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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种城市中心区路侧停车特性影响分析及需求预测方法。包括：S1、城市中心区路侧停车需求时空特性分析；S2、建立梯度提升决策树非线性模型进行路侧停车需求非线性影响机理分析；S3、建立ConvLSTM时空序列预测模型进行路侧停车需求短时预测。本发明通过研究发现路侧停车需求具有较强的时空相关性，利用层次聚类法对路侧停车需求的时序特征进行分析。然后分别从土地利用属性、交通设施属性和社会经济属性三个维度选取解释变量，建立梯度提升决策树非线性模型，结合SHAP算法分析了解释变量与路侧停车需求之间的关系。最后基于路侧停车需求时空特性和影响机理分析结果，提出了ConvLSTM时空序列预测模型，进行区域路侧停车需求短时预测。
主权项：1.一种城市中心区路侧停车特性影响分析及需求预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取城市中心区路侧停车需求时间序列，进行特性统计及聚类处理后，确定路侧停车需求时空特性；S2、建立梯度提升决策树非线性模型，进行路侧停车需求非线性影响机理分析，确定所研究的建筑环境等停车影响因素对路侧停车需求的重要性及具体的正负影响关系；S3、基于路侧停车需求时空特性和非线性影响机理分析结果，构建ConvLSTM时空序列路侧停车需求短时预测模型，进行区域路侧停车需求短时预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种城市中心区路侧停车特性影响分析及需求预测方法
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