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Analyse spatiale et modélisation statistique du trafic du réseau autobus de la banlieue parisienne (Apostolos PAPAYANNAKIS)

publié le

Dans ce document, on propose une méthode de prévision du trafic adaptée pour les modes de transports légers tels que l’autobus et le tramway. L’approche développée est basée sur la synthèse des concepts et des outils provenant de domaines aussi variés que l’analyse systémique des réseaux urbains de transport, les systèmes d’information géographiques (SIG) et les bases de données relationnelles, les méthodes statistiques de prévision et l’analyse des données multivariées. Les unités de référence à l’analyse du système "réseau-territoire-trafic" sont les lignes d’autobus et leurs corridors de territoire associés (zones d’influence spatiale de lignes). L’intérêt de la méthode réside dans la modélisation combinée des facteurs territoriaux du type Modes d’Occupation du Sol, des paramètres topologiques et cinétiques relatifs au maillage du réseau et des indicateurs liés à l’offre et au niveau de desserte. Un ensemble restreint de modèles de régression multiple permet de spécifier les caractéristiques spatiales, socio-urbanistiques, structurelles et fonctionnelles qui influent le plus sur le trafic local des lignes et sur le trafic global du réseau autobus. Les modèles mesurent également l’impact de chaque variable. L’interface entre SIG et modélisation des réseaux de transport ainsi que les aspects multidiciplinaires constituent les originalités de l’approche qui a été appliquée et validée par l’élaboration des prévisions de trafic journalier sur le réseau d’autobus de la banlieue parisienne. Enfin, ce document introduit des perspectives et des orientations de recherche concernant l’intégration des algorithmes d’aide multicritère à la décision au sein des Systèmes d’Information Géographiques ainsi que le problème de la localisation d’infrastructure.

Mots-Clés : Systèmes d’information géographiques, Modélisation des réseaux urbains de transport, Prévision du trafic, Réseau autobus de Paris, Analyse des données multivariées, Régression linéaire multiple, Analyse spatiale, Aide multicritèreà la décision, Localisation