El passat dijous 11 de febrer, en Jamie Arjona, doctorant industrial de l’inLab FIB, va presentar la seva tesi “Design smart its services through innovative data analsys modeling”, dirigida pel Josep Casanovas i la Ma Paz Linares, la cual va obtenir un resultat final d’excel·lent.
La tesi d’en Jamie és producte de la col·laboració entre l’inLab FIB i la companyia Worldsensing S.L. amb l’objectiu de caracteritzar i modelar diferents sistemes de pàrquing d’arreu del món utilitzant tècniques avançades de modelatge. Worldsensing S.L. són fabricants de sensors per l’àmbit industrial i de les Smart Cities i a més a més ofereixen diferents solucions software per aquests àmbits. Els sensors utilitzats proveeixen dades sobre l’estat d’ocupació de les places d’aparcament en temps real. Aquestes dades s’emmagatzemen i són posteriorment analitzades per tal de crear els models.
Els models escollits es troben basats en la metodologia de les xarxes neuronals, concretament s’han estudiat els models Multilayer Perceptron (MLP), Long Short Term Memory (LSTM) i Gated Recurrent Units (GRU) i, a més a més, s’ha fet una comparació amb models clàssics com és l’Autoregresive Integrated Moving Average (ARIMA).
Apart, s’ha realitzat un estudi en el que s’utilitzen altres fonts de dades i s’analitza el seu efecte en els processos de pàrquing i es quantifica com aquesta informació millora les prediccions dels models. Aquestes dades són els efectes climàtics i els esdeveniments de calendari.