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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 intégralInam, Saba, Azhar Mahmood, Shaheen Khatoon, Majed Alshamari et Nazia Nawaz. « Multisource Data Integration and Comparative Analysis of Machine Learning Models for On-Street Parking Prediction ». Sustainability 14, no 12 (15 juin 2022) : 7317. http://dx.doi.org/10.3390/su14127317.
Texte intégralAli, Ghulam, Tariq Ali, Muhammad Irfan, Umar Draz, Muhammad Sohail, Adam Glowacz, Maciej Sulowicz, Ryszard Mielnik, Zaid Bin Faheem et Claudia Martis. « IoT Based Smart Parking System Using Deep Long Short Memory Network ». Electronics 9, no 10 (15 octobre 2020) : 1696. http://dx.doi.org/10.3390/electronics9101696.
Texte intégralIsmail, M. H., T. R. Razak, R. A. J. M. Gining, S. S. M. Fauzi et A. Abdul-Aziz. « Predicting vehicle parking space availability using multilayer perceptron neural network ». IOP Conference Series : Materials Science and Engineering 1176, no 1 (1 août 2021) : 012035. http://dx.doi.org/10.1088/1757-899x/1176/1/012035.
Texte intégralIsmail, M. H., T. R. Razak, R. A. J. M. Gining, S. S. M. Fauzi et A. Abdul-Aziz. « Predicting vehicle parking space availability using multilayer perceptron neural network ». IOP Conference Series : Materials Science and Engineering 1176, no 1 (1 août 2021) : 012035. http://dx.doi.org/10.1088/1757-899x/1176/1/012035.
Texte intégralBouhamed, Omar, Manar Amayri et Nizar Bouguila. « Weakly Supervised Occupancy Prediction Using Training Data Collected via Interactive Learning ». Sensors 22, no 9 (21 avril 2022) : 3186. http://dx.doi.org/10.3390/s22093186.
Texte intégralKytölä, Ulla, et Anssi Laaksonen. « Prediction of Restraint Moments in Precast, Prestressed Structures Made Continuous ». Nordic Concrete Research 59, no 1 (1 décembre 2018) : 73–93. http://dx.doi.org/10.2478/ncr-2018-0016.
Texte intégralElomiya, Akram, Jiří Křupka, Stefan Jovčić et Vladimir Simic. « Enhanced prediction of parking occupancy through fusion of adaptive neuro-fuzzy inference system and deep learning models ». Engineering Applications of Artificial Intelligence 129 (mars 2024) : 107670. http://dx.doi.org/10.1016/j.engappai.2023.107670.
Texte intégralPešić, Saša, Milenko Tošić, Ognjen Iković, Miloš Radovanović, Mirjana Ivanović et Dragan Bošković. « BLEMAT : Data Analytics and Machine Learning for Smart Building Occupancy Detection and Prediction ». International Journal on Artificial Intelligence Tools 28, no 06 (septembre 2019) : 1960005. http://dx.doi.org/10.1142/s0218213019600054.
Texte intégralYang, Shuguan, Wei Ma, Xidong Pi et Sean Qian. « A deep learning approach to real-time parking occupancy prediction in transportation networks incorporating multiple spatio-temporal data sources ». Transportation Research Part C : Emerging Technologies 107 (octobre 2019) : 248–65. http://dx.doi.org/10.1016/j.trc.2019.08.010.
Texte intégralNiu, Zhipeng, Xiaowei Hu, Mahmudur Fatmi, Shouming Qi, Siqing Wang, Haihua Yang et Shi An. « Parking occupancy prediction under COVID-19 anti-pandemic policies : A model based on a policy-aware temporal convolutional network ». Transportation Research Part A : Policy and Practice 176 (octobre 2023) : 103832. http://dx.doi.org/10.1016/j.tra.2023.103832.
Texte intégralKasper-Eulaers, Margrit, Nico Hahn, Stian Berger, Tom Sebulonsen, Øystein Myrland et Per Egil Kummervold. « Short Communication : Detecting Heavy Goods Vehicles in Rest Areas in Winter Conditions Using YOLOv5 ». Algorithms 14, no 4 (31 mars 2021) : 114. http://dx.doi.org/10.3390/a14040114.
Texte intégralJabbar, Saba Qasim, et Dheyaa Jasim Kadhim. « A Proposed Adaptive Bitrate Scheme Based on Bandwidth Prediction Algorithm for Smoothly Video Streaming ». Journal of Engineering 27, no 1 (1 janvier 2021) : 112–29. http://dx.doi.org/10.31026/j.eng.2021.01.08.
Texte intégralJabbar, Saba Qasim, et Dheyaa Jasim Kadhim. « A Proposed Adaptive Bitrate Scheme Based on Bandwidth Prediction Algorithm for Smoothly Video Streaming ». Journal of Engineering 27, no 1 (1 janvier 2021) : 112–29. http://dx.doi.org/10.31026/10.31026/j.eng.2021.01.08.
