Parkplatz

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  • 'Ostansicht' von Stefan Eissing unter CC-BY2.0 Lizenz von flickr.com

Vorhersage der Parkhausbelegung mit Offenen Daten

Wir engagieren uns seit geraumer Zeit in der Open Knowledge Foundation, welche das Ziel verfolgt, ohnehin schon öffentliche Daten auch noch standardisiert und maschinenlesbar verfügbar zu machen, damit Mehrwert daraus generiert werden kann.

Ein schönes Beispiel für den Nutzen von Offenen Daten (Open Data) möchten wir am Beispiel der freien Parkplätze in Dresden zeigen. Die Stadt Dresden hat ein intelligentes Verkehrsleitsystem und -konzept (VAMOS), welches auch die freien Parkplätze in den jeweiligen Parkhäusern und -plätzen erfasst und bereitstellt.

Leider stehen diese Daten nicht offen – heißt: über eine Schnittstelle für jedermann – zur Verfügung. Die Open Data Aktivisten vom OKLab Dresden haben deshalb einen Scraper geschrieben, der die Zahlen von der Webseite holt und in eine Datenbank speichert sowie eine maschinenlesbare Schnittstelle zur Verfügung stellt. Erste Anwendungen auf Grund der offenen Daten sind bereits entstanden:

ParkenDD – eine Smartphone App für Android (von J. Kliemann) und iOS (von K. Költzsch)
Karte mit freien Parkplätzen Dresden

Da die Daten nun fast für ein gesamtes Jahr vorhanden sind (03/2014 – 03/2015) ist der Zeitpunkt gekommen, sich diese einmal anzusehen.

Zum einen sind statistische Aussagen interessant, zum anderen ist das Ziel ein Modell aufzustellen, welches die Belegung von innerstädtischen Parkhäusern vorhersagen kann. Wer samstags 11Uhr mit Auto zum Shopping nach Dresden kommt, der wird wissen, dass sich fast überall lange Schlangen vor den Parkhäusern bilden. Es ist für Touristen (auch aus Tschechien) also durchaus interessant, schon vorher zu wissen, wie in 1h die Belegung des angesteuerten Parkhauses ist. Dies ermöglicht intelligente Verkehrssteuerung. Man könnte sagen: Smart City!
Datenbasis: Open Data
Leider nicht von der Stadt Dresden direkt bereitgestellt, aber wenigstens von den Open Data Aktivisten aus Dresden. Ein aktueller Auszug aus der Datenbank kann hier heruntergeladen werden. Dieser bildet die Basis der nachfolgenden Visualisierungen.
Zeitreihenanalyse der Belegung
Die einfachste und logischste Analyse ist zuerst einmal die Zeitreihenanalyse. […]

By |03/2015|Categories: DataLab|Tags: , , , |0 Comments