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 Modell lernt über alle Parkhäuser gemeinsam. Einzelne Häuser können dabei systematisch über- oder unterschätzt werden. Deshalb wird für jedes Parkhaus der mittlere Fehler der letzten 14 Tage gemessen und automatisch herausgerechnet.
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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