Tesis: "Estimation du trafic"

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Ghorayeb, Ali. "Capteur catadioptrique pour le diagnostic du trafic routier urbain". Amiens, 2010. http://www.theses.fr/2010AMIE0101.

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Resumen

Nous proposons, dans cette thèse, un capteur visuel catadioptrique optimal en vue d'une application au diagnostic du trafic routier permettant de remplacer profitablement un réseau de caméras perspectives. Le système proposé a l'avantage, par le nombre et la conception des miroirs calculés, de générer une vue unique de la couronne du carrefour et de ses voies en maximisant le nombre de pixels utiles. Il en résulte une image où le pourcentage de pixels directement exploitables pour les phases ultérieures de traitement d'image est optimal. Nous décrivons la méthodologie utilisée pour concevoir un tel capteur. Afin de tester notre capteur, nous avons également développé les traitements d'images, qui fournissent les indicateurs utiles à l'estimation de l'activité du carrefour, à savoir, le taux d'occupation, la vitesse des véhicules et le débit. Le capteur ainsi conçu a été comparé avec des caméras utilisant différentes formes standard de miroirs (sphérique, parabolique, hyperbolique et miroirs ayant la résolution constante horizontale). Cette validation a montré que ce capteur est plus robuste et plus précis
In this thesis we present an optimal omnidirectional visual sensor which can replace perspective camera network for traffic diagnosis. The proposed system has the advantage, by the number and the designed mirror, to generate a single view of the crown and junction ways of the crossroads by maximizing the number of useless pixels. So, the percentage of pixels used directly for subsequent phases of image processing is optimal. We describe the methodology used to design such a sensor. In addition, to assess our sensor, we also developed image processing methods that provide useful indicators for estimating the state of the traffic as the crossroads occupancy rate, the vehicle speed and the flow of vehicles. We compare this optimal sensor to the traditional ones that used parabolic, hyperbolic, spherical mirror or a mirror that has constant horizontal resolution to observe the scene. We prove that optimal sensor has better results than traditional ones

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Martinet, Simon. "Estimation in-situ des facteurs d’émission des polluants du trafic routier". Thesis, Lyon, 2020. http://www.theses.fr/2020LYSET006.

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Resumen

La pollution atmosphérique en milieu urbain est un enjeu majeur pour la santé humaine et l’environnement. Le trafic routier représente la principale source de pollution dans les zones urbaines et contribue fortement à cette pollution atmosphérique dans ces zones malgré des améliorations de technologies de dépollution et de motorisations. Pour mesurer et approfondir les connaissances des émissions de polluants des véhicules routiers, différentes méthodes existent, avec chacune ses avantages et ses limites. Par exemple, les mesures sur un banc d’essai permettent d’étudier les émissions des véhicules selon leur technologie et avec une bonne reproductibilité des conditions de test. Cependant, cette approche reste limitée notamment pour la représentativité des émissions d’un parc de véhicules dans des conditions réelles de fonctionnement. La connaissance limitée des émissions des polluants non-réglementés, tels que les BTEX, les alcanes de C9 à C22, les composés carbonylés, les particules en nombre et le carbone suie qui ont des effets néfastes sur la santé et l’environnement et qui sont rarement mesurés en raison de la complexité de la métrologie, constitue un second axe d’approfondissement des émissions du trafic. L’objectif de ce travail est d’estimer in-situ des facteurs d’émission des polluants non-réglementés du trafic routier, dans des conditions réelles de circulation des véhicules et pour des parcs dont la composition est caractérisée avec précision. Dans ce but, les travaux de cette thèse ont permis de développer et de mettre en œuvre des méthodologies de mesure in-situ, en zone urbaine, des émissions de polluants non-réglementés du trafic routier, d’estimer des facteurs d’émission à partir des mesures effectuées sur différents sites (site ouvert en bord de route et site confiné). Ces facteurs d’émission sont établis pour des polluants non-réglementés, et pour un parc automobile réel précisément défini (connaissance détaillée de la composition du parc automobile en circulation et des conditions locales de circulation). Les facteurs d’émission ainsi déterminés in-situ sont comparés avec ceux dérivés des mesures sur banc à rouleau afin d’en vérifier la cohérence et analyser en fonction des différents sites de mesure et de l’impact de la composition du parc sur les émissions de polluants. Trois campagnes de mesure in-situ ont été menées, deux en bord de route dans des zones urbaines (sites ouverts) et une dans un tunnel proche d’une zone urbaine (site confiné). Les concentrations des polluants ciblés mesurées sur ces trois sites, ainsi que les différentes compositions de parc et les conditions de circulation relevées ont été utilisées pour estimer des facteurs d’émission par véhicule ou pour l’ensemble d’un parc
Urban air pollution is a major issue for human health and the environment. Road traffic is the main source of pollution in urban areas and contributes significantly to air pollution in these areas despite improvements in pollution control technologies and engines. To measure and improve knowledge of pollutant emissions from road vehicles, different methods exist, each with its own advantages and limitations. For example, measurements on a test bench make it possible to study vehicle emissions according to their technology and with good reproducibility of test conditions. However, this approach remains limited, particularly for the representativeness of vehicle fleet emissions under real operating conditions. The limited knowledge of emissions of unregulated pollutants, such as BTEX, C9-22 alkanes, carbonyl compounds, particulate matter and soot carbon, which have adverse effects on health and the environment and are rarely measured due to the complexity of metrology, is a second area for further study of traffic emissions. The objective of this work is to estimate in-situ emission factors for unregulated pollutants from road traffic, under real vehicle traffic conditions and for fleets whose composition is precisely characterized. For this purpose, the work of this thesis has made it possible to develop and implement methodologies for in-situ measurement, in urban areas, of unregulated pollutant emissions from road traffic, and to estimate emission factors based on measurements made at different sites (open roadside site and confined site). These emission factors are established for unregulated pollutants, and for a precisely defined actual vehicle fleet (detailed knowledge of the composition of the vehicle fleet in use and local traffic conditions). The emission factors thus determined in-situ are compared with those derived from bench measurements in order to verify their consistency and analyse them according to the different measurement sites and the impact of the composition of the fleet on pollutant emissions. Three in-situ measurement campaigns were carried out, two roadside in urban areas (open sites) and one in a tunnel near an urban area (confined site). The concentrations of the targeted pollutants measured at these three sites, as well as the different fleet compositions and traffic conditions identified, were used to estimate emission factors per vehicle or for the entire fleet

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Leon, Ojeda Luis. "Short-term multi-step ahead traffic forecasting". Thesis, Grenoble, 2014. http://www.theses.fr/2014GRENT081/document.

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Dans le cadre des systèmes de transport intelligents (ITS), cette thèse concerne la conception d'une méthodologie de prédiction, en temps réel et pour différents horizons, du temps de parcours à partir des données de vitesse et de débit d'une route instrumentée. Pour atteindre cet objectif, deux approches sont considérées dans cette thèse. La première approche, dite « sans modèle », utilise exclusivement des mesures de vitesse. Grâce à l'utilisation astucieuse des données historiques, nous avons résolu le problème de prédiction comme étant un problème de filtrage. Pour ce faire, des données historiques sont utilisées pour construire des pseudo-observations qui alimentent un filtre de Kalman adaptatif (AKF). Sous une hypothèse de Gaussianité, les statistiques du bruit de processus sont estimées en temps-réel, tandis que les statistiques du pseudo-bruit d'observation sont déduites des données historiques adéquatement classées. La seconde approche, dite ‘'basée-modèle'', utilise principalement des mesures de débit et de vitesse. Contrairement à la précédente approche où la résolution spatiale est fixée par l'emplacement des capteurs, une discrétisation spatiale plus fine est considérée. Celle-ci s'avère possible grâce à l'utilisation du modèle CTM (Cell Transmission Model). Un observateur d'état commuté, de type Luenberger, permet d'estimer les états internes (densités des cellules). En utilisant uniquement les prédictions des débits des conditions frontières via une approche de type AKF similaire à celle développée dans la première approche, le modèle CTM contraint permet de prédire les densités des cellules et d'en déduire les vitesses et le temps de parcours. Les méthodes développées ont été validées expérimentalement en considérant la rocade sud grenobloise comme cas d'étude. Les résultats montrent que les deux méthodes présentent de bonnes performances de prédiction. Les méthodes proposées performent mieux que celles basées sur une utilisation directe des moyennes historiques. Pour l'ensemble des données considérées, l'étude a également montré que l'approche ‘'basée modèle‘' est plus adaptée pour des horizons de prédictions de moins de 30 min
This dissertation falls within the domain of the Intelligent Transportation Systems (ITS). In particular, it is concerned with the design of a methodology for the real-time multi-step ahead travel time forecasting using flow and speed measurements from a instrumented freeway. To achieve this objective this thesis develops two main methodologies. The first one, a model-free, uses only speed measurements collected from the freeway, where a mean speed is assumed between two consecutive collection points. The travel time is forecasted using a noise Adaptive Kalman Filter (AKF) approach. The process noise statistics are computed using an online unbiased estimator, while the observations and their noise statistics are computed using the clustered historical traffic data. Forecasting problems are reformulated as filtering ones through the use of pseudo-observations built from historical data. The second one, a model-based, uses mainly traffic flow measurements. Its main appealing is the use of a mathematical model in order to reconstruct the internal state (density) in small road portions, and consequently exploits the relation between density and speed to forecast the travel time. The methodology uses only boundary conditions as inputs to a switched Luenberger state observer, based on the ``Cell Transmission Model'' (CTM), to estimate the road initial states. The boundary conditions are then forecasted using the AKF developed above. Consequently, the CTM model is run using the initial conditions and the forecasted boundaries in order to obtain the future evolution of densities, speeds, and finally travel time. The added innovation in this approach is the space discretization achieved: indeed, portions of the road, called ``cells'', can be chosen as small as desired and thus allow obtaining a finer tracking of speed variations. In order to validate experimentally the developed methodologies, this thesis uses as study case the Grenoble South Ring. This freeway, enclosing the southern part of the city from A41 to A480, consists of two carriageways with two lanes. For this study only the direction east-west was considered. With a length of about 10.5 km, this direction has 10 on-ramps, 7 off-ramps, and is monitored through the Grenoble Traffic Lab (GTL) that is able to provide reliable traffic data every 15 s, which makes it possible for the forecasting strategies to be validated in real-time. The results show that both methods present strong capabilities for travel time forecasting: considering the entire freeway, in 90% of the cases it was obtained a maximum forecasting error of 25% up to a forecasting horizon of 45 min. Furthermore, both methods perform as good as, or better than, the average historical. In particular, it is obtained that for horizons larger than 45 min, the forecasting depended exclusively on the historical data. For the dataset considered, the assessment study also showed that the model-based approach was more suitable for horizons shorter than 30 min

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Kessaci, Abdellah. "Estimation en ligne et gestion des capacités pour la commande du trafic urbain". Toulouse, ENSAE, 1988. http://www.theses.fr/1988ESAE0010.

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PRODYN est une méthode de régulation des feux en temps réel, actuellement en cours de validation sur le site. Restent à résoudre des problèmes d'adaptativité de la commande aux variations du trafic et d'autre part, PRODYN devient inadapté à l'approche de la saturation. Cette thèse propose des nouveaux algorithmes d'estimation en ligne des pourcentages directionnels et des débits de saturation, ainsi qu'une méthode de gestion de la capacité.

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Kessaci, Abdellah. "Estimation en ligne et gestion des capacités pour la commande du trafic urbain". Grenoble 2 : ANRT, 1988. http://catalogue.bnf.fr/ark:/12148/cb376146037.

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Magne, Laurent. "Commande optimale décentralisée du trafic urbain". Toulouse, ENSAE, 2001. http://www.theses.fr/2001ESAE0001.

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Ce mémoire traite de la commande du trafic routier par les feux. À partir de données sur les flux, les méthodes hors ligne construisent des plans de feux caractérisés par un cycle, des durées de vert et des décalages entre carrefours. Les méthodes en ligne peuvent adapter ces paramètres en fonction de mesures. Cette thèse applique des techniques d’estimation d’état, de prédiction et d’optimisation, à la commande décentralisée du trafic urbain. Le modèle proposé vise à estimer l’état et à prédire le temps perdu sur un horizon. On montre que, si on surestime les queues, la stabilité de l’estimation est assurée par l’optimisation de la commande. Les arrivées sont calculées, à partir de données communiquées par des carrefours amonts et de mesures pouvant être filtrées en tenant compte des incertitudes de vitesse et de destination. Les départs tiennent compte des conséquences, sur l’écoulement de chaque voie, des conditions de trafic en aval. L’optimisation d’un critère qui considère les temps perdus des chaînons pondérés en fonction de leur saturation ou de la présence de véhicule prioritaire, est réalisé en deux temps : En regroupant les feux en phases et en utilisant que les phases permettant l’obtention du cycle minimal, l’espace de recherche est réduit avec une faible perte d’optimalité ; Profitant de la commande obtenue à la période d’échantillonnage précédente et d’une propagation des contraintes, un algorithme par séparation – évaluation rend possible l’optimisation en temps réel. Des essais en simulation dans différentes configurations, montrent que le modèle est robuste vis-à-vis des incertitudes. Ainsi, l’effet d’une erreur de l’ordre de 20% sur les pourcentages directionnels ou de 10km/h sur la vitesse libre est corrigé par filtrage. La modélisation des élargissements permet de réduire de 2 à 22% les temps de parcours. Pour des réseaux la stabilité de l’estimation est assurée même en conditions saturées et les véhicules prioritaires peuvent être favorisés.

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Pecot, Thierry. "Modélisation et estimation du trafic intracellulaire par tomographie de réseaux et microscopie de fluorescence". Phd thesis, Université Rennes 1, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00541304.

