Parking Volume Forecast of Railway Station Garages Based on Passenger Behaviour Analysis Using the LSTM Network
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Parking volume forecast is an indispensable part of the parking guidance and information system (PGIS), which is an important component of the intelligent transportation system (ITS). The parking volume forecast of railway stations’ garages will provide information support for garages’ management and will also be a great convenience for car passengers. Parking garages of railway stations serve passengers to arrive or depart stations by car, and their arrival or departure behaviours definitely affect parking volumes. The study results showed that different parking behaviours have different characteristics of the parking duration category. Therefore, passenger behaviour analysis based on parking duration category analysis and time series similarity measures was introduced into the forecast model in this research. Also, a novel parking volume forecast model based on the long short-term memory (LSTM) is proposed. In this paper, the parking volume data of public parking garages of Hongqiao Railway Station in Shanghai of China is used to verify the model, and the proposed model makes it possible for the accurate and real-time prediction of parking volumes which are divided into different parking duration categories. Compared with the ungrouped data model and the conventional forecast model, the proposed parking volume forecast model based on passenger behaviours with the LSTM network achieves a better performance and provides more accurate prediction.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle