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Ein Smart City Dashboard für die räumliche Analyse Machine Learning basierter Parkplatz-Vorhersagen

Bedeutung der Geoinformation für Gesellschaft und Wirtschaft. Berlin. 2020

Erscheinungsjahr: 2020

Titel des mehrbändigen Werkes: 8. Deutsches GeoForum 2020

Publikationstyp: Diverses (Konferenzbeitrag)

Sprache: Deutsch

Doi/URN: 10.13140/RG.2.2.26726.55364

Volltext über DOI/URN

Geprüft:Bibliothek

Inhaltszusammenfassung

  • bid-data-analytics
  • geospatial big data
  • geospatial analysis
  • machine learning
  • Mobilität
  • off-street parking
  • Raumbezogene Analyse
  • smart city

Autoren

Rolwes, Alexander (Autor)
Müller, Thomas (Autor)
Böhm, Klaus (Autor)
Raßmann , Georg (Beteiligte Person)
Weiß , Jan-Niklas (Beteiligte Person)
Weichhold, Tom (Beteiligte Person)
Balzer, Bastian (Beteiligte Person)

Klassifikation

DFG Fachgebiet:
4.43 - Informatik

DDC Sachgruppe:
Ingenieurwissenschaften

Verbundene Forschungsprojekte

Verknüpfte Personen

Alexander Rolwes
Klaus Böhm
Thomas Müller

Beteiligte Einrichtungen

Logo i3mainz - Institut für raumbezogene Informations- und Messtechnik