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J-GLOBAL ID：202002230653032889   整理番号：20A2348638

IoTに基づくスマートシティにおける駐車アベイラビリティを予測するための多数投票ベースハイブリッドアンサンブル分類アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Majority Voting based Hybrid Ensemble Classification Approach for Predicting Parking Availability in Smart City based on IoT

著者 (6件)： Sampathkumar A. (School of CSE VIT Bhopal University,Bhopal,India) ,  Maheswar R. (School of EEE, VIT Bhopal University,Bhopal,India) ,  Harshavardhanan Pon (School of CSE VIT Bhopal University,Bhopal,India) ,  Murugan S. (Mewar University,Department of CSE,Chittorgarh,India) ,  Jayarajan P. (Sri Krishna College of Technology,Coimbatore,India) ,  Sivasankaran V. (Sreenivasa Institute Of Technology, And Management Studies,Chittoor,Andra pradesh,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICCCNT  ページ： 1-8  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モノのインターネット(IoT)は膨大な量のデータを配備した。最も挑戦的な研究は,スマート都市における分散交通間の駐車アベイラビリティを精査することである。スマート都市組織部門におけるIoTの年代は,大量のデータに耐える。スマート都市は,IoT通信を介してそのインフラストラクチャ運用を部門化した。スマート都市は,大量の車両の存在のため,膨大な量の交通によって投棄される。したがって,この課題は交通混雑であり,このセットバックは新規ベースの提案技法によって克服できる。本研究では,上記のセットバックを克服するために,投票ベースのハイブリッドアンサンブル分類,新しいハイブリッド方法論を計画した。このハイブリッドフレームワークを利用して駐車場のアクセシビリティを予測した。提案方法の実験結果は,精度の96%を達成して,既存の方法と比較して,アベイラビリティ率は89%を達成して,より良い結果を達成した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *駐車 ,  駐車場 ,  都市 ,  *アベイラビリティ ,  通信 ,  投票 ,  インフラストラクチャー ,  アクセシビリティ ,  交通混雑
準シソーラス用語： セットバック ,  *モノのインターネット ,  スマートシティ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： IoT ,  スマートシティ ,  駐車 ,  アベイラビリティ ,  予測 ,  投票 ,  アンサンブル分類