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Cette thèse traite de l'analyse et de la simulation du trafic vésiculaire sur des séquences d'images de microscopie de fluorescence. À contre-courant des approches habituelles exploitant un suivi individuel des vésicules, nous avons développé une approche globale (tomographie de réseaux) inspirée de travaux antérieurs sur l'analyse du trafic routier et l'analyse du trafic sur des réseaux de télécommunications. Cette approche repose sur l'utilisation de comptages locaux de vésicules couplés à une procédure de routage qui permettent d'estimer les trajectoires globales des vésicules sur l'ensemble d'une séquence d'images. Contrairement aux précédentes applications de la tomographie de réseaux, les comptages et le routage sont également des inconnues du problème. Afin de mesurer les comptages locaux de vésicules, nous avons développé une méthode de séparation des composantes “objet” et “fond” dans des séquences de microscopie de fluorescence. Cette méthode exploite un terme de détection non local reposant sur la similarité entre motifs de l'image et utilise la composante “fond” estimée comme “référence” pour améliorer la détection des vésicules. Par ailleurs, la procédure de routage dépend des données observées. Dans le cas de l'estimation du trafic, le routage est établi à partir du comptage des vésicules ; dans le cas de simulations, le routage est contrôlé par l'utilisateur. La génération de séquences synthétiques a permis d'évaluer quantitativement la méthode d'estimation du trafic vésiculaire. Cette méthode a égale- ment été évaluée sur des séquences d'images réelles de microscopie dans le cadre d'une étude précise sur le transport membranaire et le trafic vésiculaire régulé par des isoformes de la protéine Rab6.

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Pécot, Thierry. "Modélisation et estimation du trafic intracellulaire par tomographie de réseaux et microscope de fluorescence". Rennes 1, 2010. https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00541304.

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Cette thèse traite de l’analyse et de la simulation du trafic vésiculaire sur des séquences d’images de microscopie de fluorescence. À contre-courant des approches habituelles exploitant un suivi individuel des vésicules, nous avons développé une approche globale (tomographie de réseaux) inspirée de travaux antérieurs sur l’analyse du trafic routier et l’analyse du trafic sur des réseaux de télécommunications. Cette approche repose sur l’utilisation de comptages locaux de vésicules couplés à une procédure de routage qui permettent d’estimer les trajectoires globales des vésicules sur l’ensemble d’une séquence d’images. Contrairement aux précédentes applications de la tomographie de réseaux, les comptages et le routage sont également des inconnues du problème. Afin de mesurer les comptages locaux de vésicules, nous avons développé une méthode de séparation des composantes “objet” et “fond” dans des séquences de microscopie de fluorescence. Cette méthode exploite un terme de détection non local reposant sur la similarité entre motifs de l’image et utilise la composante “fond” estimée comme “référence” pour améliorer la détection des vésicules. Par ailleurs, la procédure de routage dépend des données observées. Dans le cas de l’estimation du trafic, le routage est établi à partir du comptage des vésicules ; dans le cas de simulations, le routage est contrôlé par l’utilisateur. La génération de séquences synthétiques a permis d’évaluer quantitativement la méthode d’estimation du trafic vésiculaire. Cette méthode a également été évaluée sur des séquences d’images réelles de microscopie dans le cadre d’une étude précise sur le transport membranaire et le trafic vésiculaire régulé par des isoformes de la protéine Rab6
This thesis presents a new method for analyzing and simulating vesicular trafficking in fluorescence video-microscopy. Instead of tracking each individual vesicle, we have developed a global approach (network tomography) that is inspired from previous works on road traffic analysis and network telecommunication traffic analysis. This approach makes use of local countings of vesicles and a routing procedure to recover the global trajectories of vesicles on a whole image sequence. Contrary to the previous applications of network tomography, the local countings and the routing are also unknown in our case. In order to measure local countings of vesicles, we have developed a method for object and background estimation in fluorescence video-microscopy. This method exploits a non local detection term based on the similarity between image patches and considers the estimated background component as a reference to improve the detection. The routing procedure depends on vesicle countings for the traffic analysis, and is controlled by the user for the simulations. The generated synthetic image sequences enabled to evaluate quantitatively the vesicular trafficking estimation method. This method was also tested on real image sequences in the context of a study on the membranar transport and vesicular trafficking regulated by Rab6 isoforms

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Fortuny, Cédric. "Estimation du trafic, planification et optimisation des ressources pour l'ingénierie des réseaux IP/MPLS". Toulouse 3, 2008. http://thesesups.ups-tlse.fr/1198/.

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Les réseaux IP sont devenus des systèmes réellement critiques, l'interruption du service fourni par le réseau ou même une dégradation significative de la qualité de service étant de moins en moins tolérables. Une nouvelle approche de l'ingénierie des réseaux devient des lors nécessaire, pour concevoir, planifier et contrôler les architectures IP sur la base des informations de supervision. Nos contributions a cette nouvelle approche portent sur l'estimation du trafic a partir des mesures de charges SNMP, sur l'optimisation des métriques de routage IP et sur le dimensionnement d'infrastructures. Les modèles et algorithmes développés prennent en compte de nombreuses contraintes technologiques dans le but de fournir des solutions opérationnelles
IP networks have become critical systems in the last decade: service interruptions or even significant service degradations are less and less tolerable. Therefore, a new network engineering approach is required to help design, plan and control IP architectures on the basis of supervision information. Our contributions to this new approach are related to traffic matrix estimation from SNMP link loads, to IP routing weights optimization and to network dimensioning. The models and algorithms proposed in this thesis take into account many technological constraints in order to provide operational solutions

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Ladino, lopez Andrés. "Traffic state estimation and prediction in freeways and urban networks". Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018GREAT016/document.

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La centralisations du travail, la croissance économique et celle de la population autant que l’urbanisation continue sont les causes principales de la congestion. Lors que les villes s’efforcent pour mettre à jour leurs infrastructures du trafic, l’utilisation de nouvelles techniques pour la modélisation, l’analyse de ces systèmes ainsi que l’intégration des mega données aux algorithmes aident à mieux comprendre et combattre les congestions, un aspect crucial pour le bon développement de nos villes intelligentes du XXIe siècle. Les outilsd’assistance de trafic spécialement conçus pour détecter, prévoir et alerter des conditions particulières sont très demandés dans nos jours.Cette recherche est consacrée au développement des algorithmes pour l’estimation et la prédiction sur des réseaux de trafic routier. Tout d’abord, nous considérons le problème de prévision à court terme du temps de trajet dynamique basé sur des méthodes pilotées par les données. Nous proposons deux techniques de fusion pour calculer les prévisions à court terme. Dans un première temps, nous considérons la matrice de covariance d’erreur et nous utilisons ses informations pour fusionner les prévisions individuelles créées á partir de clusters. Dans un deuxième temps, nous exploitons les mesures de similarité parmi le signal á prédire et des clusters dans l’histoire et on propose une fusion en tant que moyenne pondérée des sorties des prédicteurs de chaque cluster. Les résultats des deux méthodes on été validés dans le Grenoble Traffic Lab, un outil en temps réel qui permet la récupération de données d’une autoroute d’environ (10.5Km) qui couvre le sud de Grenoble.Postérieurement nous considérons le problème de reconstruction de la densité / et le débit de façon simultanée à partir de sources d’information hétérogènes. Le réseau de trafic est modélisé dans le cadre de modèles de trafic macroscopique, où nous adoptons l’équation de conservation Lighthill-Whitham-Richards avec un diagramme fondamental linaire par morceaux. Le problème d’estimation repose sur deux principes clés. Dans un premier temps, nous considérons la minimisation des erreurs entre les débits et les densités mesurés et reconstruits. Finalement, nous considérons l’état d’équilibre du réseau qui établit la loi de propagation des flux entrants et sortants dans le réseau. Tous les principes sont intégrés et le problème est présenté comme une optimisation quadratique avec des contraintes d’égalité a fin de réduire l’espace de solution des variables à estimer. Des scénarios de simulation basés sur des données synthétiques pour un réseau de manhattan sont fournis avec l’objectif de valider les performances de l’algorithme proposé
Centralization of work, population and economic growth alongside continued urbanization are the main causes of congestion. As cities strive to update or expand aging infrastructure, the application of big data, new models and analytics to better understand and help to combat traffic congestion is crucial to the health and development of our smart cities of XXI century. Traffic support tools specifically designed to detect, forecast and alert these conditions are highly requested nowadays.This dissertation is dedicated to study techniques that may help to estimate and forecast conditions about a traffic network. First, we consider the problem Dynamic Travel Time (DTT) short-term forecast based on data driven methods. We propose two fusion techniques to compute short-term forecasts from clustered time series. The first technique considers the error covariance matrix and uses its information to fuse individual forecasts based on best linear unbiased estimation principles. The second technique exploits similarity measurements between the signal to be predicted and clusters detected in historical data and it performs afusion as a weighted average of individual forecasts. Tests over real data were implemented in the study case of the Grenoble South Ring, it comprises a highway of 10.5Km monitored through the Grenoble Traffic Lab (GTL) a real time application was implemented and open to the public.Based on the previous study we consider then the problem of simultaneous density/flow reconstruction in urban networks based on heterogeneous sources of information. The traffic network is modeled within the framework of macroscopic traffic models, where we adopt Lighthill-Whitham-Richards (LWR) conservation equation and a piecewise linear fundamental diagram. The estimation problem considers two key principles. First, the error minimization between the measured and reconstructed flows and densities, and second the equilibrium state of the network which establishes flow propagation within the network. Both principles are integrated together with the traffic model constraints established by the supply/demand paradigm. Finally the problem is casted as a constrained quadratic optimization with equality constraints in order to shrink the feasible region of estimated variables. Some simulation scenarios based on synthetic data for a manhattan grid network are provided in order to validate the performance of the proposed algorithm

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Schettini, Frédéric. "Fusion de données pour la surveillance du trafic et l'information des usagers". Toulouse, ENSAE, 1998. http://www.theses.fr/1998ESAE0016.

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Ce mémoire présente une méthode de fusion des données du trafic permettant à la fois la surveillance de la circulation en milieu urbain et la diffusion des états de trafic aux automobilistes en temps réel. Après une introduction présentant le contexte général de cette thèse, un état de l'art des systèmes actuels de mesure du trafic et des différents moyens d'information du conducteur est dressé. Cette partie se termine par la description du système informatique de fusion de données dans la suite du document. La partie suivante propose l'étude et l'évaluation d'une procédure de filtrage qui remédie aux pannes, souvent importantes, des postes de mesure. La procédure mise en œuvre permet de tester la fiabilité des mesures réelles grâce à l'utilisation d'estimateurs basés soit sur un modèle théorique de trafic, soit sur une analyse temporelle ou spatiale. La quatrième partie de ce mémoire, la plus conséquente, s'intéresse à l'étude d'un modèle prévisionnel des variables du trafic. Après une revue des méthodes existantes, une approche innovante est envisagée. Celle-ci s'appuie sur la théorie des réseaux de neurones artificiels (RN). Un algorithme d'apprentissage basé sur la technique de la rétropropagation du gradient, pouvant aussi bien calibrer des réseaux à couches directes que récurrentes a été implémenté. Cette méthode offre la possibilité de prédire le trafic dans le futur proche c'est-à-dire sur plusieurs périodes. Elle permet aussi d'ajuster les RN, pour une utilisation en temps réel, en fonction des situations réellement observées. Dans cette partie, on a évalué les performances de différentes structures neuronales capables de modéliser les phénomènes complexes du trafic sur des jeux de données réelles. Les expériences menées conduisent à des meilleurs résultats que ceux obtenus à partir de prédicteurs classiques (ARIMA). La cinquième partie de cette thèse propose un modèle d'estimation d'indicateurs du trafic non observables ; les temps de parcours et le niveau de circulation pour des trajets. La méthode retenue est basée sur un modèle déterministe qui intègre à la fois des mesures du trafic en certains points du réseau routier et les informations relatives aux feux tricolores. Enfin, la dernière partie s'intéresse à l'évaluation complète du système (filtrage, estimation et prédiction) de fusion de données sur des sites d'exploitations réels.

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Amor, Yasmine. "Ιntelligent apprοach fοr trafic cοngestiοn predictiοn". Electronic Thesis or Diss., Normandie, 2024. http://www.theses.fr/2024NORMR129.

