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J-GLOBAL ID：202202239094538318   整理番号：22A1086969

需要予測と最適空間共有による駐車場IoTデータの移動【JST・京大機械翻訳】

Monetizing Parking IoT Data via Demand Prediction and Optimal Space Sharing

著者 (4件)： Sutjarittham Thanchanok (School of Electrical Engineering and Telecommunications, University of New South Wales, Sydney, NSW, Australia) ,  Gharakheili Hassan Habibi (School of Electrical Engineering and Telecommunications, University of New South Wales, Sydney, NSW, Australia) ,  Kanhere Salil S. (School of Computer Science and Engineering, University of New South Wales, Sydney, NSW, Australia) ,  Sivaraman Vijay (School of Electrical Engineering and Telecommunications, University of New South Wales, Sydney, NSW, Australia)
資料名： IEEE Internet of Things Journal  (IEEE Internet of Things Journal)
巻： 9  号： 8  ページ： 5629-5644  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2432A  ISSN： 2327-4662  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 輸送は自動車技術の進歩により,自動車や乗り分けのような自動車や輸送パラダイムなどの自動車技術の進歩により大きな変化を受けている。IoT装置の急速な普及と結合して,これは,この空間をよりよく利用し,エネルギーフットプリントを低減し,IoTシステムによって生成されたデータに,この空間をよりよく利用するために,多くの組織に対する機会を提供した。本稿では,IoTセンサによる大学の多階駐車場をリアルタイム利用監視に監視し,自動車共有と既存の民間車利用者の両方に適応できるように,キャンパス管理者が自動車公園を再次元する新しい動的空間割当てフレームワークを開発した。著者らの最初の貢献は,大学キャンパスにおける自動車公園使用の測定における経験と課題を記述し,収集したデータにおける騒音を除去する。第2の貢献分析データは,15か月の間に収集され,使用パターンへの洞察を引き出す。第3の貢献は,機械学習アルゴリズムを採用して,到着と出発率に関して将来の自動車公園需要を予測し,平均絶対誤差が5日間の予測地平で1時間当たり4.58車であった。最後に,著者らの第4の貢献は,私的自動車利用者に最小の影響で,共有車から収入を作り出す際に,キャンパス管理者を支援する自動車公園空間を分割するための最適な方法を開発する。Copyright 2022 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： 騒音 ,  管理者 ,  自動車 ,  データ ,  *駐車場 ,  *需要予測 ,  空間 ,  キャンパス ,  センサ ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： フットプリント ,  大学キャンパス ,  自動車利用 ,  *モノのインターネット ,  平均絶対誤差 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 需要予測 ,  共有 ,  駐車場 ,  IoT