Littérature scientifique sur le sujet « Continuous parking occupancy prediction »
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Articles de revues sur le sujet "Continuous parking occupancy prediction"
Khandhar, Aangi B. « A Review on Parking Occupancy Prediction and Pattern Analysis ». INTERANTIONAL JOURNAL OF SCIENTIFIC RESEARCH IN ENGINEERING AND MANAGEMENT 08, no 03 (23 mars 2024) : 1–5. http://dx.doi.org/10.55041/ijsrem29597.
Texte intégralZhao, Ziyao, Yi Zhang et Yi Zhang. « A Comparative Study of Parking Occupancy Prediction Methods considering Parking Type and Parking Scale ». Journal of Advanced Transportation 2020 (14 février 2020) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2020/5624586.
Texte intégralYe, Wei, Haoxuan Kuang, Xinjun Lai et Jun Li. « A Multi-View Approach for Regional Parking Occupancy Prediction with Attention Mechanisms ». Mathematics 11, no 21 (1 novembre 2023) : 4510. http://dx.doi.org/10.3390/math11214510.
Texte intégralJin, Bowen, Yu Zhao et Jing Ni. « Sustainable Transport in a Smart City : Prediction of Short-Term Parking Space through Improvement of LSTM Algorithm ». Applied Sciences 12, no 21 (31 octobre 2022) : 11046. http://dx.doi.org/10.3390/app122111046.
Texte intégralM. S, Vinayprasad, Shreenath K. V et Dasangam Gnaneswar. « Finding the Spot : IoT enabled Smart Parking Technologies for Occupancy Monitoring – A Comprehensive Review ». December 2023 5, no 4 (décembre 2023) : 369–84. http://dx.doi.org/10.36548/jismac.2023.4.006.
Texte intégralChannamallu, Sai Sneha, Sharareh Kermanshachi, Jay Michael Rosenberger et Apurva Pamidimukkala. « Parking occupancy prediction and analysis - a comprehensive study ». Transportation Research Procedia 73 (2023) : 297–304. http://dx.doi.org/10.1016/j.trpro.2023.11.921.
Texte intégralChannamallu, Sai Sneha, Vijay Kumar Padavala, Sharareh Kermanshachi, Jay Michael Rosenberger et Apurva Pamidimukkala. « Examining parking occupancy prediction models : a comparative analysis ». Transportation Research Procedia 73 (2023) : 281–88. http://dx.doi.org/10.1016/j.trpro.2023.11.919.
Texte intégralSubapriya Vijayakumar et Rajaprakash Singaravelu. « Time Aware Long Short-Term Memory and Kronecker Gated Intelligent Transportation for Smart Car Parking ». Journal of Advanced Research in Applied Sciences and Engineering Technology 44, no 1 (26 avril 2024) : 134–50. http://dx.doi.org/10.37934/araset.44.1.134150.
Texte intégralQu, Haohao, Sheng Liu, Jun Li, Yuren Zhou et Rui Liu. « Adaptation and Learning to Learn (ALL) : An Integrated Approach for Small-Sample Parking Occupancy Prediction ». Mathematics 10, no 12 (12 juin 2022) : 2039. http://dx.doi.org/10.3390/math10122039.
Texte intégralXiao, Xiao, Zhiling Jin, Yilong Hui, Yueshen Xu et Wei Shao. « Hybrid Spatial–Temporal Graph Convolutional Networks for On-Street Parking Availability Prediction ». Remote Sensing 13, no 16 (23 août 2021) : 3338. http://dx.doi.org/10.3390/rs13163338.
Texte intégralThèses sur le sujet "Continuous parking occupancy prediction"
Mufida, Miratul Khusna. « Deep learning for continuous parking occupancy forecasting in urban environments ». Electronic Thesis or Diss., Valenciennes, Université Polytechnique Hauts-de-France, 2023. http://www.theses.fr/2023UPHF0024.
Texte intégralDeep learning has been widely adopted in various fields for its ability to extract complex features from large amounts of data. In this thesis, we propose a deep learning-based approach for continuous parking occupancy prediction. We therefore collected a large dataset of parking occupancy data (for both off-street and on-street parking) from various cities in two different countries and used it to train deep neural network models. Our experiments show that the proposed approach outperforms classical and machine learning baseline models in terms of forecast accuracy and real-time performance. Furthermore, our approach can also be easily integrated into existing smart parking systems to improve their efficiency and convenience. For a city-level deployment, we also propose a framework for sharing models amongst parking lots by analyzing their spatial and temporal profiles similarity. By identifying the relevant spatial and temporal characteristics of each parking lot (parking profile) and grouping them accordingly, our approach allows the development of accurate occupancy forecasting models for a set of parking lots, thereby reducing computational costs and improving model transferability. Our experiments demonstrate the effectiveness of the proposed strategy in reducing model deployment costs while maintaining a good quality of the forecast. In conclusion, this work demonstrates the effectiveness of deep learning in addressing the problem of continuous parking occupancy forecasting and highlights its potential for future smart parking applications
Nilsson, Mathias, et Corswant Sophie von. « How Certain Are You of Getting a Parking Space ? : A deep learning approach to parking availability prediction ». Thesis, Linköpings universitet, Institutionen för datavetenskap, 2020. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-166989.