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La congestion routière constitue un défi majeur pour les zones urbaines, car le volume de véhicules continue de croître plus rapidement que la capacité globale du réseau routier. Cette croissance a des répercussions sur l'activité économique, la durabilité environnementale et la qualité de vie. Bien que des stratégies visant à atténuer la congestion routière ont connu des améliorations au cours des dernières décennies, de nombreux pays ont encore du mal à la gérer efficacement.Divers modèles ont été développés pour aborder ce problème. Cependant, les approches existantes peinent souvent à fournir des prédictions en temps réel et localisées qui peuvent s'adapter à des conditions de trafic complexes et dynamiques. La plupart de ces approches s'appuient sur des horizons de prédiction fixes et manquent de l'infrastructure intelligente nécessaire à la flexibilité. Cette thèse comble ces lacunes en proposant une approche intelligente, décentralisée et basée sur l'infrastructure pour l'estimation et la prédiction de la congestion routière.Nous commençons par étudier l'Estimation du Trafic. Nous examinons les mesures de congestion possibles et les sources de données requises pour différents contextes pouvant être étudiés. Nous établissons une relation tridimensionnelle entre ces axes. Un système de recommandation basé sur des règles est développé pour aider les chercheurs et les opérateurs du trafic à choisir les mesures de congestion les plus appropriées en fonction du contexte étudié.Nous passons ensuite à la Prédiction du Trafic, où nous introduisons notre approche DECOTRIVMS. Cette dernière utilise des panneaux intelligents à messages variables pour collecter des données detrafic en temps réel et fournir des prédictions à court terme avec des horizons de prédiction variables.Nous avons utilisé des Réseaux de Graphes avec Attention en raison de leur capacité à capturer des relations complexes et à gérer des données structurées en graphes. Ils sont bien adaptés pour modéliser les interactions entre différents segments routiers étudiés.Nous avons aussi employé des méthodes d'apprentissage en ligne, spécifiquement la Descente de Gradient Stochastique et la Descente de Gradient Adaptative. Bien que ces méthodes ont été utilisées avec succès dans divers autres domaines, leur application à la prédiction de la congestion routière reste sous-explorée. Dans notre thèse, nous visons à combler cette lacune en explorant leur efficacité dans le contexte de la prédiction de la congestion routière en temps réel.Enfin, nous validons l'efficacité de notre approche à travers deux études de cas réalisées à Mascate, Oman, et à Rouen, France. Une analyse comparative est effectuée, évaluant divers modèles de prédiction, y compris les Réseaux de Graphes avec Attention, les Réseaux de Graphes Convolutionnels et des méthodes d'apprentissage en ligne. Les résultats obtenus soulignent le potentiel de DECOTRIVMS, démontrant son efficacité pour une prédiction précise et efficace de la congestion routière dans divers contextes urbains
Traffic congestion presents a critical challenge to urban areas, as the volume of vehicles continues to grow faster than the system’s overall capacity. This growth impacts economic activity, environmental sustainability, and overall quality of life. Although strategies for mitigating traffic congestion have seen improvements over the past few decades, many cities still struggle to manage it effectively. While various models have been developed to tackle this issue, existing approaches often fall short in providing real-time, localized predictions that can adapt to complex and dynamic traffic conditions. Most rely on fixed prediction horizons and lack the intelligent infrastructure needed for flexibility. This thesis addresses these gaps by proposing an intelligent, decentralized, infrastructure-based approach for traffic congestion estimation and prediction.We start by studying Traffic Estimation. We examine the possible congestion measures and data sources required for different contexts that may be studied. We establish a three-dimensional relationship between these axes. A rule-based system is developed to assist researchers and traffic operators in recommending the most appropriate congestion measures based on the specific context under study. We then proceed to Traffic Prediction, introducing our DECentralized COngestion esTimation and pRediction model using Intelligent Variable Message Signs (DECOTRIVMS). This infrastructure-based model employs intelligent Variable Message Signs (VMSs) to collect real-time traffic data and provide short-term congestion predictions with variable prediction horizons.We use Graph Attention Networks (GATs) due to their ability to capture complex relationships and handle graph-structured data. They are well-suited for modeling interactions between different road segments. In addition to GATs, we employ online learning methods, specifically, Stochastic Gradient Descent (SGD) and ADAptive GRAdient Descent (ADAGRAD). While these methods have been successfully used in various other domains, their application in traffic congestion prediction remains under-explored. In our thesis, we aim to bridge that gap by exploring their effectiveness within the context of real-time traffic congestion forecasting.Finally, we validate our model’s effectiveness through two case studies conducted in Muscat, Oman, and Rouen, France. A comprehensive comparative analysis is performed, evaluating various prediction techniques, including GATs, Graph Convolutional Networks (GCNs), SGD and ADAGRAD. The achieved results underscore the potential of DECOTRIVMS, demonstrating its potential for accurate and effective traffic congestion prediction across diverse urban contexts

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Lemarchand, Antoine. "Modélisation multi-modèle incertaine du trafic routier et suivi robuste de profils optimaux aux entrées des voies périurbaines". Thesis, Grenoble, 2011. http://www.theses.fr/2011GRENT117/document.

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Ce document synthétise mes travaux de thèse de doctorat en Automatique Productiqueà Grenoble INP (Institut National Polytechnique), thèse préparée au sein dudépartement automatique du laboratoire GIPSA-lab (Grenoble Image Parole Signal etAutomatique). Ce travail s’inscrit dans le cadre du contrôle local et de la supervisiondes systèmes de trafic routier. Les principales contributions portent sur la modélisation,la supervision et la commande locale des systèmes de trafic routier.La contribution apportée à la modélisation du trafic est l’ajout d’un modèle d’incertitudesur le modèle CTM (Cell Transmission Model [Daganzo, 1994]). Ce nouveaumodèle permet de prendre en compte les incertitudes sur différents paramètres dumodèle pour in-fine proposer de nouvelles stratégies de commandes commutées robustes.Outre cette approche de modélisation, nous proposons un niveau de supervisionpermettant d’une part d’estimer en temps réel le mode de fonctionnement et d’autrepart de détecter, localiser et estimer certaines fautes sur le système. L’estimation dynamiquede mode de fonctionnement nous permet de connaître l’état de congestion (ou denon-congestion) de l’aménagement routier considéré. Nous sommes en mesure de détecterdes fautes telles que des chutes de vitesse ou des chutes de capacité survenant sur la route.Enfin, nous proposons deux lois de commandes locales basées sur la théorie dessystèmes à commutations. Ainsi, le schéma de contrôle s’adaptera dynamiquementaux changements de propriétés du système. Ces lois de commande ont pour objet des’insérer dans un schéma de régulation hiérarchique
This document synthesizes my Phd thesis work in Automatic Control in Grenoble-INP. This thesis has been prepared in the automatic control department of thelaboratory GIPSA-lab. This work is situated in the area of traffic systems control andsupervision. Our contributions are about modeling, supervision and local traffic control.The CTM traffic model has been extended with a model of uncertainties. Thisnews model allows us to take into account the uncertain parameters of the model, topropose new robust switched control law.In addition to this modeling approach, we propose some developments on supervisionof trafic systems. On one hand, we can estimate the operating mode of thesystem in real time and on the other hand to estimate some faults on the system. Thedynamical estimation of the operating mode allows us to know the state of congestion(or non congestion) of the road. We are able to estimate faults such as speed fall andcapacities drop that may appear.Finally, we propose two control laws based on switching systems control. The developedcontrollers adapt their geometry to the properties of the system. The purposeof these controllers is to be inserted in a hierarchic control scheme

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Hofleitner, Aude. "Développement d'un modèle d'estimation des variables de trafic urbain basé sur l'utilisation des technologies de géolocalisation". Phd thesis, Université Paris-Est, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00798239.

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Face à l'augmentation de la mobilité, les politiques de développement durable cherchent à optimiser l'utilisation des infrastructures de transport existantes. En particulier, les systèmes d'information du trafic à large échelle ont le potentiel d'optimiser l'utilisation du réseau de transport. Ils doivent fournir aux usagers une information fiable en temps réel leur permettant d'optimiser leurs choix d'itinéraires. Ils peuvent également servir d'outils d'aide à la décision pour les gestionnaires du réseau. La thèse étudie comment l'émergence des services Internet sur les téléphones portables et la rapide prolifération des systèmes de géolocalisation permet le développement de nouveaux services d'estimation et d'information des conditions de trafic en réseau urbain. L'utilisation des données provenant de véhicules traceurs nécessite le développement de modèles et d'algorithmes spécifiques, afin d'extraire l'information de ces données qui ne sont envoyées, jusqu'à présent, que par une faible proportion des véhicules circulant sur le réseau et avec une fréquence faible. La variabilité des conditions de circulations, due à la présence de feux de signalisation, motive une approche statistique de la dynamique du trafic, tout en intégrant les principes physiques hydrodynamiques (formation et dissolution de files d'attentes horizontales). Ce modèle statistique permet d'intégrer de façon robuste les données bruitées envoyées par les véhicules traceurs, d'estimer les paramètres physiques caractérisant la dynamique du trafic et d'obtenir l'expression paramétrique de la loi de probabilité des temps de parcours entre deux points quelconques du réseau. La thèse s'appuie sur les données et les infrastructures développées par le projet Mobile Millennium à l'Université de Californie, Berkeley pour valider les modèles et algorithmes proposés. Les résultats soulignent l'importance du développement de modèles statistiques et d'algorithmes adaptés aux données disponibles pour développer un système opérationnel d'estimation du trafic à large échelle

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Boulanger, Jérôme. "Estimation non-paramétrique et contributions à l'analyse de séquences d'images : modélisation, simulation et estimation du trafic intra-cellulaire dans les séquences de vidéo-microscopie". Rennes 1, 2007. ftp://ftp.irisa.fr/techreports/theses/2007/boulanger.pdf.

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Cette thèse traite de l'analyse de séquences de vidéo-microscopie. Un premier volet concerne la restauration de séquences d'images. Dans notre approche de régression non-paramétrique adaptative, l'intensité est estimée au moyen de moyennes pondérées des observations sélectionnées dans un voisinage variable. L'utilisation d'une suite croissante de voisinages spatio-temporels emboîtés permet de contrôler l'équilibre biais-variance de l'estimateur en minimisant ainsi le risque quadratique local en vue de déterminer les dimensions optimales du voisinage. L'utilisation de motifs spatio-temporels nous permet de sélectionner les points participant à l'estimation préservant ainsi les textures. Le second volet porte sur l'analyse du trafic intracellulaire. Un modèle décrivant séparément les composantes à variations rapides et les composantes à variation lentes est construit. Une analogie avec les réseaux de communications nous a permis de définir un modèle capable de capter la dynamique des intermédiaires de transport
In this document, the problem of the restauration of videomicroscopy image sequences is first analyzed using an adaptive non-parametric estimation approach. A sequence of growing neighborhoods is thus design to control the bias-variance tradeoff of our estimator based on a weighted average of the data in a adapted neighborhood at the considered location. This procedure allows us to minimize the local quadratic risk in order to select the optimal extent of the neighborhood. The estimator selects points in this neighborhood using a similarity measure based on a distance computed between patches provides a way to better preserve the structures of the image. The analysis and the modelisation of the intracellular membrane trafficking is latter discussed distinguishing the slowy moving component and fast moving component of the sequence. A model based on the analogy between intracellular traffic and communication networks is used to capture the dynamic of the transport intermediates

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Boulanger, Jérôme Bouthémy Patrick Kervrann Charles. "Estimation non-paramétrique et contributions à l'analyse de séquences d'images modélisation, simulation et estimation du trafic intra-cellulaire dans les séquences de vidéo-microscopie /". [S.l.] : [s.n.], 2007. ftp://ftp.irisa.fr/techreports/theses/2007/boulanger.pdf.

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Gloaguen, Jean-Rémy. "Estimation du niveau sonore de sources d'intérêt au sein de mixtures sonores urbaines : application au trafic routier". Thesis, Ecole centrale de Nantes, 2018. http://www.theses.fr/2018ECDN0023/document.

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Des réseaux de capteurs acoustiques sont actuellement mis en place dans plusieurs grandes villes afin d’obtenir une description plus fine de l’environnement sonore urbain. Un des défis à relever est celui de réussir,à partir d’enregistrements sonores, à estimer des indicateurs utiles tels que le niveau sonore du trafic routier. Cette tâche n’est en rien triviale en raison de la multitude de sources sonores qui composent cet environnement. Pour cela, la Factorisation en Matrices Non-négatives (NMF) est considérée et appliquée sur deux corpus de mixtures sonores urbaines simulés. L’intérêt de simuler de tels mélanges est la possibilité de connaitre toutes les caractéristiques de chaque classe de son dont le niveau sonore exact du trafic routier. Le premier corpus consiste en 750 scènes de 30 secondes mélangeant une composante de trafic routier dont le niveau sonore est calibré et une classe de son plus générique. Les différents résultats ont notamment permis de proposer une nouvelle approche, appelée « NMF initialisée seuillée », qui se révèle être la plus performante. Le deuxième corpus créé permet de simuler des mixtures sonores plus représentatives des enregistrements effectués en villes, dont leur réalisme a été validé par un test perceptif. Avec une erreur moyenne d’estimation du niveau sonore inférieure à 1,2 dB, la NMF initialisée seuillée se révèle, là encore, la méthode la plus adaptée aux différents environnements sonores urbains. Ces résultats ouvrent alors la voie vers l’utilisation de cette méthode à d’autres sources sonores, celles que les voix et les sifflements d’oiseaux, qui pourront mener, à terme, à la réalisation de cartes de bruits multi-sources
Acoustic sensor networks are being set up in several major cities in order to obtain a more detailed description of the urban sound environment. One challenge is to estimate useful indicators such as the road traffic noise level on the basis of sound recordings. This task is by no means trivial because of the multitude of sound sources that composed this environment. For this, Non-negative Matrix Factorization (NMF) is considered and applied on two corpuses of simulated urban sound mixtures. The interest of simulating such mixtures is the possibility of knowing all the characteristics of each sound class including the exact road traffic noise level. The first corpus consists of 750 30-second scenes mixing a road traffic component with a calibrated sound level and a more generic sound class. The various results have notably made it possible to propose a new approach, called ‘Thresholded Initialized NMF', which is proving to be the most effective. The second corpus created makes it possible to simulate sound mixtures more representatives of recordings made in cities whose realism has been validated by a perceptual test. With an average noise level estimation error of less than 1.3 dB, the Thresholded Initialized NMF stays the most suitable method for the different urban noise environments. These results open the way to the use of this method for other sound sources, such as birds' whistling and voices, which can eventually lead to the creation of multi-source noise maps

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Charansonney, Luc. "Nouvelles méthodes de collecte des données de trafic : nouveaux enjeux pour les gestionnaires de voirie". Thesis, Paris Est, 2018. http://www.theses.fr/2018PESC1013.

