Forecasting and visualization of passenger demand in public transport network with machine learning methods
Notice bibliographique
Résumé
Dans le cadre de la lutte contre le réchauffement climatique, plusieurs pays du monde notamment le Canada et certains pays européens dont la France, ont établi des mesures afin de réduire les nuisances environnementales. L'un des axes majeurs abordés par les états concerne le secteur du transport et plus particulièrement le développement des systèmes de transport en commun en vue de réduire l'utilisation de la voiture personnelle et les émissions de gaz à effet de serre. A cette fin, les collectivités concernées visent à mettre en place des systèmes de transports urbains plus accessibles, propres et durables. Dans ce contexte, cette thèse en codirection entre l'Université Paris-Est, l'Institut français des sciences et technologies des transports, de l'aménagement et des réseaux (IFSTTAR) et Polytechnique Montréal au Canada, s'attache à analyser la mobilité urbaine au travers de recherches menées sur la prévision et la visualisation de l'affluence des passagers dans les transports en commun à l'aide de méthodes d'apprentissage automatique. Les motivations finales concernent l'amélioration des services de transport proposés aux usagers, tels qu'une meilleure planification de l'offre de transport et une amélioration de l'information voyageur (e.g., proposition d'itinéraire en cas d'événement/incident, information concernant le taux de de remplissage des trains à un horaire choisi, etc.). Cette thèse s'inscrit dans un contexte général de valorisation des traces numériques et d'essor du domaine de la science des données (e.g., collecte et stockage des données, développement de méthodes d'apprentissage automatique, etc.). Les travaux comportent trois volets principaux à savoir (i) la prévision long terme de l'affluence des passagers à l'aide de base de données événementielles et de données billettiques, (ii) la prévision court terme de l'affluence des passagers et (iii) la visualisation de l'affluence des passagers dans les transports en commun. Les recherches se basent principalement sur l'utilisation de données billettiques fournies par les opérateurs de transports et ont été menées sur trois cas d'études réels, le réseau de métro et de bus de la ville de Rennes, le réseau ferré et de tramway du quartier d'affaire de la Défense à Paris en France, et le réseau de métro de Montréal, Québec au Canada
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».