第42卷第3期重庆交通大学学报(自然科学版)Vol．42No．32023年3月JOUＲNALOFCHONGQINGJIAOTONGUNIVEＲSITY(NATUＲALSCIENCE)Mar．2023DOI:10．3969/j．issn．1674-0696．2023．03．12基于WOA-XGBoost的空闲停车位短期预测方法宋瑞，程子龙，赵日鑫(北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室，北京100044)摘要:为了提高空闲停车位短期预测的准确性，基于停车场空闲停车位数据特性，提出了一种基于鲸鱼优化算法(WOA)和极限梯度提升算法(XGBoost)的组合预测模型。首先对空闲停车位的随机性进行分析，同时采用奇异谱分析(SSA)对原始数据进行解构和重构，从而对实现原始数据主要成分的提取以及噪声的剔除;其次采用鲸鱼优化算法实现对XGBoost预测模型的主要参数进行寻优，找到全局最优参数;最后通过实例对提出的预测模型的准确性进行了验证。实验结果表明:实现参数优化的XGBoost预测模型具有较高的预测精度以及稳定性。关键词:交通运输工程;空闲停车位预测;奇异谱分析;鲸鱼优化算法;XGBoost中图分类号:U491．1文献标志码:A文章编号:1674-0696(2023)03-084-06Short-TermPredictionMethodofParkingSpaceBasedonWOA-XGBoostSONGＲui，CHENGZilong，ZHAOＲixin(KeyLaboratoryofTransportIndustryofBigDataApplicationTechnologiesforComprehensiveTransport，BeijingJiaotongUniversity，Beijing100044，China)Abstract:Inordertoimprovetheaccuracyofshort-termpredictionofparkingspace，basedonthedatacharacteristicsoffreeparkingspaceinparkinglots，acombinedpredictionmodelcombinedwhaleoptimizationalgorithm(WOA)andextremegradientboostingalgorithm(XGBoost)wasproposed．Firstly，therandomnessofthedataoffreeparkingspacewasanalyzed，andthesingularspectrumanalysis(SSA)wasusedtodeconstructandreconstructtheoriginaldata，soastoextractthemaincomponentsoftheoriginaldataandeliminatethenoise．Secondly，thewhaleoptimizationalgorithmwasusedtooptimizethemainparametersofXGBoostpredictionmodelandfindtheglobaloptimalparameters．Finally，theaccuracyoftheproposedpredictionmodelwasverifiedbyanexample．ThetestresultsshowthattheWOA-XGBoostpredictionmodelthatoptimizesparametershashigherpredictionaccuracyandstability．Keywords:trafficandtransportationengineering;parkingspaceprediction;si...
