广州停车场智能停车预测代码

广州停车场智能停车预测通常涉及到数据分析、机器学习和人工智能技术，目的是通过历史数据和实时信息来预测某个时间点或区域内的停车位供需情况。以下是一个简单的概述：

1. 数据收集：获取停车场的历史停车数据（如车位使用率、进出车流量、时间段分布等）、天气数据、节假日信息、事件影响等。

2. 数据预处理：清洗数据、填充缺失值、归一化或标准化数值型数据，对分类数据进行编码。

3. 特征工程：构建可能影响停车需求的相关特征，如时间、日期、天气条件、特殊活动等。

4. 模型选择：可以使用回归模型（如线性回归、随机森林、支持向量机等）或者深度学习模型（如神经网络、LSTM或Transformer），根据数据特点和预测精度需求来定。

5. 训练模型：将处理过的数据集分为训练集和测试集，用训练集训练模型，优化超参数以提高预测性能。

6. 预测：使用训练好的模型对新的数据进行预测，给出未来某一时间段内停车场的预计空闲或占用车位数量。

7. 可视化和部署：将预测结果可视化，便于用户理解和决策；将模型集成到一个应用中，供车主实时查询和导航。