Texte intégralSprodowski, Tobias, et Jürgen Pannek. « Analytical Aspects of Distributed MPC Based on an Occupancy Grid for Mobile Robots ». Applied Sciences 10, no 3 (4 février 2020) : 1007. http://dx.doi.org/10.3390/app10031007.
Texte intégralYu, Shanshan, et Hao Wang. « Prediction of Urban Street Public Space Art Design Indicators Based on Deep Convolutional Neural Network ». Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (11 mai 2022) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2022/5508623.
Texte intégralZhou, Junjie, Siyue Shuai, Lingyun Wang, Kaifeng Yu, Xiangjie Kong, Zuhua Xu et Zhijiang Shao. « Lane-Level Traffic Flow Prediction with Heterogeneous Data and Dynamic Graphs ». Applied Sciences 12, no 11 (25 mai 2022) : 5340. http://dx.doi.org/10.3390/app12115340.
Texte intégralColeman, Sylvia, Marianne Touchie, John Robinson et Terri Peters. « Rethinking Performance Gaps : A Regenerative Sustainability Approach to Built Environment Performance Assessment ». Sustainability 10, no 12 (18 décembre 2018) : 4829. http://dx.doi.org/10.3390/su10124829.
Texte intégralJacoby, Margarite, Sin Yong Tan, Mohamad Katanbaf, Ali Saffari, Homagni Saha, Zerina Kapetanovic, Jasmine Garland et al. « WHISPER : Wireless Home Identification and Sensing Platform for Energy Reduction ». Journal of Sensor and Actuator Networks 10, no 4 (6 décembre 2021) : 71. http://dx.doi.org/10.3390/jsan10040071.
Texte intégralKhan, Arshad Mahmood, Qingting Li, Zafeer Saqib, Nasrullah Khan, Tariq Habib, Nadia Khalid, Muhammad Majeed et Aqil Tariq. « MaxEnt Modelling and Impact of Climate Change on Habitat Suitability Variations of Economically Important Chilgoza Pine (Pinus gerardiana Wall.) in South Asia ». Forests 13, no 5 (2 mai 2022) : 715. http://dx.doi.org/10.3390/f13050715.
Texte intégralKitali, Angela E., Priyanka Alluri, Thobias Sando et Wensong Wu. « Identification of Secondary Crash Risk Factors using Penalized Logistic Regression Model ». Transportation Research Record : Journal of the Transportation Research Board 2673, no 11 (24 juin 2019) : 901–14. http://dx.doi.org/10.1177/0361198119849053.
Texte intégralTosin Michael Olatunde, Azubuike Chukwudi Okwandu, Dorcas Oluwajuwonlo Akande et Zamathula Queen Sikhakhane. « REVIEWING THE ROLE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN ENERGY EFFICIENCY OPTIMIZATION ». Engineering Science & ; Technology Journal 5, no 4 (10 avril 2024) : 1243–56. http://dx.doi.org/10.51594/estj.v5i4.1015.
Texte intégralSchank, Cody J., Michael V. Cove, Marcella J. Kelly, Clayton K. Nielsen, Georgina O’Farrill, Ninon Meyer, Christopher A. Jordan et al. « A Sensitivity Analysis of the Application of Integrated Species Distribution Models to Mobile Species : A Case Study with the Endangered Baird’s Tapir ». Environmental Conservation 46, no 03 (19 juillet 2019) : 184–92. http://dx.doi.org/10.1017/s0376892919000055.
Texte intégralRajeeve, Sridevi, Matt Wilkes, Nicole Zahradka, Kseniya Serebyrakova, Katerina Kappes, Hayley Jackson, Nicole Buchenholz et al. « Early detection of CRS after CAR-T therapy using wearable monitoring devices : Preliminary results in relapsed/refractory multiple myeloma (RRMM). » Journal of Clinical Oncology 41, no 16_suppl (1 juin 2023) : e13626-e13626. http://dx.doi.org/10.1200/jco.2023.41.16_suppl.e13626.
Texte intégralChowdhury, Soumya, Parth Brahmaxatri et J. Selvin Paul Peter. « Car parking occupancy prediction ». International journal of health sciences, 5 mai 2022, 6323–30. http://dx.doi.org/10.53730/ijhs.v6ns1.6954.
Texte intégralYe, Wei, Haoxuan Kuang, Jun Li, Xinjun Lai et Haohao Qu. « A parking occupancy prediction method incorporating time series decomposition and temporal pattern attention mechanism ». IET Intelligent Transport Systems, 10 octobre 2023. http://dx.doi.org/10.1049/itr2.12433.
