Spatiotemporal Clustering of Parking Lots at the City Level for Efficiently Sharing Occupancy Forecasting Models

Miratul Khusna Mufida, Abdessamad Ait El Cadi, Thierry Delot, Martin Trépanier et Dorsaf Zekri

Article de revue (2023)

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Département:	Département de mathématiques et de génie industriel
Centre de recherche:	CIRRELT - Centre interuniversitaire de recherche sur les réseaux d'entreprise, la logistique et le transport
URL de PolyPublie:	https://publications.polymtl.ca/53809/
Titre de la revue:	Sensors (vol. 23, no 11)
Maison d'édition:	MDPI
DOI:	10.3390/s23115248
URL officielle:	https://doi.org/10.3390/s23115248
Date du dépôt:	10 juil. 2023 16:30
Dernière modification:	05 avr. 2024 11:59

Citer en APA 7:	Mufida, M. K., Ait El Cadi, A., Delot, T., Trépanier, M., & Zekri, D. (2023). Spatiotemporal Clustering of Parking Lots at the City Level for Efficiently Sharing Occupancy Forecasting Models. Sensors, 23(11), 5248 (25 pages). https://doi.org/10.3390/s23115248
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