Chytré parkování. Efektivita, komfort, technologie a existující řešení – Ing. Jan Marcal
Ing. Jan Marcal
Diplomová práce
Chytré parkování. Efektivita, komfort, technologie a existující řešení
Smart parking. Efficiency, comfort, technology, and existing solutions
Anotace:
Tato diplomová práce se zabývá vývojem prediktivního modelu pro odhad obsazenosti parkovacích míst s využitím metod strojového učení. Analýza a modelování jsou provedeny na rozsáhlé datové sadě z IoT senzorů města Melbourne, která obsahuje více než 42.7 milionů záznamů. V rámci práce byly navrženy, natrénovány a porovnány tři klasifikační algoritmy: Logistická regrese, Random Forest a HistGradientBoosting …víceAbstract:
This thesis focuses on the development of a predictive model for estimating parking space occupancy using machine learning methods. The analysis and modeling are performed on a large dataset from IoT sensors in the city of Melbourne, which contains more than 42.7 million records. As part of the thesis, three classification algorithms were designed, trained, and compared: Logistic Regression, Random …více
Jazyk práce: čeština
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 28. 4. 2026
Obhajoba závěrečné práce
- Obhajoba proběhla 27. 5. 2026
- Vedoucí: prof. RNDr. Peter Mikulecký, Ph.D.
Citační záznam
Jak správně citovat práci
Marcal, Jan. Chytré parkování. Efektivita, komfort, technologie a existující řešení. Hradec Králové, 2026. diplomová práce (Ing.). UNIVERZITA HRADEC KRÁLOVÉ. Fakulta informatiky a managementu
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- světu
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: UNIVERZITA HRADEC KRÁLOVÉ, Fakulta informatiky a managementuUNIVERZITA HRADEC KRÁLOVÉ
Fakulta informatiky a managementuMagisterský studijní program / obor:
Datová věda / Datová věda
Práce na příbuzné téma
-
Inovace postupu predikce obsazenosti předmětů a ověření na případové studii
Kateřina SOUKUPOVÁ -
Prediktivní analýza obsazenosti prostor s pomocí dat z WiFi přístupových bodů
Apti Archakov -
Automatizovaný návrh programů využívající velký jazykový model a gramatickou evoluci
Michaela Pařilová -
Automatizovaný návrh programů využívající velký jazykový model a gramatickou evoluci
Michaela Pařilová -
Schellingův model segregace: agentní rozhodování pomocí velkých jazykových modelů
Pavel KUZMA -
Přizpůsobený transformer model pro efektivní získávání informací z učebnic
John Akowuah Tawiah -
Next-Generation Wealth Advisory: A Multi-Agent Hybrid AI Model
David Víteček -
Feasibility Study of a Large Language Model (LLM)
Samuel Seidel
Název
Vložil
Vloženo
Práva
Theses 4ijjs7 4ijjs7/2
28. 4. 2026




