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

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

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 , Dorsaf Zekri

Article de revue (2023)

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Département:

Département de mathématiques et de génie industriel

Unité de recherche:

CIRRELT - Centre interuniversitaire de recherche sur les réseaux d'entreprise, la logistique et le transport

Adresse 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

OAI:

oai:publications.polymtl.ca:53809

ORCID

Date du dépôt:

10 juil. 2023 16:30

Dernière modification:

14 oct. 2026 14:12

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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