Modélisation statistique et probabiliste du TEMPS INTER-VEHICULAIRE aux différents niveaux de trafic

• Main Author: Ha, Duy-H
• Language: fra
• Published: Université Paris-Est 2011
• Subjects: [INFO:INFO_MO] Computer Science/Modeling and Simulation; [INFO:INFO_MO] Informatique/Modélisation et simulation; TRAFIC ROUTIER
• Online Access: http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01006504; http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/01/00/65/04/PDF/cas9306_b.pdf

Le Temps Inter-véhiculaire (TIV) est une variable microscopique fondamentale dans la théorie du trafic, et a été étudié depuis le début du développement de cette théorie, vers 1930. La distribution de probabilité du TIV décrit la répartition des arrivées des véhicules en un point donné et reflète dans une certaine mesure le comportement de conduite. Beaucoup d'applications en ingénierie du trafic viennent de la connaissance fine de cette variable. La thèse a pour but d'approfondir cette connaissance en modélisant la distribution du TIV dans différents contextes selon différents points de vue. Tout d'abord, deux méthodes d'échantillonnage, la méthode de groupement et la méthode de raffinement sont considérées. L'application numérique concerne deux bases de données, celle de la route nationale RN118 et celle de l'autoroute A6. Ensuite, trois types de modèles probabilistes sont analysés et classifiés. Une comparaison exhaustive des modèles et des méthodes d'estimation est réalisée ce qui conduit à considérer que le modèle gamma-GQM est supérieur aux autres modèles en matière de performance statistique et en efficacité de calcul. Une procédure d'estimation est proposée qui favorise la stabilité des paramètres estimés. Six nouveaux modèles de TIV sont proposés, calibrés, analysés. Mis à part deux modèles de performance inférieure aux autres et au modèle gamma-GQM, quatre modèles sont équivalents voire meilleurs que le modèle gamma-GQM. Pour une raison pratique, le modèle Double Gamma est choisi à côté du modèle gamma-GQM, comme modèle de comparaison, dans toute la modélisation des TIV. Le calibrage des modèles et l'analyse des paramètres des modèles sont menés, à partir des données réelles, en considérant trois dimensions d'étude du trafic : les échelles macroscopique, mésoscopique et microscopique. Une quatrième dimension d'étude des TIV est constituée des facteurs exogènes au trafic. La prise en compte de ces facteurs exogènes, à chaque échelle macroscopique entraîne la distinction de deux types de facteur exogène : 'empêchant' et 'impulsif'. Finalement, différentes approches de validation sont testées. L'approche proposée par 'enveloppe des distributions' semble prometteuse pour le futur.