1. 毕业设计（论文）主要内容：

预测停车场可用停车位（available parking space，APS）的技术是智能停车诱导系统必不可少的构成部分。

目前国内外关于APS的预测研究相对比较少，在已有的研究中预测精度相对较低， 针对该问题，研究数据驱动的APS预测方法，利用时间序列数据中长距离信息依赖的特点，有效的减小APS预测模型需要数据量的维度大小，更高效的挖掘数据中存在的价值。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

1.学习深度神经网络原理；

2.建立预测模型。

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

1.2018.1.1~2018.3.1 调研；

2.2018.3.1~2018.5.1 算法实现及完成实验；

3.2018.5.1~2018.5.15 撰写设计论文。

4. 主要参考文献

[1] eleni i. vlahogianni, john c. golias, matthewg. karlaftis. short‐term traffic forecasting: overview of objectives andmethods[j]. transport reviews, 2004, 24(5):533-557.

[2] burns m r, faurot d j. an econometricforecasting model of revenues from urban parking facilities[j]. journal ofeconomics amp; business, 1992, 44(2):143-150.

[3] dunning a e. method and system for projectingdynamic parking availability based on an ongoing survey for remote lots withhigh demand: us, us 7049979 b2[p]. 2006.