Con el suministro de cualquier fuente de información en tiempo real, la puntualidad y la exactitud de los datos proporcionados son primordiales para la eficacia y el éxito del sistema y su aceptación por parte de los usuarios. Con el fin de mejorar la precisión y fiabilidad de los sistemas de guiado de aparcamientos (PGS), se ha introducido la técnica de minería de valores atípicos para detectar y analizar los valores atípicos en los conjuntos de datos de plazas de aparcamiento disponibles (APS). Para distinguir las características de los valores atípicos de la tendencia periódica general de las APS e identificar simultáneamente los dos tipos de valores atípicos que existen de forma natural en los conjuntos de datos de APS con características estadísticas intrínsecamente distintas, se propone un método de detección en dos fases en el que también se incorpora un algoritmo de detección mejorado basado en la densidad denominado "detección de valores atípicos ponderada basada en la entropía local" (EWOD). Para comprobar la hipótesis se utilizaron datos reales de aparcamientos de la ciudad de Newcastle upon Tyne. A continuación, se realizaron pruebas experimentales para un estudio comparativo en el que se compararon y contrastaron las prestaciones de detección de valores atípicos del método de detección en dos fases, el método basado en estadísticas y el método tradicional basado en la densidad. Los resultados mostraron que el método propuesto puede identificar simultáneamente dos tipos diferentes de valores atípicos y puede ofrecer una elevada precisión de identificación del 100 y 92,7 para el primer y el segundo tipo de valores atípicos, respectivamente.