Sie sagt voraus, wie viele Parkplätze in den Parkhäusern von Luzern, Basel, Bern, Zürich und St. Gallen in 1, 2, 4 und 8 Stunden frei sein werden — und misst laufend nach, wie gut diese Vorhersagen tatsächlich waren.
| Daten | Quelle | Wie oft |
|---|---|---|
| Belegung freie und gesamte Plätze je Parkhaus |
Die offiziellen Parkleitsysteme der fünf Städte (Luzern PLS, Basel und Zürich über ParkenDD, St. Gallen Open Data, Bern XML-Schnittstelle) | alle 15 Minuten |
| Wetter Temperatur, Niederschlag |
Open-Meteo, stündlich je Stadt — Vergangenheit und 7-Tage-Vorhersage | zweimal täglich |
| Veranstaltungen Konzerte, Theater, Messen |
Echte Veranstaltungsdaten, gescrapt von den Websites der Venues (Hallenstadion, Tonhalle, Stadtcasino Basel, Luzerner Theater, OLMA). Jeder Event wird den umliegenden Parkhäusern zugeordnet. | zweimal täglich (automatisch) |
| Feiertage & Schulferien kantonal (BS, BE, LU, SG, ZH) |
In der Datenbank hinterlegte Kalender inkl. Brückentagen | jährlich |
Ein Algorithmus lernt aus der Vergangenheit, wie sich die Belegung typischerweise entwickelt. Er berĂĽcksichtigt dabei:
FĂĽr jeden Prognosehorizont (+1h, +2h, +4h, +8h) gibt es ein eigenes Modell, weil sich die Muster je nach Vorausschau unterscheiden.
«In 2 Stunden sind voraussichtlich 45 Plätze frei.» — die beste Schätzung des Modells.
«Mit 80 % Wahrscheinlichkeit sind mindestens 30 Plätze frei.» — die vorsichtige Variante für alle, die auf Nummer sicher gehen wollen.
«Wahrscheinlichkeit, dass weniger als 5 Plätze frei sind: 12 %.» — ein Frühwarnsignal.
Das Hauptmodell lernt über alle Parkhäuser gemeinsam. Da einzelne Häuser eigene Muster haben (Pendler-Parkhaus vs. Shopper-Parkhaus), wird pro Parkhaus ein kleines Zusatzmodell trainiert. Dieses lernt, wann und wie stark das Hauptmodell bei diesem spezifischen Haus daneben liegt — und korrigiert die Prognose automatisch.
Jede Vorhersage wird gespeichert und später mit dem tatsächlichen Wert verglichen. Angegeben ist der mittlere Fehler in Parkplätzen: «±6» heisst, die Vorhersage lag im Schnitt um sechs Plätze daneben.
Zum Vergleich läuft ein bewusst einfaches Basismodell: es nimmt schlicht den Durchschnitt dieses Parkhauses zu dieser Uhrzeit an diesem Wochentag. So sieht man auf der Seite Genauigkeit, wie viel das KI-Modell tatsächlich besser ist.
Je weiter in die Zukunft, desto ungenauer. Grosse Parkhäuser haben naturgemäss grössere absolute Fehler als kleine — auf der Genauigkeitsseite steht deshalb zusätzlich der Fehler in Belegungsprozent.
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