Un sistema de predicción de estacionamiento en tiempo real para ciudades inteligentes

Se presenta un marco metodológico para la predicción de disponibilidad de estacionamiento a múltiples pasos en el futuro. Se proporcionan dos tipos diferentes de predicciones: la probabilidad de que un espacio libre continúe estando libre en intervalos de tiempo posteriores, y la predicción de ocupación de estacionamiento a corto plazo en regiones seleccionadas de una red vial urbana. Los datos disponibles provienen de una amplia red de sensores de estacionamiento en la calle en la ciudad "inteligente" de Santander, España. La red de sensores se segmenta en cuatro regiones diferentes, y luego se desarrollan modelos de supervivencia y redes neuronales para cada región por separado. Los hallazgos muestran que los modelos paramétricos de Weibull describen mejor la probabilidad de que un espacio de estacionamiento continúe libre en los próximos intervalos de tiempo. Además, perceptrones multicapa optimizados genéticamente predicen con precisión las tasas de ocupación de estacionamiento de la región hasta 30 minutos en el futuro al aprovechar datos de 1 minuto. Finalmente, se presenta la implementación en tiempo real, basada en la web, del sistema propuesto de predicción de disponibilidad de estacionamiento.