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Le trafic routier évolue dans un contexte qui a connu trois changements majeurs ces deux dernières décennies : changement politique tout d'abord, avec la remise en cause de la place jusque-là occupée par la voiture en ville ; changement technologique ensuite, par lequel tant le véhicule que son conducteur produisent et reçoivent des données indépendamment des infrastructures de gestion du gestionnaire ; changement financier enfin, alors que les systèmes de gestion du trafic sont très dépendants de finances publiques de plus en plus contraintes.Dans ce contexte, l'auteur, du fait de ses fonctions, adopte le point de vue d'un gestionnaire de voirie clé, la Ville de Paris. En charge de l'évaluation des conséquences techniques des politiques de circulation sur l'écoulement du trafic motorisé, il s'intéresse ici à la manière dont les nouvelles données de trafic renouvellent la connaissance technique du gestionnaire sur la demande.Pour ce faire, l'auteur montre d'abord que les données de trafic et l'information trafic ont toujours été au cœur des préoccupations du gestionnaire. Données et information sont profondément liées à la technologie disponible et aux missions mêmes du gestionnaire. Les développements théoriques, alimentés par les données, tentent ainsi de lier les technologies avec les missions du gestionnaire.Ensuite, à travers l'évaluation technique de politiques de circulation (fermetures de voie, réduction de la vitesse limite) sur la base de deux types de nouvelles données (vitesses GPS et temps de parcours Bluetooth), l'auteur analyse les caractéristiques de ces jeux de données, les résultats auxquels ils permettent de parvenir, et la manière dont ils complètent la connaissance tirée des capteurs fixes historiques. Ces nouveaux jeux de données permettent au gestionnaire d'obtenir une connaissance de la demande du point de vue des usagers, alors que les capteurs fixes fournissent principalement un point de vue collectif de flux. Cette richesse nouvelle d'information redéfinit les schémas de décision du gestionnaire de voirie
Road traffic evolves in a context which has undergone three major changes in the past two decades: first, a political change, reshaping the car's role in cities; second, a technical change, through which both vehicles and drivers emit and receive information independently of road authorities' roadside infrastructure; and finally, a financial change, as traffic management infrastructure has heavily relied on public funding which now becomes scarcer.From the perspective of a key road authority, the City of Paris, the Author, in charge of assessing the impact on traffic flow of major disruptive policies, addresses how new traffic data renews the road authority's knowledge of the traffic, on technical grounds.The Author has worked on Bluetooth travel-time and GPS based Floating Car Data datasets. He believes he makes two major contributions in the field.He first shows that traffic data and traffic information have always been at the core of the road authority's concerns, deeply related to the available technology, the missions of the road authority, and the theory attempting to bridge the gap between the two.Through the technical assessment of traffic-related policies (road closures, speed-limit reduction), based on two types of new traffic data (GPS speeds and Bluetooth travel-times), the Author analyzes the characteristics of the two datasets, the results they yield and how they complement legacy fixed-sensor based data. They allow the road authority to grasp user-perspective information whereas legacy data mostly offered a collective flow perspective. This, in turn, reshapes the decision-making process of road authorities

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Godin, Olivier. "Information visuelle multirésolution pour l'estimation de la vitesse du trafic routier". Mémoire, Université de Sherbrooke, 2013. http://hdl.handle.net/11143/6583.

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La hausse du taux d'occupation des routes rend nécessaire l'utilisation de dispositifs visant à surveiller et analyser la circulation des utilisateurs du réseau routier. Bien souvent, des réseaux de surveillance par caméras sont déjà en place sur les routes. L'information visuelle est donc déjà disponible, mais est peu utilisée pour l'analyse automatisée du trafic. L'objectif de ce travail est de mettre au point une méthode automatisée basée sur l'information visuelle multirésolution permettant d'évaluer la fluidité de la circulation à plusieurs niveaux de précision. En effet, si une analyse manuelle de l'information visuelle peut permettre de dégager certaines tendances sur l'état du trafic routier, une approche automatisée permettra d'évaluer plus précisément plusieurs données sur le mouvement des véhicules. En tout temps, le déplacement moyen dans la scène sera évalué, afin d'obtenir un indice de fluidité global. Tant que la circulation demeure fluide, il n'est pas nécessaire d'estimer la vitesse du trafic avec plus de précision. Toutefois, si cet indice descend sous un certain seuil, l'analyse sera raffinée pour fournir le déplacement moyen par direction, en utilisant une résolution deux fois supérieure à la précédente. Finalement, à partir des images à pleine résolution, il sera possible d'obtenir une mesure du déplacement de chaque véhicule.

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Escamilla, Núñez Héctor. "Contribution au guidage des avions en trafic à haute densité". Thesis, Toulouse 3, 2018. http://www.theses.fr/2018TOU30074/document.

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Ce travail est développé dans le contexte des projets SESAR et Next-Gen, où de nouvelles applications de la gestion du trafic aérien (ATM) comme le concept de gestion d'opérations en 4D, se sont focalisées sur les opérations basées sur la trajectoire (TBO - Trajectory Based Operations). Ces opérations sont en relation avec l'extension de la flexibilité de la séparation entre avions, et par conséquence, avec l'augmentation de la capacité du trafic aérien. En sachant qu'une évolution des routes fixes et autorisations émises par le contrôle du trafic aérien (ATC - Air Traffic Control) vers des trajectoires flexibles est imminente, en s'appuyant en même temps aux niveaux les plus élevés de l'automatique embarquée, ce travail de recherche s'intéresse aux sujets qui aideront à la transition des systèmes actuels vers les systèmes compatibles avec les nouveaux besoins des TBO. Les principaux axes de recherche de ce manuscrit s'articulent en trois points: La génération de trajectoires en 4D, le guidage en 4D, et l'estimation de la masse d'un avion pour l'optimisation des trajectoires. Concernant la génération des trajectoires, le besoin des utilisateurs d'espaces aériens de planifier leurs routes préférées à partir d'un point d'entrée dans l'espace aérien sans être limités par les configurations existantes est considéré. Une solution particulière pour la génération de trajectoires lisses en 4D à partir de points de contrôle prédéfinis est alors explorée. La méthode proposée s'appuie sur les courbes de Bézier, et elle permet de contrôler la distance euclidienne entre le point de contrôle donné et la trajectoire proposée. Ceci est fait en modifiant la trajectoire de telle façon qu'elle reste à l'intérieur des limites des facteurs de charge, en considérant un compromis entre la courbure de la trajectoire et la vitesse voulue de l'avion, ce qui représente une étape importante dans le chemin vers les TBO. Le guidage précis en 4D améliorera la sûreté en diminuant l'occurrence de quasi-collisions aériennes pour des trajectoires en 4D planifiées en avance. En conséquence, deux autopilotes et deux méthodes de guidage sont développées avec l'objectif de réduire la charge de travail des contrôleurs du trafic aérien associée à un vol. Les techniques de backstepping et feedback linearization sont utilisées pour le pilotage, alors que l'inversion non linéaire directe et indirecte sont adoptées pour le guidage. De plus, l'impact de la connaissance inexacte de la masse de l'avion dans le suivi de trajectoires, ses conséquences dans l'optimisation, la consommation de carburant, et la performance de l'avion, a conduit à l'implémentation d'une estimation embarquée de la masse de l'avion. L'approche créée est basée sur les moindres carrées, en fournissant des estimations de la masse initiale et la masse courante, toutes les deux avec une précision suffisante pour atteindre les objectifs liées aux TBO. Les méthodes proposées dans cette thèse sont examinées en utilisant un modèle à six degrés de liberté, dont les paramètres approchent un appareil du type B737-200 ou A320-200. La simulation est basée sur une modélisation complète et non linéaire de la dynamique des avions de transport incluant des perturbations liées au vent. Des réseaux de neurones sont utilisés pour obtenir les différents coefficients aérodynamiques correspondant aux forces et moments de l'avion
This work is developed with the perspective of SESAR and Next-Gen projects, where new applications of Air Traffic Management (ATM) such as the Full 4D Management concept, are centered on Trajectory-Based Operations (TBO), deeply related with the extension of the flexibility in separation between aircraft, and hence, with the augmentation of air traffic capacity. Therefore, since a shift from fixed routes and Air Traffic Control (ATC) clearances to flexible trajectories is imminent, while relying on higher levels of onboard automation, the thesis hinges around topics that should enable or ease the transition from current systems to systems compliant with the new expectancies of Trajectory-Based Operations. The main axes of the manuscript can be summarized in three topics: 4D trajectory generation, 4D guidance, and mass estimation for trajectory optimization. Regarding the trajectory generation, the need of airspace users to plan their preferred route from an entry to an exit point of the airspace without being constrained by the existent configurations is considered. Thus, a particular solution for 4D smooth path generation from preexisting control points is explored. The method is based on Bezier curves, and is able to control the Euclidian distance between the given control points and the proposed trajectory. This is done by reshaping the path to remain within load factor limits, taking into account a tradeoff between path curvature and aircraft intended speed, representing a milestone in the road towards Trajectory-Based Operations. It is considered that accurate 4D guidance will improve safety by decreasing the occurrence of near mid-air collisions for planned conflict free 4D trajectories. In consequence, two autopilots and two guidance approaches are developed with the objective of diminishing the workload for air traffic controllers associated to a single flight. The backstepping and feedback linearization techniques are used for attitude control, while direct and indirect nonlinear inversion are adopted for guidance. Furthermore, the impact of inaccurate mass knowledge in trajectory guidance, with consequences in optimization, fuel consumption, and aircraft performance, has led to the implementation of an on-board aircraft mass estimation. The created approach is based on least squares, providing an initial mass estimation, and online computations of the current mass, both with enough accuracy to meet the objectives related to TBO. The methods proposed in this thesis are tested in a six degrees of freedom Matlab model with its parameters chosen similar to an aircraft type B737-200 or A320-200. The simulation is based on a full nonlinear modelling of transport aircraft dynamics under wind disturbances. Trained neural networks are used to obtain the aerodynamic coefficients corresponding the aircraft forces and moments

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Blais, Philippe. "Élaboration d'un modèle de trafic à partir de données massives de trajectoires automobiles en assurance". Master's thesis, Université Laval, 2021. http://hdl.handle.net/20.500.11794/69181.

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En assurance automobile, la prédiction du risque est un enjeu majeur. Pour faire les meilleures prédictions possibles, il est important d'utiliser les bonnes informations. Dans les récentes années, un nouveau modèle d'assurance a vu le jour, le Usage-Based-Insurance (UBI), qui a permis la mesure de nouvelles variables comme les freinages ou les accélérations, appelées évènements. Par ailleurs, l'arrivée du UBI a amené l'industrie à s'intéresser davantage à la compréhension des comportements routiers, ce qui s'est traduit par le besoin de contextualiser ces évènements pour arriver à mieux comprendre leurs causes. Le but de cette recherche est de répondre à ce besoin de contextualisation en utilisant le trafic. L'objectif du projet est de modéliser le trafic à partir des données massives de trajectoires automobiles générées via le UBI. Deux méthodes de modélisation sont présentées. La première utilise une méthode de clustering pour détecter la congestion à partir de distributions de vitesses moyennes. La deuxième s'appuie plutôt sur une méthode de calcul de temps de parcours au niveau du segment routier. Les résultats de cette recherche confirment qu'il est possible d'utiliser les données d'assurance pour modéliser le trafic.

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Hirayama, Yasuhiro, Hiraku Okada, Takaya Yamazato y Masaaki Katayama. "An Access Control Protocol based on Estimation of Multimedia Trafic with an Adpative Algorithm in CDMA Packet Network". IEEE, 2002. http://hdl.handle.net/2237/7808.

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Schiper, Nicole. "Traffic data sampling for air pollution estimation at different urban scales". Thesis, Lyon, 2017. http://www.theses.fr/2017LYSET008/document.

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La circulation routière est une source majeure de pollution atmosphérique dans les zones urbaines. Les décideurs insistent pour qu’on leur propose de nouvelles solutions, y compris de nouvelles stratégies de management qui pourraient directement faire baisser les émissions de polluants. Pour évaluer les performances de ces stratégies, le calcul des émissions de pollution devrait tenir compte de la dynamique spatiale et temporelle du trafic. L’utilisation de capteurs traditionnels sur route (par exemple, capteurs inductifs ou boucles de comptage) pour collecter des données en temps réel est nécessaire mais pas suffisante en raison de leur coût de mise en oeuvre très élevé. Le fait que de telles technologies, pour des raisons pratiques, ne fournissent que des informations locales est un inconvénient. Certaines méthodes devraient ensuite être appliquées pour étendre cette information locale à une grande échelle. Ces méthodes souffrent actuellement des limites suivantes : (i) la relation entre les données manquantes et la précision de l’estimation ne peut être facilement déterminée et (ii) les calculs à grande échelle sont énormément coûteux, principalement lorsque les phénomènes de congestion sont considérés. Compte tenu d’une simulation microscopique du trafic couplée à un modèle d’émission, une approche innovante de ce problème est mise en oeuvre. Elle consiste à appliquer des techniques de sélection statistique qui permettent d’identifier les emplacements les plus pertinents pour estimer les émissions des véhicules du réseau à différentes échelles spatiales et temporelles. Ce travail explore l’utilisation de méthodes statistiques intelligentes et naïves, comme outil pour sélectionner l’information la plus pertinente sur le trafic et les émissions sur un réseau afin de déterminer les valeurs totales à plusieurs échelles. Ce travail met également en évidence quelques précautions à prendre en compte quand on calcul les émissions à large échelle à partir des données trafic et d’un modèle d’émission. L’utilisation des facteurs d’émission COPERT IV à différentes échelles spatio-temporelles induit un biais en fonction des conditions de circulation par rapport à l’échelle d’origine (cycles de conduite). Ce biais observé sur nos simulations a été quantifié en fonction des indicateurs de trafic (vitesse moyenne). Il a également été démontré qu’il avait une double origine : la convexité des fonctions d’émission et la covariance des variables de trafic
Road traffic is a major source of air pollution in urban areas. Policy makers are pushing for different solutions including new traffic management strategies that can directly lower pollutants emissions. To assess the performances of such strategies, the calculation of pollution emission should consider spatial and temporal dynamic of the traffic. The use of traditional on-road sensors (e.g. inductive sensors) for collecting real-time data is necessary but not sufficient because of their expensive cost of implementation. It is also a disadvantage that such technologies, for practical reasons, only provide local information. Some methods should then be applied to expand this local information to large spatial extent. These methods currently suffer from the following limitations: (i) the relationship between missing data and the estimation accuracy, both cannot be easily determined and (ii) the calculations on large area is computationally expensive in particular when time evolution is considered. Given a dynamic traffic simulation coupled with an emission model, a novel approach to this problem is taken by applying selection techniques that can identify the most relevant locations to estimate the network vehicle emissions in various spatial and temporal scales. This work explores the use of different statistical methods both naïve and smart, as tools for selecting the most relevant traffic and emission information on a network to determine the total values at any scale. This work also highlights some cautions when such traffic-emission coupled method is used to quantify emissions due the traffic. Using the COPERT IV emission functions at various spatial-temporal scales induces a bias depending on traffic conditions, in comparison to the original scale (driving cycles). This bias observed in our simulations, has been quantified in function of traffic indicators (mean speed). It also has been demonstrated to have a double origin: the emission functions’ convexity and the traffic variables covariance

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Sainct, Rémi. "Étude des instabilités dans les modèles de trafic". Thesis, Paris Est, 2016. http://www.theses.fr/2016PESC1067/document.

