Series Model
文章编号:
1001-4616(2017)02-0024-07
作者:
张 雷
重庆交通大学数学与统计学院,重庆 400074
Author(s):
Zhang Lei
College of Mathematics and Statistics,Chongqing Jiaotong University,Chongqing 400074,China
关键词:
时间序列车辆特性预测泊位利用率
Keywords:
time seriesehicle performance predictionberth utilization
分类号:
U121
DOI:
10.3969/j.issn.1001-4616.2017.02.005
文献标志码:
A
摘要:
基于某行政服务中心的停车场进出车辆数据,讨论了传统停车需求预测方法特征,分析其适用范围,判断预测实时停车需求的可行性. 在此基础上,引入经济学中常用的时间序列模型,明确构建模型的关键步骤和检验方法,在Eviews 9.0工作平台上进行模型检验与预测. 并举例对模型进行了仿真实验,验证了模型的有效性,取得了理想的效果.
Abstract:
In this paper,based on the data of vehicle parking in and out of an administrative service center,the characteristics of traditional parking demand forecasting methods are discussed. On this basis,the paper introduces the time series model which is used in economics,and makes clear the key steps and methods of building the model. The model is tested and predicted on the Eviews 9.0 platform. Finally,the simulation experiments are carried out to verify the validity of the model.

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期:2017-03-15.
基金项目:国家自然科学基金(11501065、11401061)、重庆市基础与前沿研究计划基金(cstc2015jcyjA00033)、重庆市教委项目(KJ1600504、KJ1600512).
通讯联系人:张雷,讲师,研究方向:优化算法、控制理论研究. E-mail:zhangleicqjtu@163. com
更新日期/Last Update: 2017-06-30