《表2 训练参数：动态管理模式下路侧停车泊位占有率预测方法》

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《动态管理模式下路侧停车泊位占有率预测方法》

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训练参数，即模型超参数的设置会对训练结果产生较大影响.结合搭建网络模型特点，反复试错，最终选择训练参数如表2所示.模型的损失函数选择平均方误差MSE，重点考虑差的大小而不考虑其方向，给与较大的差值更大的处罚.Adam优化器可在训练中自适应调整学习率，提高训练效率和精度.学习率影响模型的初始学习速度，批大小影响模型跳出局部最优点的能力和收敛速度，经过试验，分别取0.000 3和32.