Systèmes de circulation et analyse de données

摘要

Les systèmes de transport intelligents et les technologies de l'information se sont développés rapidement au cours des dernières années, avec des capacités sans cesse croissantes de collecte plus rentable de nombreux types de données liées au transports. Des ensembles de données en temps réel, massifs et multi-sources sont maintenant disponibles. Avec les sources de données traditionnelles, telles que les systèmes de positionnement global, les registres d'appels des téléphones portables et des cartes de transport intelligentes, nous sommes maintenant en mesure de mieux comprendre la demande et les comportements des déplacements. L'analyse de données peut aider la prise de décisions dans la planification, la gestion et le contrôle des transports. L'analyse de données permet aux planificateurs des transports de quantifier la génération de déplacements, leur distribution, le choix des modes et l'affectation des circuits. L'analyse de données permet également l'accès aux données à l'échelle du réseau, la gestion centralisée des transports et l'amélioration des performances du réseau. De plus, l'analyse de données en temps réel facilite le diagnostic des problèmes, l'optimisation des performances et la mise en place de contre-mesures réactives ou proactives. Les méthodes d'analyse de données populaires tombent dans les catégories des méthodes d'intelligence artificielle et des méthodes statistiques. Les méthodes d'intelligence artificielle améliorent la compréhension des phénomènes de transport avec l'analytique prédictive réalisée à l'aide de puissants algorithmes prédictifs. Les méthodes statistiques décrivent la nature et la corrélation des données, et construisent des modèles statistiques pour soutenir de futures applications.