Short-term passenger flow forecasting : a Bayesian network approach - Archive ouverte HAL Access content directly
Theses Year : 2018

Short-term passenger flow forecasting : a Bayesian network approach

Prévision à court terme des flux de voyageurs : une approche par les réseaux bayésiens

(1)
1

Abstract

In this thesis, we propose a Bayesian network model for short-term passenger flow forecasting. This model is intended to cater for various operational needs related to passenger information, passenger flow regulation or operation planning. As well as adapting to any spatial configuration, it is designed to combine heterogeneous data sources (ticket validation, on-board counts and transport service) and provides an intuitive representation of the causal spatio-temporal relationships between flows. Its ability to deal with missing data allows to make real-time predictions even in case of technical failures or absences of collection systems
Dans ces travaux de thèse, nous proposons un modèle de prévision à court terme des flux de voyageurs basé sur les réseaux bayésiens. Ce modèle est destiné à répondre à des besoins opérationnels divers liés à l'information voyageurs, la régulation des flux ou encore la planification de l'offre de transport. Conçu pour s'adapter à tout type de configuration spatiale, il permet de combiner des sources de données hétérogènes (validations des titres de transport, comptages à bord des trains et offre de transport) et fournit une représentation intuitive des relations de causalité spatio-temporelles entre les flux. Sa capacité à gérer les données manquantes lui permet de réaliser des prédictions en temps réel même en cas de défaillances techniques ou d'absences de systèmes de collecte
Fichier principal
Vignette du fichier
TH2018ROOSJEREMY.pdf (5.45 Mo) Télécharger le fichier
Origin : Version validated by the jury (STAR)

Dates and versions

tel-01943718 , version 1 (04-12-2018)

Identifiers

  • HAL Id : tel-01943718 , version 1

Cite

Jérémy Roos. Prévision à court terme des flux de voyageurs : une approche par les réseaux bayésiens. Algorithme et structure de données [cs.DS]. Université de Lyon, 2018. Français. ⟨NNT : 2018LYSE1170⟩. ⟨tel-01943718⟩
454 View
355 Download

Share

Gmail Facebook Twitter LinkedIn More