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本发明公开一种基于机器学习的车位状态预测方法，基于历史数据，建立回归决策树模型进而构建改进决策树模型，对每个区域的停车率进行预测，基于停车率和用户喜好度为用户推荐相应的停车区域，获取相应停车区域中每个车位在不同时间段停车状态的历史数据，形成停车状态历史数据集并分别提取特征变量集和目标变量集；将所述特征变量集和所述目标变量集作为训练样本，初始化并训练GPR模型；根据上一时间段停车区域中每个车位的停车状态数据通过构建好的GPR模型得到本次时间段停车状态的预测值，并进一步构建残差预测GPR模型，得到残差的预测值，并对停车状态预测值进行修正。本发明方法能够精准的预测出每个车位停车状态，进而对停车有更好的控制。
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