Texte intégralChen-HaoLiao et 廖振豪. « A Smart Parking Allocation Approach based on Parking Occupancy Prediction ». Thesis, 2017. http://ndltd.ncl.edu.tw/handle/2j6a4g.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Continuous parking occupancy prediction"
Lu, Eric Hsueh-Chan, et Chen-Hao Liao. « A Parking Occupancy Prediction Approach Based on Spatial and Temporal Analysis ». Dans Intelligent Information and Database Systems, 500–509. Cham : Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-75417-8_47.
Texte intégralQu, Haohao, Sheng Liu, Zihan Guo, Linlin You et Jun Li. « Improving Parking Occupancy Prediction in Poor Data Conditions Through Customization and Learning to Learn ». Dans Knowledge Science, Engineering and Management, 159–72. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-10983-6_13.
Texte intégralHe, Jian, et Jiahao Bai. « Prediction Technology for Parking Occupancy Based on Multi-dimensional Spatial-Temporal Causality and ANN Algorithm ». Dans Green, Pervasive, and Cloud Computing, 244–56. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-64243-3_19.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Continuous parking occupancy prediction"
Srotyr, Martin, Michal Jerabek, Zdenek Lokaj et Tomas Zelinka. « Prediction system of occupancy of parking spaces ». Dans 2015 Smart Cities Symposium Prague (SCSP). IEEE, 2015. http://dx.doi.org/10.1109/scsp.2015.7181543.
Texte intégralStojanovic, Nikola, Vladan Damjanovic et Srdan Vukmirovic. « Parking Occupancy Prediction using Computer Vision with Location Awareness ». Dans 2021 20th International Symposium INFOTEH-JAHORINA (INFOTEH). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/infoteh51037.2021.9400669.
Texte intégralMufida, Miratul Khusna, Abdessamad Ait El Cadi, Thierry Delot et Martin Trépanier. « Towards a continuous forecasting mechanism of parking occupancy in urban environments ». Dans IDEAS 2021 : 25th International Database Engineering & Applications Symposium. New York, NY, USA : ACM, 2021. http://dx.doi.org/10.1145/3472163.3472265.
Texte intégralCervi, Thales, Luiz Melo Jr., Myriam Delgado, Semida Silveira et Ricardo Lüders. « Prediction of Car Parking Occupancy in Urban Areas Using Geostatistics ». Dans Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação. Sociedade Brasileira de Computação (SBC), 2022. http://dx.doi.org/10.5753/sbsi_estendido.2022.222975.
Texte intégralResce, Pierpaolo, Lukas Vorwerk, Zhiwei Han, Giuliano Cornacchia, Omid Isfahani Alamdari, Mirco Nanni, Luca Pappalardo, Daniel Weimer et Yuanting Liu. « Connected vehicle simulation framework for parking occupancy prediction (demo paper) ». Dans SIGSPATIAL '22 : The 30th International Conference on Advances in Geographic Information Systems. New York, NY, USA : ACM, 2022. http://dx.doi.org/10.1145/3557915.3560995.
Texte intégralRai, Anjani Kumar, Parul Madan, Irfan Khan, V. Divya Vani, Rajeev Singh et Narendra Singh. « Parking Slot Estimation and Occupancy Prediction using LSTM and CNN ». Dans 2023 6th International Conference on Contemporary Computing and Informatics (IC3I). IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/ic3i59117.2023.10397745.
Texte intégralFarag, Mohamed, Amr Hilal et Samy El-Tawab. « Parking Occupancy Prediction and Traffic Assignment in a University Environment ». Dans 2022 10th International Japan-Africa Conference on Electronics, Communications, and Computations (JAC-ECC). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/jac-ecc56395.2022.10044079.
Texte intégralSaharan, Sandeep, Seema Baway et Neeraj Kumarz. « OP3 S : On-Street Occupancy based Parking Prices Prediction System for ITS ». Dans 2020 IEEE Globecom Workshops (GC Wkshps). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/gcwkshps50303.2020.9367433.
Texte intégralJose, Anu, et Vidya V. « A Stacked Long Short-Term Memory Neural Networks for Parking Occupancy Rate Prediction ». Dans 2021 10th IEEE International Conference on Communication Systems and Network Technologies (CSNT). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/csnt51715.2021.9509621.
Texte intégralEider, Markus, Nicki Bodenschatz et Andreas Berl. « Evaluation of Machine Learning Algorithms for the Prediction of Simulated Company Parking Space Occupancy ». Dans 2021 11th International Conference on Advanced Computer Information Technologies (ACIT). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/acit52158.2021.9548487.
Texte intégral