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Lorsque la densité de véhicules devient trop élevée, le trafic autoroutier est instable, et génère naturellement des accordéons, c'est-à-dire une alternance entre des zones fluides et des zones congestionnées. Ce phénomène n'est pas reproduit par les modèles de trafic standards d'ordre 1, mais peut l'être par des modèles d'ordre supérieurs, aussi bien microscopiques (modèles de loi de poursuite) que macroscopiques (systèmes de lois de conservation).Cette thèse analyse comment différents modèles représentent des états de trafic instables, et les oscillations qui en résultent. Au niveau microscopique, à cause de la concavité du flux, le débit moyen de ces oscillations est inférieur au débit d'équilibre pour une densité équivalente. Un algorithme est proposé pour stabiliser le flux par multi-anticipation, en utilisant un véhicule autonome intelligent.Au niveau macroscopique, cette thèse introduit les modèles moyennés, en partant du principe que l'échelle spatio-temporelle des oscillations est trop petite pour être correctement prédite par une simulation. Le modèle LWR moyenné, composé de deux lois de conservations, permet de représenter au niveau macroscopique la variance de la densité d'un trafic hétérogène, et calcule correctement le débit moyen de ces états. Une comparaison avec le modèle ARZ, également d'ordre 2, montre que le modèle moyenné permet de simuler une chute de capacité de façon plus réaliste.Enfin, cette thèse présente le projet SimulaClaire, de prédiction en temps réel du trafic sur le périphérique toulousain, et en particulier l'algorithme parallélisé d'optimisation en temps réel des paramètres développé pour ce projet
Highway traffic is known to be unstable when the vehicle density becomes too high, and to create stop-and-go waves, with an alternance of free flow and congested traffic. First-order traffic models can't reproduce these oscillations, but higher-order models can, both microscopic (car-following models) and macroscopic (systems of conservation laws).This thesis analyses the representation of unstable traffic states and oscillations in various traffic models. At the microscopic level, because of the flux concavity, the average flow of these oscillations is lower than the equilibrium flow for the same density. An algorithm is given to stabilize the flow with multi-anticipation, using an intelligent autonomous vehicle.At the macroscopic level, this work introduces averaged models, using the fact that the spatio-temporal scale of the oscillations is too small to be correctly predicted by simulations. The averaged LWR model, which consists of two conservation laws, enables a macroscopic representation of the density variance in a heterogeneous traffic, and gives the correct average flow of these states. A comparison with the ARZ model, also of order 2, shows that the averaged model can reproduce a capacity drop in a more realistic way.Finally, this thesis presents the SimulaClaire project of real-time traffic prediction on the ring road of Toulouse, and its parallelized parameter optimization algorithm

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Djiéya, Nganchui Ferry. "Contributions à la conception de systèmes de contrôle de trafic et de gestion de ressources en ATM". Rennes 1, 2002. http://www.theses.fr/2002REN10150.

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Rahme, Sandy. "Détection et estimation d'anomalies dans un réseau de communication". Phd thesis, Toulouse 3, 2011. http://thesesups.ups-tlse.fr/1589/.

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La supervision des réseaux de communication et plus particulièrement la détection d'anomalies représente un aspect important de la Qualité de Service. Les anomalies sont des circonstances où certaines opérations dévient de leur comportement normal. Certaines sont causées par des problèmes physiques ou techniques comme la panne d'électricité ou les échecs de serveur de fichier, des changements brusques causés par le trafic légitime comme la surcharge du réseau, les foules subites, ainsi que des comportements risqués illégitimes comme des attaques de Déni de Service (DdS) et Déni de Service Distribué (DddS). Nous confrontons la problématique de détection et reconstruction des anomalies parvenant au modèle TCP/IP par la théorie de commande. Ces anomalies sont considérées comme des défauts dans un modèle mathématique représentant la dynamique du modèle TCP/IP. Dans le domaine de détection des défauts, les observateurs peuvent être classés, selon la connaissance du profil des défauts, en observateurs à entrée connue ou à entrée inconnue. Notre première contribution en termes de synthèse d'observateurs à entrées connues se limite à des formes polynômiales pouvant recouvrir une large gamme d'anomalies. L'anomalie et ses dérivées successives introduites dans l'espace d'état du système sont reconstruites par des observateurs de Luenberger. La construction des observateurs étant contraignante en termes de formes spécifiques de l'anomalie et le degré du polynôme associé, une autre approche traitant la détection des anomalies complètement inconnues est proposée. Les modes glissants d'ordre un et d'ordre supérieur sont conçus pour le modèle TCP pour garantir une convergence en temps fini et la robustesse vis-à-vis des incertitudes paramétriques et des défauts. Nos propositions sont étudiées de manière analytique par des validations sous Matlab/Simulink et le Simulateur de Réseaux NS-2. De plus, dans le contexte de NS-2, ces dernières approches sont intégrées dans un module de rejeu des traces de trafic afin de les tester sur un trafic TCP capturé en environnement réel
The supervision domain particularly the anomaly detectionrepresents an important aspect of guaranteeing a Quality of Serviceto communication networks. A wide variety of disruptions designated as anomalies are often related to physical or technical problems such as power or file server failures, abrupt changes caused by legitimate traffic such as network congestion or flash crowds, and risky illegitimate behavior such as Denial-of-Service and Distributed Denial of Service (DoS/DDoS) attacks. We address the problem of anomalies detection and reconstruction in TCP/IP model based on control theory techniques. These anomalies are considered as fault signals in the mathematical model adopted for representing TCP/IP dynamics. For faults detection and according to our knowledge of the faults variations, the observers may be classified into known or unknown input observers. Our first contribution in terms of conceiving known input observers is limited to polynomial forms able to cover a wide range of anomalies. The anomaly and its derivatives are reconstructed by Luenberger observersafter introducing them in the state space of the system. The construction of these latter observers is limited in terms of specific anomaly profiles and constrained by the polynomial degree associated to the anomaly. Therefore, another detection approach dealing with completely unknown anomalies is proposed. The sliding modes first and higher orders are investigated to guarantee finite time convergence and robustness against parametric uncertainties and faults. Our proposals have been studied analytically by validating via Matlab/Simulinkand the Network SimulatorNS-2. Furthermore, in the context of NS-2, these approaches are integrated into a module for replaying traffic traces in order to test them on a TCP traffic captured in real environment

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Rahme, Sandy. "Détection et estimation d'anomalies dans un réseau de communication". Phd thesis, Université Paul Sabatier - Toulouse III, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00667420.

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La supervision des réseaux de communication et plus particulièrement la détection d'anomalies représente un aspect important de la Qualité de Service. Les anomalies sont des circonstances où certaines opérations dévient de leur comportement normal. Certaines sont causées par des problèmes physiques ou techniques comme la panne d'électricité ou les échecs de serveur de fichier, des changements brusques causés par le trafic légitime comme la surcharge du réseau, les foules subites, ainsi que des comportements risqués illégitimes comme des attaques de Déni de Service (DdS) et Déni de Service Distribué (DddS). Nous confrontons la problématique de détection et reconstruction des anomalies parvenant au modèle TCP/IP par la théorie de commande. Ces anomalies sont considérées comme des défauts dans un modèle mathématique représentant la dynamique du modèle TCP/IP. Dans le domaine de détection des défauts, les observateurs peuvent être classés, selon la connaissance du profil des défauts, en observateurs à entrée connue ou à entrée inconnue. Notre première contribution en termes de synthèse d'observateurs à entrées connues se limite à des formes polynômiales pouvant recouvrir une large gamme d'anomalies. L'anomalie et ses dérivées successives introduites dans l'espace d'état du système sont reconstruites par des observateurs de Luenberger. La construction des observateurs étant contraignante en termes de formes spécifiques de l'anomalie et le degré du polynôme associé, une autre approche traitant la détection des anomalies complètement inconnues est proposée. Les modes glissants d'ordre un et d'ordre supérieur sont conçus pour le modèle TCP pour garantir une convergence en temps fini et la robustesse vis-à-vis des incertitudes paramétriques et des défauts. Nos propositions sont étudiées de manière analytique par des validations sous Matlab/Simulink et le Simulateur de Réseaux NS-2. De plus, dans le contexte de NS-2, ces dernières approches sont intégrées dans un module de rejeu des traces de trafic afin de les tester sur un trafic TCP capturé en environnement réel.

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Vallet, Josselin. "Optimisation dynamique de réseaux IP/MPLS". Thesis, Toulouse, INSA, 2015. http://www.theses.fr/2015ISAT0006/document.

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La forte variabilité des trafics est devenue l'un des problèmes majeurs auxquels doivent faire face les gestionnaires d'infrastructures réseau. Dans ces conditions, l'optimisation du routage des flux en se basant uniquement sur une matrice de trafic moyenne estimée en heure de pointe n'est plus pertinente. Les travaux conduits dans cette thèse visent la conception de méthodes d'optimisation dynamiques du routage, adaptant en temps réel les routes utilisées par les flux aux conditions de trafic dans le réseau.Nous étudions tout d'abord le problème d'optimisation des poids OSPF pour le routage intra-domaine dans les réseaux IP, où le trafic est routé le long de plus courts chemins, en fonction des poids des liens. Nous proposons une approche en ligne permettant de reconfigurer dynamiquement les poids OSPF, et donc les routes utilisées, pour répondre aux variations observées du trafic et réduire ainsi le taux de congestion du réseau. L'approche proposée repose sur l'estimation robuste des demandes en trafic des flux à partir de mesures SNMP sur la charge des liens. Les résultats expérimentaux, aussi bien sur des trafics simulés que réels, montrent que le taux de congestion du réseau peut être significativement réduit par rapport à une configuration statique.Dans la même optique, nous nous intéressons également à l'optimisation des réseaux MPLS, qui permettent de gérer l'utilisation des ressources disponibles en affectant un chemin spécifique à chaque LSP. Nous proposons un algorithme inspiré de la théorie des jeux pour déterminer le placement des LSP optimisant un critère de performance non linéaire. Nous établissons la convergence de cet algorithme et obtenons des bornes sur son facteur d'approximation pour plusieurs fonctions de coût. L'intérêt principal de cette technique étant d'offrir des solutions de bonne qualité en des temps de calcul extrêmement réduits, nous étudions son utilisation pour la reconfiguration dynamique du placement des LSP.La dernière partie de cette thèse est consacrée à la conception et au développement d'une solution logicielle permettant le déploiement d'un réseau overlay auto-guérissant et auto-optimisant entre différentes plateformes de cloud computing. La solution est conçue pour ne nécessiter aucun changement des applications. En mesurant régulièrement la qualité des liens Internet entre les centres de données, elle permet de détecter rapidement la panne d'une route IP et de basculer le trafic sur un chemin de secours. Elle permet également de découvrir dynamiquement les chemins dans le réseau overlay qui optimisent une métrique de routage spécifique à l'application. Nous décrivons l'architecture et l'implémentation du système, ainsi que les expériences réalisées à la fois en émulation et sur une plateforme réelle composée de plusieurs centres de données situés dans différents pays
The high variability of traffic has become one of the major problems faced by network infrastructure managers . Under these conditions, flow route optimization based solely on an average busy hour traffic matrix is no longer relevant. The work done in this thesis aims to design dynamic routing optimization methods, adapting in real time the routes used by the flows to the actual network traffic conditions.We first study the problem of OSPF weight optimization for intra-domain routing in IP networks, where the traffic is routed along shortest paths, according to links weights. We propose an online scheme to dynamically reconfigure the OSPF weights and therefore the routes used, to respond to observed traffic variations and reduce the network congestion rate. The proposed approach is based on robust estimation of flow traffic demands from SNMP measurements on links loads. Experimental results, both on simulated and real traffic data show that the network congestion rate can be significantly reduced in comparison to a static weight configuration.On the same idea, we are also interested in optimizing MPLS networks that manage the available resource utilization by assigning a specific path for each LSP. We propose an algorithm inspired by game theory to determine the LSP placement optimizing a nonlinear performance criterion. We establish the convergence of the algorithm and obtain bounds on its approximation factor for several cost functions. As the main advantage of this technique is to offer good quality solutions in extremely reduced computation times, we are studying its use for dynamic reconfiguration of the LSP placement.The last part of this thesis is devoted to the design and development of a software solution for the deployment of a self-healing and self-optimizing network overlay between different cloud platforms. The solution is designed such that no change is required for client applications. By regularly measuring the quality of Internet links between data centers, it can quickly detect an IP route failure and switch the traffic to a backup path. It also allows to dynamically discover the paths in the overlay network that optimize a routing metric specific to the application. We describe the system architecture and implementation, as well as the experiments in both emulation and real platform composed of several data centers located in different countries

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Clairais, Aurélien. "Calage en ligne d'un modèle dynamique de trafic routier pour l'estimation en temps réel des conditions de circulation". Thesis, Lyon, 2019. http://www.theses.fr/2019LYSET004/document.

