Arbres de regression et reseaux de neurones appliques a la prevision de trafic routier

par Thierry Dochy

Thèse de doctorat en Mathématiques Appliquées à l'Ingénierie du trafic routier

Sous la direction de Edwin Diday.

Soutenue en 1995

à Paris 9 .


  • Résumé

    Cette these traite de la prevision a court terme du trafic routier. Elle rassemble les resultats de recherche visant a fournir aux eventuels utilisateurs une panoplie d'outils permettant de realiser une prevision efficace et rapide, pour laquelle le parametrage (calibrage) aura ete simplifie. Ces travaux debutent par une presentation generale des concepts lies a la prevision et aux particularites du trafic routier. Autour d'un traitement base sur la segmentation et la regression, diverses approches realisant des traitements locaux sont etudiees. Ceci a debouche sur une version d'arbres de regression selectifs integrant une segmentation etendue et une regression selective, et sur une approche regression discriminante generalisant la structuration et la regression dans un contexte previsionnel. A l'inverse, a l'aide des reseaux de neurones, le processus de traitement est simplifie. En effet, les reseaux ne necessitent aucun pretraitement de segmentation, ce qui contribue a realiser un traitement global, qui se revelera tres efficace au niveau des applications. Ce travail propose quelques perspectives au niveau des arbres permettant de realiser des segmentations plus homogenes, et de tenir compte de la particularite des individus. Les perspectives liees aux reseaux de neurones sont orientees soit vers un traitement par serie temporel encore plus global, ou a l'oppose sur l'adoption d'un traitement local par une combinaison des approches arborescentes et neuronales en un arbre de prediction senses accroitre l'efficacite generale sans compliquer le calibrage. Les approches issues de ces recherches, sont ensuite evaluees sur des donnees trafic. De ces applications, il ressort que les reseaux presentent un fort potentiel de prediction, qui peut etre accru par le biais d'un traitement local a l'aide d'arbres de prediciton neuronale.


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  • Détails : (195 p.)
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  • Cote : DI-TH-450
  • Bibliothèque : Université Paris-Dauphine (Paris). Service commun de la documentation.
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  • Bibliothèque : Centre de recherche INRIA Nancy - Grand Est (Villers les Nancy). Service Information et Edition Scientifiques.
  • PEB soumis à condition
  • Cote : DOCHY a
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