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Online: PAMIR: Parkplatz-Belegungsprognose mit künstlicher Intelligenz

27. Mai @ 15:00 - 16:00

Neuronale Netze zählen zu den bekanntesten Methoden der künstlichen Intelligenz und lassen sich als Werkzeug für nichtlineare Regression auffassen. Sie können z. B. zur Bilderkennung von handschriftlichen Ziffern oder multifaktoriellen Prognose der Parkplatzbelegung genutzt werden. Im Rahmen des PAMIR-Projekts war es u. a. das Ziel, einen webbasierten Prognosedienst für Nutzerinnen und Nutzer von Park-and-Ride-Anlagen zu entwickeln. Um den Einfluss von verschiedenen Faktoren wie Tageszeit, Wochentag, Schulferien, Großveranstaltung und Wetter, auf die Parkplatzbelegung zu analysieren, wurde ein mehrschichtiges Feedforward-Netz in Python implementiert und für drei Parkplätze in München anhand von entsprechenden Trainings- und Testdaten aufbereitet. Durch eine Fortschreibung der Faktordaten auf Gegenwart und Zukunft – teilweise sogar stündlich aktualisiert über automatische Abfragen beim Deutschen Wetterdienst – kann schließlich die gesuchte Parkplatzbelegung durch das neuronale Netz berechnet werden. Die Prognosedaten für die jeweils kommenden zehn Tage können über einen Webdienst abgerufen werden. Außerdem wurde für weitere Analysezwecke, z. B. durch Parkplatzbetreiber, der Software-Demonstrator „Parking4cast“ entwickelt, mit dem Abfragen für beliebige Zeiträume und Orte, wie im Bild dargestellt, durchführbar sind. Vor diesem Hintergrund wird im Vortrag die Entwicklung des KI-basierten Prognosedienstes ausführlich beschrieben.

DIE TEILNAHME AN DER VERANSTALTUNG IST KOSTENFREI. EINE ANMELDUNG IST AUFGRUND DER BEGRENZTEN KAPAZITÄTEN BIS ZUM 27.05.2021 (15:00 Uhr) ZWINGEND NOTWENDIG!

DIE GOTOMEETING-ZUGANGSDATEN ERHALTEN SIE PER MAIL UNTER SEKRETARIAT@IFAK.EU

 

Referent:

Dr. Alexander Kaiser

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