目录
摘 要 I
ABSTRACT II
第一章 文献综述 1
1 研究背景和意义 1
2国内外研究现状 2
2.1国外研究现状 2
2.2国内研究现状 2
3 论文研究内容及框架 3
3.1 研究内容 3
3.2 技术路线 3
第二章 医院停车特性及停车预测理论 4
1中心区医院交通特征 4
2医院停车人群类别 4
3医院交通出行需求特性 4
4停车诱导系统相关概念 5
5中心区医院停车位时间序列分析 5
6中心区医院停车难的原因 6
7缓解医院停车难问题的必要性 7
8停车需求预测相关理论 7
8.1用地生成率方法 7
8.2相关分析法 7
8.3机动车出行OD (OriginDestination) 预测法 8
8.4交通量停车需求方法 8
8.5 四种方法的内在联系 8
8.6 四种方法的缺陷 8
第三章 人工神经网络 9
1人工神经网络概述 9
2常用神经网络模型 9
3 LSTM 10
4 LSTM模型的建立 13
5LSTM预测流程 14
第四章 实例分析 18
1数据分析 18
2 程序分析 18
第五章 结论与展望 22
1 研究成果总结 22
2 研究展望 22
参考文献 23
附 录 程序代码和数据表格 25
致 谢 30
基于人工神经网络的中心区医院泊位需求预测研究
摘 要
随着中国经济实力的不断增强，普通老百姓的生活质量也越来越高，人们的时间观念也越来越重，在此基础上人们对车辆的购买量越来越多就此引发了停车困难等一系列难题且以中心区医院停车难问题最为严重并且中心区医院交通组成复杂，车流密集，停车管理难度较大。因此中心区医院门 *51今日免费论文网|www.51jrft.com +Q: &351916072& 
口成了交通堵塞时常发生的地点。而这一情况的发生的根源在于一方面中心区医院停车位少不能满足就医车辆的停放，另一方面现有的医院周边的公共泊位并没有利用好。人工神经网络在停车场时序数据中存在周期性、随机性、混沌性，能够进行短时预测，因此在停车泊位预测中被广泛使用。本课题基于LSTM神经网络，建立停车位的预测模型，对中心区医院及其周边的停车场进行停车位预测，通过预测数据与实际数据的对比，验证算法模型的预测效果进而通过对医院停车需求的分析，调度诱导就医车辆疏散到周边的公共停车场从而实现泊位需求预测。

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