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Les modèles de trafic ont une importance capitale pour la compréhension et la prévision des phénomènes liés aux conditions de circulation. Ils représentent une aide précieuse à tous les niveaux de gestion du trafic. Cette thèse s'attache aux problématiques liées à la gestion du trafic au quotidien. Pour les gestionnaires de réseaux, quatre enjeux sont traités. L'enjeu de rapidité renvoie au choix de l'échelle de représentation et la formulation du modèle d'écoulement. Le modèle retenu est le modèle LWR lagrangien-spatial. La fiabilité est un enjeu relatif à la prise en compte des erreurs de modèles dans les estimations des conditions de circulation. La réactivité est décrite comme la capacité de la méthode à prendre en compte en temps réel les états de trafic captés. Enfin, l'adaptabilité renvoie à la capacité des paramètres de la méthode à évoluer en tenant compte des situations de trafic observées. Les verrous scientifiques que les travaux présentés cherchent à lever s'articulent autour des quatre enjeux décrits précédemment. L'intégration de la propagation des incertitudes directement dans le modèle d'écoulement représente un premier verrou. Ensuite, la production d'indicateurs opérationnels rendant compte de la fiabilité des résultats. Concernant l'enjeu de réactivité, les verrous scientifiques traités sont la mise en place d'un schéma d'assimilation de données séquentiel et le calage des conditions internes du modèle d'écoulement intégrant les erreurs de modèle et d'observation. Enfin, concernant l'enjeu de réactivité, le verrou scientifique associé est le calage en ligne des paramètres du modèle d'écoulement. Un modèle de suivi d'erreur où les variables du modèle d'écoulement sont distribuées selon des mélanges de gaussienne est développé. Le suivi des erreurs dans le modèle est réalisé grâce à une méthode de perturbation adaptée à la formulation multi-composantes des mélanges de gaussiennes. Une analyse de sensibilité est menée afin d'établir le lien entre la robustesse de la méthode proposée et la discrétisation du réseau, le nombre de composantes dans le mélange de gaussiennes et les erreurs sur les paramètres du modèle d'écoulement. Ce modèle permet la production d'indicateurs opérationnels et leurs erreurs associées rendant compte de la fiabilité des conditions de circulation ainsi estimées. Le processus d'assimilation séquentielle permet d'estimer et de prévoir les conditions de trafic en accord avec les observations en cas de demande et d'offre non calées. L'état a posteriori est calculé à l'aide d'une formulation bayésienne connaissant les états a priori et les observations. Deux méthodes de mise à jour du modèle ont été testées. Devant les incohérences du modèle, introduites par la méthode de substitution des états a priori par les états a posteriori, la mise à jour agit aussi sur les véhicules via l'ajout, la suppression, l'avancement ou le retardement de leurs temps de passage. La validation des concepts étudiés est réalisée sur un réseau composé d'un simple lien homogène sans discontinuité. Lorsque les paramètres de l'écoulement du trafic ne sont pas calés, l'assimilation de données seule ne permet pas de propager correctement les états de trafic en accord avec la situation observée. Le calage des paramètres d'écoulement est traité dans un chapitre d'ouverture dans lequel des pistes de recherche sont suggérées afin de proposer des solutions à ce dernier verrou scientifique. Les travaux de cette thèse ouvrent la voie à des perspectives de recherche et opérationnelles. En effet, il est intéressant de quantifier le renforcement apporté par les méthodes modèle-centrées aux méthodes données-centrées usuelles dans l'estimation en temps réel et la prévision à court-terme des conditions de circulation. De plus, les méthodes développées, associées aux pistes de recherche évoquées, pourraient représenter un apport considérable aux outils d'aide à la gestion du trafic au quotidien
Traffic models are of paramount importance for understanding and forecasting traffic dynamics. They represent a significant support for all the stages of traffic management. This thesis focuses on issues related to daily traffic management. For road network managers, four challenges are addressed. The speed refers to the choice of the scale of representation and formulation of the flow model. The selected model is the Lagrangian-Space LWR model. The reliability is associated to the integration of the model errors in the traffic conditions estimation process. The reactivity is described as the capacity of the method to take into account the prevailling traffic states in real time. Finally, the versatility refers to the capacity of the method parameters to evolve considering the observed traffic situations.The scientific challenges that the presented works aim are based on the four issues. The integration of the uncertainties into the flow model is a first challenge. Then, the production of operational indicators that account for the reliability of the results is discussed. Concerning the reactivity, the addressed scientific challenges are the establishment of a vehicle indexes based sequential data assimilation process and the calibration of the model's internal conditions. Finally, concerning the versatility, the associated scientific question is the online calibration of the parameters of the traffic flow model. A model for tracking the errors,assumed to be distributed following Gaussian mixtures, is developped. The error tracking is achieved thanks to an original perturbation method designed for multi-modal Gaussian mixtures. A sensitivity analysis is performed in order to establish a link between the designed method's robustness and the discretization of the network, the number of modes in the Gaussian mixture and the errors on the flow model's parameters. The data assimilation process enables to propagate traffic conditions in accordance with the observed situation in case of non-calibrated demand and supply. The posterior state is calculated by means of a Bayesian inference formulation knowing the prior and observed states. Two methods for model update have been tested. Facing model inconsistencies introduced by the method of substituting \textit{prior} states by \textit{posterior} states, the update acts also on the vehicles by means of addition, deletion, advancing and delaying of the passing times. The validation of the proposed solutions is achieved on a network composed of a simple homogeneous link without discontinuity. When the parameters of the traffic flow models are not calibrated, the data assimilation alone is not able to propagate the traffic states in accordance with the observed situation. The calibration of the parameters is addressed in an opening chapter in which several research avenues are proposed to resolve this last scientific question. The works in this thesis pave the way to perspectives in both research and operational domains. Indeed, it is interesting to quantify the reinforcement brought by model centered methods to usual data centered methods for the real time estimation and the short term forecasting of traffic conditions. Furthermore, the developed methods, associated to the cited research avenues, may represent a significant intake in the daily traffic management tools

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Boudet, Céline. "Exposition du citadin aux particules fines en suspension : estimation de la part attribuable aux émissions automobiles : contribution à l'évaluation du risque sanitaire". Université Joseph Fourier (Grenoble), 1999. http://www.theses.fr/1999GRE18003.

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Werner, Stéphane. "Optimisation des cadastres d'émissions: estimation des incertitudes, détermination des facteurs d'émissions du "black carbon" issus du trafic routier et estimation de l'influence de l'incertitude des cadastres d'émissions sur la modélisation : application aux cadastres Escompte et Nord-Pas-de-Calais". Strasbourg, 2009. https://publication-theses.unistra.fr/public/theses_doctorat/2009/WERNER_Stephane_2009.pdf.

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Les cadastres d’émissions ont un rôle fondamental dans le contrôle de la pollution atmosphérique, à la fois directement, pour le recensement des émissions et comme données d’entrée pour les modèles de pollution atmosphérique. Le travail de cette thèse a eu pour principal objectif l’optimisation de cadastres existants, notamment celui du programme ESCOMPTE « Expériences sur Site pour COntraindre les Modèles de Pollution atmosphérique et de Transport d'Emissions ». Pour ce cadastre, deux problématiques distinctes ont été développées : l’une visant à évaluer au mieux l’incertitude portant sur les émissions et l’autre à insérer un nouveau composé d’intérêt : le Black Carbon (BC). Dans le cadre de la première problématique portant sur les incertitudes, une étude supplémentaire a été effectuée sur le cadastre de la région Nord-Pas-de-Calais. La méthode de calcul des incertitudes a ainsi pu être testée sur un autre cadastre. Ces incertitudes sur les émissions ont permis d'évaluer leur influence sur la modélisation de la qualité de l’air (modèle CHIMERE). La seconde partie du travail de recherche a été entreprise afin de compléter les cadastres d’émissions de particules carbonées existants, pour le secteur des transports routiers, en introduisant une classe de composés supplémentaires : le BC. Le BC est la matière carbonée des particules atmosphériques absorbant la lumière. Il provient essentiellement de la combustion incomplète de combustibles ou composés carbonés. Il peut être considéré comme un composé primordial pour l’atmosphère du fait de son impact sur le climat et pour la santé du fait de sa réactivité chimique
Emissions inventories have a fundamental role in controlling air pollution, both directly by identifying emissions, and as input data for air pollution models. The main objective of this PhD study is to optimize existing emissions inventories, including one from the program ESCOMPTE « Experiments on Site to Constrain Models of Atmospheric Pollution and Transport of Emissions ». For that emissions inventory, two separate issues were developed: one designed to better assess the emissions uncertainties and the second to insert a new compound of interest in this inventory: Black Carbon (BC). Within the first issue, an additional study was conducted on the Nord-Pas-de-Calais emissions inventory to test the methodology of uncertainties calculation. The emissions uncertainties calculated were used to assess their influence on air quality modeling (model CHIMERE). The second part of the research study was dedicated to complement the existing inventory of carbon particulate emissions from road traffic sector by introducing an additional class of compounds: the BC. The BC is the raw carbonaceous atmospheric particles absorbing light. Its main source is the incomplete combustion of carbonaceous fuels and compounds. It can be regarded as a key atmospheric compound given its impact on climate and on health because of its chemical reactivity

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Nguyen, Van Tri. "Adjoint-based approach for estimation & sensor location on 1D hyperbolic systems with applications in hydrology & traffic". Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2016. http://www.theses.fr/2016GREAT063/document.

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Ce travail de thèse propose une approche générique pour l'estimation de l'état/ des paramètres et pour le placement de capteurs de systèmes hyperboliques non linéaires en dimension infinie. Le travail est donc divisé en deux parties principales : une partie consacrée à l'estimation optimale et une partie dédiée au placement optimal de capteurs. La méthode d'estimation optimale utilise une approche par calcul des variations et utilise la méthode des multiplicateurs de Lagrange. Ces multiplicateurs jouent un rôle important en donnant accès aux sensibilités des mesures par rapport aux variables qui doivent être estimées. Ces sensibilités, décrites par les équations adjointes, sont aussi à l'origine d'une nouvelle approche, dite méthode de l'adjoint, pour le placement optimal de capteurs. Divers exemples, construits sur la base de simulations mais également de données réelles et pour différents scénarios, sont aussi étudiées afin d'illustrer l'efficacité des approches développées. Ces exemples concernent les écoulements à surface libre (en hydrologie des bassins versants) et le trafic routier représentés par des équations aux dérivées partielles hyperboliques non linéaires
The thesis proposes a general framework for both state/parameters estimation and sensor placement in nonlinear infinite dimensional hyperbolic systems. The work is therefore divided into two main parts: a first part devoted to the optimal estimation and a second one to optimal sensor location. The estimation method is based on the calculus of variations and the use of Lagrange multipliers. The Lagrange multipliers play an important role in giving access to the sensitivities of the measurements with respect to the variables to be estimated. These sensitivities, described by the adjoint equations, are also the key idea of a new approach, so-called the adjoint-based approach, for the optimal sensor placement. Various examples, either based on some simulations with synthetic measurements or real data sets and for different scenarios, are also studied to illustrate the effectiveness of the developed approaches. Theses examples concern the overland flow systems and the traffic flow, which are both governed by nonlinear hyperbolic partial differential equations

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Nguyen, Thai Phu. "Conception et application d'un modèle de l'information routière et ses effets sur le trafic". Phd thesis, Université Paris-Est, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00626631.

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Les conditions de circulation sur un réseau routier subissent souvent de la congestion. Selon ses sources, la congestion routière peut être classée en deux catégories : la congestion récurrente déterminée par les lois de trafic et la congestion non-récurrente due aux incidents, accidents ou autres aléas sur la route. Grâce à l'avancement des technologies, notamment en informatique, communication et techniques de traitement des données, l'exploitant est devenu capable de détecter les perturbations, de mesurer les effets et même d'anticiper l'état du trafic afin de mieux adapter ses actions d'exploitation. L'information dynamique concernant les conditions de trafic permet aux usagers de réduire l'inconfort et d'effectuer leur choix d'itinéraire de manière plus raisonnable. Pour l'exploitant, le service d'information aux usagers peut servir à la gestion du trafic. Nous avons étudié la contribution potentielle de l'information dynamique au profit individuel des usagers et à la performance collective du système en prenant en compte : i) la congestion récurrente et non-récurrente ; ii) des différents comportements de choix d'itinéraire en fonction de l'accessibilité à l'information ; iii) d'autres actions de gestion du trafic menées par l'exploitant. Un modèle théorique avec une application analytique sur un réseau élémentaire de deux routes parallèles, une paire origine-destination et deux classes d'usagers respectivement informée ou non-informée nous a permis de retirer de nombreuses indications : i) la diffusion excessive de l'information avec un contenu " neutre " dégrade à la fois le profit individuel et la performance du système ; ii) l'information dynamique avec certain contenu " coopératif " peut contribuer l'optimisation du système sans causer le problème d'acceptabilité ; iii) l'information dynamique et d'autres mesures de gestion dynamique s'interagissent de manière complémentaire à l'optimisation du trafic

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Michau, Gabriel. "Link Dependent Origin-Destination Matrix Estimation : Nonsmooth Convex Optimisation with Bluetooth-Inferred Trajectories". Thesis, Lyon, 2016. http://www.theses.fr/2016LYSEN017/document.