Texte intégralSEBATLI SAĞLAM, Aslı, et Fatih ÇAVDUR. « PREDICTION OF PARKING SPACE AVAILABILITY USING ARIMA AND NEURAL NETWORKS ». Endüstri Mühendisliği, 8 avril 2023. http://dx.doi.org/10.46465/endustrimuhendisligi.1241453.
Texte intégralGutmann, Sebastian, Christoph Maget, Matthias Spangler et Klaus Bogenberger. « Truck Parking Occupancy Prediction : XGBoost-LSTM Model Fusion ». Frontiers in Future Transportation 2 (2 juillet 2021). http://dx.doi.org/10.3389/ffutr.2021.693708.
Texte intégralKasera, Rohit Kumar, et Tapodhir Acharjee. « Parking slot occupancy prediction using LSTM ». Innovations in Systems and Software Engineering, 10 septembre 2022. http://dx.doi.org/10.1007/s11334-022-00481-3.
Texte intégralANAR, Yusuf Can, Ercan AVŞAR et Abdurrahman Özgür POLAT. « Parking Lot Occupancy Prediction Using Long Short-Term Memory and Statistical Methods ». MANAS Journal of Engineering, 17 novembre 2021. http://dx.doi.org/10.51354/mjen.986631.
Texte intégralShao, Wei, Yu Zhang, Pengfei Xiao, Kyle Kai Qin, Mohammad Saiedur Rahaman, Jeffrey Chan, Bin Guo, Andy Song et Flora D. Salim. « Transferrable contextual feature clusters for parking occupancy prediction ». Pervasive and Mobile Computing, août 2023, 101831. http://dx.doi.org/10.1016/j.pmcj.2023.101831.
Texte intégralMartín Calvo, Pablo, Bas Schotten et Elenna R. Dugundji. « Assessing the Predictive Value of Traffic Count Data in the Imputation of On-Street Parking Occupancy in Amsterdam ». Transportation Research Record : Journal of the Transportation Research Board, 30 août 2021, 036119812110296. http://dx.doi.org/10.1177/03611981211029644.
Texte intégralLi, Jun, Haohao Qu et Linlin You. « An Integrated Approach for the Near Real-Time Parking Occupancy Prediction ». IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2022, 1–10. http://dx.doi.org/10.1109/tits.2022.3230199.
Texte intégralZeng, Chao, Changxi Ma, Ke Wang et Zihao Cui. « Parking Occupancy Prediction Method Based on Multi Factors and Stacked GRU-LSTM ». IEEE Access, 2022, 1. http://dx.doi.org/10.1109/access.2022.3171330.
Texte intégralLeobin Joseph, Ajay Krishna, Maschio Berty, Pramod P et Velusamy A. « Advanced Parking Slot Management System Using Machine Learning ». International Journal of Advanced Research in Science, Communication and Technology, 26 avril 2022, 497–502. http://dx.doi.org/10.48175/ijarsct-3299.
Texte intégralLeobin Joseph, Ajay Krishna, Maschio Berty, Pramod P et Velusamy A. « Advanced Parking Slot Management System Using Machine Learning ». International Journal of Advanced Research in Science, Communication and Technology, 26 avril 2022, 497–502. http://dx.doi.org/10.48175/ijarsct-3299.
Texte intégralGuerrero, Sebastian E., Shashank Pulikanti, Bridget Wieghart, Joseph G. Bryan et Tim Strow. « Modeling Truck Parking Demand at Commercial and Industrial Establishments ». Transportation Research Record : Journal of the Transportation Research Board, 23 août 2022, 036119812211035. http://dx.doi.org/10.1177/03611981221103597.
Texte intégralLyu, Mengqi, Yanjie Ji, Chenchen Kuai et Shuichao Zhang. « Short-term prediction of on-street parking occupancy using multivariate variable based on deep learning ». Journal of Traffic and Transportation Engineering (English Edition), janvier 2024. http://dx.doi.org/10.1016/j.jtte.2022.05.004.
Texte intégralErrousso, Hanae, El Arbi Abdellaoui Alaoui, Siham Benhadou et Hicham Medromi. « Exploring how independent variables influence parking occupancy prediction : toward a model results explanation with SHAP values ». Progress in Artificial Intelligence, 25 septembre 2022. http://dx.doi.org/10.1007/s13748-022-00291-5.
Texte intégralBalmer, Michael, Robert Weibel et Haosheng Huang. « Value of incorporating geospatial information into the prediction of on-street parking occupancy – A case study ». Geo-spatial Information Science, 15 juillet 2021, 1–20. http://dx.doi.org/10.1080/10095020.2021.1937337.
Texte intégralCanlı, H., et S. Toklu. « Design and Implementation of a Prediction Approach Using Big Data and Deep Learning Techniques for Parking Occupancy ». Arabian Journal for Science and Engineering, 4 septembre 2021. http://dx.doi.org/10.1007/s13369-021-06125-1.
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