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本發(fā)明公開一種基于機器學習的車位狀態(tài)預測方法，基于歷史數據，建立回歸決策樹模型進而構建改進決策樹模型，對每個區(qū)域的停車率進行預測，基于停車率和用戶喜好度為用戶推薦相應的停車區(qū)域，獲取相應停車區(qū)域中每個車位在不同時間段停車狀態(tài)的歷史數據，形成停車狀態(tài)歷史數據集并分別提取特征變量集和目標變量集；將所述特征變量集和所述目標變量集作為訓練樣本，初始化并訓練GPR模型；根據上一時間段停車區(qū)域中每個車位的停車狀態(tài)數據通過構建好的GPR模型得到本次時間段停車狀態(tài)的預測值，并進一步構建殘差預測GPR模型，得到殘差的預測值，并對停車狀態(tài)預測值進行修正。本發(fā)明方法能夠精準的預測出每個車位停車狀態(tài)，進而對停車有更好的控制。
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