Prédiction dynamique d’occupation d’espace de stationnement en milieu urbain
Construire un modèle d’apprentissage automatique permettant de prédire le nombre de places de stationnement disponibles à un emplacement, une date et une heure donnés.
Projet de stage – été 2022
Stagiaire : Benjamin Fernet
Entreprise : DimOnOff
L’effort consacré par un conducteur de véhicule à la recherche de places de stationnement disponibles entraîne une perte importante de temps et de carburant en plus de polluer l’environnement.
La disponibilité d’espaces de stationnement en ville peut être influencée par de nombreux facteurs tels que l’heure de la journée, le jour de la semaine, l’emplacement, la météo, les travaux routiers, les vacances, les festivals, etc.
Le but du projet est de construire un modèle d’apprentissage automatique permettant de prédire le nombre de places de stationnement disponibles à un emplacement, une date et une heure donnés. Les performances du modèle optimal dépendront de la nature, du type, de la saisonnalité et de la complexité des données à modéliser ainsi que des autres variables externes pouvant affecter ses performances.
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