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L’estimation des matrices origine-destination (OD) est un sujet de recherche important depuis les années 1950. En effet, ces tableaux à deux entrées recensent la demande de transport d'une zone géographique donnée et sont de ce fait un élément clé de l'ingénierie du trafic. Historiquement, les seules données disponibles pour leur estimation par les statistiques étaient les comptages de véhicules par les boucles magnétiques. Ce travail s'inscrit alors dans le contexte de l'installation à Brisbane de plus de 600 détecteurs Bluetooth qui ont la capacité de détecter et d'identifier les appareils électroniques équipés de cette technologie.Dans un premier temps, il explore la possibilité offerte par ces détecteurs pour les applications en ingénierie du transport en caractérisant ces données et leurs bruits. Ce projet aboutit, à l'issue de cette étude, à une méthode de reconstruction des trajectoires des véhicules équipés du Bluetooth à partir de ces seules données. Dans un second temps, en partant de l'hypothèse que l'accès à des échantillons importants de trajectoires va se démocratiser, cette thèse propose d'étendre la notion de matrice OD à celle de matrice OD par lien afin de combiner la description de la demande avec celle de l'utilisation du réseau. Reposant sur les derniers outils méthodologies développés en optimisation convexe, nous proposons une méthode d'estimation de ces matrices à partir des trajectoires inférées par Bluetooth et des comptages routiers.A partir de peu d'hypothèses, il est possible d'inférer ces nouvelles matrices pour l'ensemble des utilisateurs d'un réseau routier (indépendamment de leur équipement en nouvelles technologies). Ce travail se distingue ainsi des méthodes traditionnelles d'estimation qui reposaient sur des étapes successives et indépendantes d'inférence et de modélisation
Origin Destination matrix estimation is a critical problem of the Transportation field since the fifties. OD matrix is a two-entry table taking census of the zone-to-zone traffic of a geographic area. This traffic description tools is therefore paramount for traffic engineering applications. Traditionally, the OD matrix estimation has solely been based on traffic counts collected by networks of magnetic loops. This thesis takes place in a context with over 600 Bluetooth detectors installed in the City of Brisbane. These detectors permit in-car Bluetooth device detection and thus vehicle identification.This manuscript explores first, the potentialities of Bluetooth detectors for Transport Engineering applications by characterising the data, their noises and biases. This leads to propose a new methodology for Bluetooth equipped vehicle trajectory reconstruction. In a second step, based on the idea that probe trajectories will become more and more available by means of new technologies, this thesis proposes to extend the concept of OD matrix to the one of link dependent origin destination matrix that describes simultaneously both the traffic demand and the usage of the network. The problem of LOD matrix estimation is formulated as a minimisation problem based on probe trajectories and traffic counts and is then solved thanks to the latest advances in nonsmooth convex optimisation.This thesis demonstrates that, with few hypothesis, it is possible to retrieve the LOD matrix for the whole set of users in a road network. It is thus different from traditional OD matrix estimation approaches that relied on successive steps of modelling and of statistical inferences

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Alam, Muhammad Mahtab. "Power-Aware adaptive techniques for wireless sensor networks". Thesis, Rennes 1, 2013. http://www.theses.fr/2013REN1S049/document.

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Les Réseaux de capteurs sans fil (WSN) sont une technologie émergente avec des applications potentielles dans divers domaines de la vie quotidienne, tels que la surveillance structurelle et environnementale, la médecine, la surveillance militaire, les explorations robotisées, etc. Les nœuds de capteurs doivent fonctionner pendant une longue période avec des batteries capacité limitée, par conséquent le facteur plus important dans les WSN est la consommation d'énergie. Dans cette thèse, nous proposons des techniques d'optimisation algorithmiques dynamiques, et adaptative pour la réduction de l'énergie. Tout d'abord, un modèle énergétique précis est présenté. Ce modèle repose sur des mesures réelles de courant consommé pour différents scénarios qui peuvent se produire lors de la communication entre les nœud. Il en est conclu que la couche MAC joue un rôle essentiel dans la réduction de l'énergie consommée. Ensuite, un protocole MAC dynamique est présenté. Il adapte de manière dynamique l’intervalle de réveil des nœuds de capteurs à partir d’une estimation du trafic. L’algorithme adaptatif modélisé de façon heuristique pour comprendre le comportement de convergence des paramètres algorithmiques. Le protocole est appliqué sur des réseaux de capteurs corporels et il surclasse les autres protocoles MAC en termes de latence ainsi que de consommation d'énergie ce qui permet donc d'augmenter la durée de vie de trois à six fois. Enfin, une technique basée sur l’optimisation adaptative de la puissance d'émission radio est appliquée sur des canaux variant dans le temps. La puissance de sortie est réglée dynamiquement au meilleur niveau de puissance selon l’état du canal, ce qui diminue la consommation d’un facteur deux
Wireless Sensor Networks (WSN) are a fast emerging technology with potential applications in various domains of daily-life, such as structural and environmental monitoring, medicine, military surveillance, robotic explorations etc. WSN devices are required to operate for a long time with limited battery capacity, therefore, the most important constraint in WSN is energy consumption. In this thesis, we propose algorithmic-level dynamic and adaptive optimization techniques for energy reduction in WSN. First, an accurate energy model is presented. This model relies on real-time power measurements of various scenarios that can occur during communication between sensor nodes. It is concluded that MAC layer plays a pivotal role for energy reduction. Then, a traffic-aware dynamic MAC protocol is presented which dynamically adapts the wake-up schedule of sensor nodes through traffic estimation. An adaptive algorithm is designed for this purpose that is heuristically modeled to understand the convergence behavior of algorithmic parameters. The proposed protocol is applied to body area networks and it outperforms other low-power MAC protocols in terms of latency as well as energy consumption and consequently increases the lifetime from three to six times. Finally, an SNR-based adaptive transmit power optimization technique is applied under time-varying channels. The output power is dynamically tuned to best power level under slow varying channel, which results in an average gain by two times

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Majid, Hirsh. "Contribution à l'estimation et à la commande des systèmes de transport intelligents". Thesis, Artois, 2014. http://www.theses.fr/2014ARTO0203/document.

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Les travaux présentés dans ce mémoire de thèse s’inscrivent dans le cadre des Systèmes de TransportIntelligents (STI). Bien que les premières études sur ces systèmes ont commencé dans les années 60, leurdéveloppement reposant sur les techniques de l’information et de la communication, a atteint sa maturitédans le début des années 80. Les STI, sont composés de différents systèmes et intègrent différents concepts(systèmes embarqués, capteurs intelligents, autoroutes intelligentes, . . .) afin d’optimiser le rendementdes infrastructures routières et répondre aux problèmes quotidiens des congestions. Ce mémoire présentequatre contributions dans le cadre du trafic routier et aborde les problèmes de l’estimation et de lacommande afin d’éliminer les problèmes de congestions « récurrentes ». Le premier point traite unproblème crucial dans le domaine des STI qui est celui de l’estimation. En effet, la mise en oeuvre delois de commande pour réguler le trafic impose de disposer de l’ensemble des informations concernantl’évolution de l’état du trafic. Dans ce contexte, deux algorithmes d’estimation sont proposés. Le premierrepose sur l’emploi du modèle METANET et les techniques de modes de glissement d’ordre supérieur. Lesecond est basé sur les CTM (Cell Transmission Models). Plusieurs études comparatives avec les filtresde Kalman sont proposées. La seconde contribution concerne la régulation du trafic. L’accent est mis surle contrôle d’accès isolé en utilisant les algorithmes issus du mode de glissement d’ordre supérieur. Cettecommande est enrichie en introduisant une commande intégrée combinant le contrôle d’accès et le routagedynamique. L’ensemble des résultats, validé par simulation, est ensuite comparé aux stratégies classiquesnotamment le contrôle d’accès avec l’algorithme ALINEA. La troisième contribution traite des problèmesde coordination. En effet, l’objectif est d’appliquer le principe de la commande prédictive pour contrôlerplusieurs rampes d’accès simultanément. L’ensemble des contributions ont été validées en utilisant desdonnées réelles issues en grande partie de mesures effectuées sur des autoroutes françaises. Les résultatsobtenus ont montré un gain substantiel en termes de performances tels que la diminution du trajet, dutemps d’attente, de la consommation énergétique, ainsi que l’augmentation de la vitesse moyenne. Cesrésultats permettent d’envisager plusieurs perspectives nouvelles de développement des recherches dansce domaine susceptibles d’apporter des solutions intéressantes
The works presented in this PhD dissertation fit into the framework of Intelligent TransportationSystems. Although the beginnings of these systems have started since the 60s, their development, basedon information and communication technologies, has reached maturity during the early 80s. The ITS usesthe intelligence of different systems (embedded systems, intelligents sensors, intelligents highways, etc.)in order to optimize road infrastructures performances and respond to the daily problems of congestions.The dissertation presents four contributions into the framework of road traffic flow and tackles theestimation and control problems in order to eliminate or at least reduce the “recurrent" congestionsphenomena. The first point treats the problem of traffic state estimation which is of most importance inthe field of ITS. Indeed, the implementation and performance of any control strategy is closely relatedto the ability to have all needed information about the traffic state describing the dynamic behavior ofthe studied system. Two estimation algorithms are then proposed. The first one uses the “metanet"model and high order sliding mode techniques. The second is based on the so-called Cell TransmissionModels. Several comparative studies with the Kalman filters, which are the most used in road traffic flowengineering, are established in order to demonstrate the effectiveness of the proposed approaches. Thethree other contributions concern the problem of traffic flow control. At first, the focus is on the isolatedramp metering using an algorithm based on the high order sliding mode control. The second contributiondeals with the dynamic traffic routing problem based on the high order sliding mode control. Such controlstrategy is enriched by introducing the concept of integration, in the third contribution. Indeed, integratedcontrol consists of a combination of several traffic control algorithms. In this thesis the proposed approachcombines an algorithm of on-ramp control with a dynamic traffic routing control. The obtained results arevalidated via numerical simulations. The validated results of the proposed isolated ramp metering controlare compared with the most used ramp metering strategy : ALINEA. Finally, the last contributiontreats the coordination problems. The objective is to coordinate several ramps which cooperate andchange information in order to optimize the highway traffic flow and reduce the total travel time in theapplied area. All these contributions were validated using real data mostly from French freeways. Theobtained results show substantial gains in term of performances such as travel time, energetic consumptiondecreasing, as well as the increasing in the mean speed. These results allow to consider several furtherworks in order to provide more interesting and efficient solutions in the ITS field

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Laharotte, Pierre-Antoine. "Contributions à la prévision court-terme, multi-échelle et multi-variée, par apprentissage statistique du trafic routier". Thesis, Lyon, 2016. http://www.theses.fr/2016LYSET013/document.

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La maturité de la télématique et des technologies de l’information et la communication (TIC), ainsi que l’avènement du big data dans le transport ont conduit à des développements foisonnants dans le domaine des systèmes de transports intelligents (ITS), aussi bien sur le plan des technologies de recueil que du traitement innovant de l’information. Il est désormais possible de connaître les conditions de circulation et les états de trafic sur la plupart des sections d’un réseau routier sans avoir recours à des infrastructures intrusives de collecte de données, de transmettre l’information résultante via des réseaux sans fil et de traiter rapidement toutes ces données multi-sources disponibles. La constitution de grandes bases de données a naturellement fait évoluer la pratique de gestion du trafic et plus particulièrement les méthodes de prévision. Ces méthodes ont connu un renouveau en s’inspirant des travaux produits en apprentissage statistique. Néanmoins, la façon d’appréhender le problème de la prévision est restée à une échelle locale. Pour chaque section de route, un modèle de prévision est adapté et optimisé. Notre travail de thèse présente un cadre de prévision du trafic routier qui aborde la question à l’échelle du réseau. L’étude menée au sein de ces travaux de thèse vise à exposer et évaluer cette nouvelle approche, dite globale, au regard d’approches usuelles, puis à analyser sa sensibilité vis-à-vis de divers facteurs. Après un positionnement par rapport à l’état de l’art en théorie du trafic, le cadre prédictif fondé sur des méthodes de prévision multi-variées par apprentissage est détaillé. Une version multidimensionnelle des k plus proches voisins, modèle parcimonieux et simple, est évaluée sur divers cas d’études. L’originalité réside dans l’exploitation de données issues de méthodes innovantes de collecte (e.g. Bluetooth, véhicules traceurs, véhicules connectés). Par la suite, les performances de l’approche initiale sont comparées à d’autres méthodes d’apprentissage. Un effort particulier est porté sur l’adaptation de méthodes à noyaux au cadre prédictif global. Les performances obtenues laissent entrevoir une typologie des méthodes en fonction des caractéristiques spatiotemporelles du réseau. Afin d’améliorer les performances en prévision et de réduire les temps de calcul, une méthode d’identification et de sélection des sections critiques du réseau est proposée. Les résultats prouvent qu’un sous-ensemble restreint de sections est en effet suffisant pour garantir des performances satisfaisantes en généralisation. Enfin, la résilience du cadre prédictif est évaluée au regard des événements non récurrents affectant le fonctionnement nominal du réseau, comme des incidents ou des conditions météorologiques dégradées. Les résultats soulignent l’impact de ces conditions non récurrentes sur la prévision temps-réel de la dynamique court-terme d’un réseau et permettent de dresser une feuille de route pour l’élaboration d’un cadre prédictif résilient et opérationnel. Cette nouvelle vision de la prévision s’inscrit dans les perspectives actuelles en termes d’applications sur les modules embarqués et les objectifs des gestionnaires d’infrastructures
The maturity of information and communication technologies and the advent of Big Data have led to substantial developments in intelligent transportation systems (ITS) : from data collection to innovative processing solutions. Knowledge of current traffic states is available over most of the network range without the use of intrusive infrastructure-side collection devices, instead relying on wireless transmission of multi-source data. The increasing use of huge databases had a strong influence on traffic management, including forecasting methods. These approaches followed the recent trend towards innovative works on statistical learning. However, the prediction problem remains mainly focused on the local scale. The prediction for each road link relies on a dedicated, optimized and adapted prediction model. Our work introduces a traffic-forecasting framework able to tackle network scale problems. The study conducted in this thesis aims to present and evaluate this new “global” approach, in comparison to most-used existing works, and then to analyze its sensitivity to several factors. The traffic-forecasting framework, based on multi-variate learning methods, is detailed after a review of the literature on traffic flow theory. A multi-dimensional version of the k nearest-neighbors, a simple and sparse model, is evaluated through several use cases. The originality of the work stands on the processing approach, applied to data collected through new measurement process (e.g. Bluetooth, floating car data, connected vehicles). Then, the performance of our primary approach is compared to other learning-based methods. We propose an adaptation of kernel-based methods for the global prediction framework. The obtained results show that global approaches perform as well as usual approaches. The spatial and temporal specificities of the methods are highlighted according to the prediction accuracy. To improve the forecasting accuracy and reduce the computation time, we propose an identification and selection method targeting critical links. The results demonstrate that the use of a restricted subset of links is sufficient to ensure acceptable performances during validation tests. Finally, the prediction framework resilience is evaluated with respect to non-recurrent events as incidents or adverse weather conditions affecting the nominal network operations. The results highlight the impact of these non-recurrent conditions on real-time forecasting of short-term network dynamics. This enables the design of a further operational and resilient prediction framework. This perspective of forecasting matches the current applications relying on embedded systems and addressing the traffic network supervisor’s expectations

