布谷鸟搜索算法优化支持向量机的停车位预测.pdf

第 卷第 期 沈 阳 大 学 学 报 ( 自 然 科 学 版 ) ,
33 3
年 月 ( )
2021 6 JournalofShenyangUniversity NaturalScience
文章编号:
2095-5456(2021)03-0234-07
布谷鸟搜索算法优化支持向量机的停车位预测
梁 迪,郭启航,姜廷霖

(沈阳大学 机械工程学院,辽宁 沈阳 )
110044
摘 要:针对我国汽车保有量增长迅速 停车位供需矛盾突出的问题 提出了一种布谷鸟搜索算法和支
, ,
持向量机 的组合停车位预测方法 通过支持向量 机 对 样 本
(cuckoosearch-supportvectormachine,CS-SVM) .
数据进行建模 并采用布谷鸟搜索算法优化 中的 个参数 惩罚系数 C 和核函数宽度σ 通过案例仿真
, SVM 2 , .
对 支持向量机和小波神经网络 种预测模型进行对比验证 结果表明 该组合模型预测精度高 稳
CS-SVM、 3 . , 、
定性好 能够有效减少司机寻找可用停车位的时间 同时提高了停车位的利用率
,