《表2 部分用于实验的训练样本》

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《多维时空因果关系学习的停车泊位占用率预测技术》

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在生成神经网络的训练集和验证集时，将泊位占用率以0.1为间隔将数据平均分为10个区间，计算各区间之间的比例，并根据比例在各个区间随机选取数据．由于数据存在缺失的原因，选择其中一个停车场自2014年8月至10月的数据为例，包含2 452条预处理后的停车数据以及相关天气数据、附近道路车流量数据做训练．其中，选取共200条数据作为验证集，其余作为训练集，并保证在每个区间的训练数据与原数据的比例相等．部分预处理后的训练样本如表2所示．