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Die Suche nach freien Parkplatzen am Strasenrand ist aufwandig und verursacht einen signifikanten Teil des innerstadtischen Verkehrs. Existierende Losungsansatze haben einige Nachteile, da sie zum Beispiel mit hohen Kosten verbunden sind oder eine aktive Nutzerbasis voraussetzen. Dieses Kapitel befasst sich mit der Vorhersage von freien Parkplatzen basierend auf offentlich zuganglichen Daten, auf die kosteneffizient zugegriffen werden kann. Geeignete Datenkategorien werden basierend auf einer Literaturstudie identifiziert. Anschliesend wird ein solcher Service beispielhaft mittels eines neuronalen Netzes umgesetzt. Die Relevanz der einzelnen Datenkategorien wird basierend auf 2779 Datensatzen evaluiert. Die Ergebnisse zeigen, dass Informationen zu Wochentag, Standort, Temperatur und Uhrzeit die Vorhersage stark verbessern, wohingegen Informationen zu Events, Verkehr, Feiertagen und Regenmenge nur von untergeordneter Wichtigkeit sind. Dieses Kapitel kategorisiert bestehende Losungen zur Unterstutzung der Parkplatzsuche und zeigt, dass einfach zugangliche Daten ausreichen, um mithilfe eines Service die Verfugbarkeit von Parkmoglichkeiten vorherzusagen. |