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Sagnol, Guillaume. "Plans d'expériences optimaux et application à l'estimation des matrices de trafic dans les grands réseaux : programmation conique du second ordre et sous-modularité". Phd thesis, École Nationale Supérieure des Mines de Paris, 2010. http://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00561664.

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Nous abordons le problème de l'optimisation des mesures dans les grands réseaux Internet par la théorie des plans d'expériences optimaux. Cette approche donne lieu d'étudier des problèmes de grande taille en conception optimale d'expériences, pour lesquels nous développons une méthode de résolution fondée sur l' Optimisation Conique du Second Ordre. Le cœur de notre méthode est un théorème de réduction du rang en optimisation semi-définie. Certains aspects combinatoires sont également étudiés. L'application à l'inférence des matrices de trafic dans les réseaux IP fait l'objet de la seconde partie de ce manuscrit. Nous développons une méthode où l'on optimise l'estimation de plusieurs combinaisons linéaires (tirées de façon aléatoire) des demandes de trafic. Nous comparons notre approche aux précédentes au travers de simulations sur des données réelles. En particulier, nous traitons des instances pour lesquelles les approches précédentes étaient incapables de fournir une solution.

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Ben, Cheikh Henda. "Evaluation et optimisation de la performance des flots dans les réseaux stochastiques à partage de bande passante". Thesis, Toulouse, INSA, 2015. http://www.theses.fr/2015ISAT0013/document.

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Nous étudions des modèles mathématiques issus de la théorie des files d’attente pour évaluer et optimiser les performances des mécanismes de partage de ressources entre flots dans les réseaux. Dans une première partie, nous proposons des approximations simples et explicites des principales métriques de performance des flots élastiques dans les réseaux à partage de bande passante opérant sous le mode ”équité équilibré”. Nous étudions ensuite le partage de bande passante entre flux élastiques et flux de streaming en supposant que le nombre de ces derniers est limité par un mécanisme de contrôle d’admission et proposons des approximations de performance basées sur une hypothèse de quasi stationnarité. Les résultats de simulation montrent le bon niveau de précision des approximations proposées.Dans une deuxième partie, nous étudions le compromis entre délai et énergie dans les réseaux à partage de bande passante dont les noeuds peuvent réguler leur vitesse en fonction de la charge du système. En supposant que le réseau est initialement dans un état de congestion, on s’intéresse à la politique optimale d’allocation de débit permettant de le vider à coût minimal. L’analyse de la politique stochastique optimale via la théorie des processus de décision markoviens étant extrêmement difficile, nous proposons de l’approximer en utilisant un modèle fluide déterministe qui peut être résolu grâce à des techniques de contrôle optimal. Pour le cas d’un seul lien partagé par plusieurs classes de trafic, on montre que la politique optimale correspond à la règle cμ et on propose une expression explicite de la vitesse optimale. Enfin, dans une troisième partie, on s’intéresse aux plateformes de Cloud Computing dans le cadre du modèle SaaS. En supposant un partage équitable des ressources physiques entre machines virtuelles s’exécutant de manière concurrente, nous proposons des modèles de file d’attente simples pour prédire les temps de réponse des applications. Les modèles proposés prennent explicitement en compte le comportement des différentes classes d’application (tâches interactives, de calcul ou permanentes). Les expérimentations menées sur une plateforme réelle montrent que les modèles mathématiques obtenus permettent de prédire les temps de réponse avec une bonne précision
We study queueing-theoretic models for the performance evaluation and optimization of bandwidth-sharing networks. We first propose simple and explicit approximations for the main performance metrics of elastic flows in bandwidth-sharing networks operating under balanced fairness. Assuming that an admission control mechanism is used to limit the number of simultaneous streaming flows, we then study the competition for bandwidth between elastic and streaming flows and propose performance approximations based on a quasi-stationary assumption. Simulation results show the good accuracy of the proposed approximations. We then investigate the energy-delay tradeoff in bandwidth-sharing networks in which nodes can regulate their speed according to the load of the system. Assuming that the network is initially congested, we investigate the rate allocation to the classes that drains out the network with minimum total energy and delay cost. We formulate this optimal resource allocation problem as a Markov decision process which proves tobe both analytically and computationally challenging. We thus propose to solve this stochastic problem using a deterministic fluid approximation. For a single link sharedby an arbitrary number of classes, we show that the optimal-fluid solution follows thewell-known cμ rule and give an explicit expression for the optimal speed. Finally, we consider cloud computing platforms under the SaaS model. Assuming a fair share of the capacity of physical resources between virtual machines executed concurrently, we propose simple queueing models for predicting response times of applications.The proposed models explicitly take into account the different behaviors of the different classes of applications (interactive, CPU-intensive or permanent applications). Experiments on a real virtualized platform show that the mathematical models allow to predict response times accurately

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Macchi, Luigi. "Une approche de l'Ingénierie de la Résilience pour l'évaluation de la variabilité de la performance : développement et application de la Functional Resonance Analysis Method pour l'évaluation de la sécurité dans la gestion du trafic aérien". Phd thesis, École Nationale Supérieure des Mines de Paris, 2010. http://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00589633.

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Cette thèse montre la nécessité de développer des méthodes systémiques d'estimation de la sécurité permettant de tenir compte de l'effet de la variabilité de la performance sur la sécurité de la gestion du trafic aérien. Comme la plupart des systèmes socio-techniques modernes, la gestion du trafic aérien est tellement complexe que il lui est impossible d'être complètement décrite. Comme conséquence directe, sa performance ne peut être complètement explicitée, car elle doit varier afin de correspondre aux conditions réelles. La variabilité de la performance est un inévitable atout pour assurer le fonctionnement d'une organisation. Mais en même temps elle peut représenter une atteinte à la sécurité du système lorsqu'elle se déroule de manière indésirable ou inattendue. Cet argument indique la nécessité de méthodes d'estimation de la sécurité qui puissent traiter la variabilité de la performance. La Functional Resonance Analysis Method (FRAM) a la capacité de modéliser la variabilité de la performance. Cependant, certains points de la FRAM pourraient être améliorés dans le but de développer ses capacités a évaluer la variabilité de la performance. Cette thèse aborde ce point faible et développe une méthodologie pour l'évaluation de la variabilité de la performance. Cette méthodologie a été appliquée dans une étude de cas dans le domaine de la Gestion du Trafic Aérien Allemand. Ses résultats ont été comparés aux résultats officiels obtenus en utilisant l'estimation de la sécurité traditionnelle. La comparaison montre la valeur ajoutée de la méthodologie proposée. En particulier elle illustre la possibilité d'identifier des risques émergents et la contribution humaine a la sécurité d'un système.

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S, F. A. Batista Sérgio Filipe. "Dynamic traffic assignment for multi-regional transportation systems considering different kinds of users’ behavior". Thesis, Lyon, 2018. http://www.theses.fr/2018LYSET009/document.

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La croissance démographique dans les zones urbaines représente un problème pour la planification des transports. La surcharge des systèmes de transport urbains entraîne des coûts monétaires importants et des problèmes environnementaux. Des mesures politiques sont alors nécessaires pour réduire le niveau de congestion et accroître l'efficacité des systèmes de transport. À court terme, les simulateurs de trafic pourraient constituer un outil puissant pour la conception de solutions innovantes. Mais les simulateurs de trafic classiques sont exigeants sur le plan informatique pour les applications à grande échelle. De plus, la mise en place du scénario de simulation est complexe. Une modélisation de trafic agrégée pourrait être une bonne solution (Daganzo-2007, Geroliminis-2008). Le réseau routier des villes est divisé en régions, où un diagramme fondamental macroscopique bien défini (MFD) régule les conditions de circulation à l'intérieur de chacune. Le MFD concerne le débit et la densité de trafic moyens dans une région. Malgré que l’idée d’agréger le réseau de la ville soit simple, il soulève plusieurs défis qui n’ont pas encore été abordés. Jusqu'à aujourd'hui, seule (Yildirimoglu-2014) propose un cadre d'affectation dynamique du trafic pour les réseaux régionaux et les modèles MFD. Ce cadre est basé sur le modèle Logit multinomial et ne traite pas explicitement des distributions de longueurs de parcours. De plus, leur structure ne considère pas que les utilisateurs sont différents les uns des autres et ont des objectifs et des préférences différents pour leurs voyages. L'objectif de cette thèse est double. Tout d'abord, l'influence du comportement des utilisateurs sur la performance globale du réseau routier d’une ville est étudiée. Cette analyse se concentre sur la vitesse moyenne du réseau et ses capacités internes et de sortie, en comparant différents modèles tenant compte des différents types de comportement des utilisateurs par rapport à l'équilibre utilisateur déterministe et stochastique. En second lieu, un cadre innovant et complet d’affectation dynamique du trafic pour les modèles multirégionaux basés sur le MFD est proposé. Ce cadre est divisé en plusieurs étapes et repose sur les connexions entre la ville et les réseaux régionaux. Dans un premier temps, des méthodes systématiques de mise à l’échelle sont proposées pour rassembler les voies régionales. Dans un deuxième temps, quatre méthodes sont discutées pour calculer les distributions de longueurs de parcours pour caractériser ces chemins régionaux. Dans la troisième étape, un modèle de chargement de réseau qui considère les distributions de longueurs de parcours explicitement calculées et l’évolution des vitesses moyennes régionales est proposé. Enfin, ce cadre d'affectation dynamique du trafic est étendu pour prendre en compte les usager qui ont une aversion au regret ou une rationalité imparfaite. Cette thèse s'inscrit dans le cadre d'un projet européen ERC intitulé MAGnUM: approche de modélisation du trafic multi-échelle et multimodal pour la gestion durable de la mobilité urbaine
The population growth in urban areas represents an issue for transportation planning. This overload of urban transportation systems, leading to significant monetary costs and environmental issues. Policy measures are then needed to decrease the level of congestion and increase the efficiency of transportation systems. In a short term, traffic simulators might be a powerful tool that helps to design innovative solution. But, the classical traffic simulators are computationally demanding for large scale applications. Moreover, the set up of the simulation scenario is complex. An aggregated traffic modeling might be a good solution (Daganzo, 2007; Geroliminis and Daganzo, 2008). The city network is divided into regions where a well-defined Macroscopic Fundamental Diagram (MFD) regulates the traffic conditions inside each one. The MFD relates the average traffic flow and density inside a region. Despite the idea of aggregating the city network is simple, it brings several challenges that have not yet been addressed. Up to today, only Yildirimoglu and Geroliminis (2014) proposed a dynamic traffic assignment framework for regional networks and MFD models. This framework is based on the simple Multinomial Logit model and does not explicitly deal with trip length distributions. Moreover, their framework does not consider that users are different from each other and have different purposes and preferences for their travels. The goal of this PhD dissertation is to twofold. First, the influence of the users behavior on the global network performance is investigated. This analysis focus on the network mean speed and its internal and outflow capacities, comparing different models that account for different kinds of users behavior against the Deterministic and Stochastic User Equilibrium. Second, an innovative and complete dynamic traffic assignment framework for multi-regional MFD-based models is proposed. This framework is divided into several milestones and is based on the connections between the city and regional networks. In a first step, systematic scaling-up methods are proposed to gather the regional paths. In a second step, four methods are discussed to calculate the distributions of trip lengths that characterize these regional paths. In the third step, a network loading model that considers distributions of trip lengths that are explicitly calculated and the evolution of the regional mean speeds is proposed. Finally, this dynamic traffic assignment framework is extended to account for bounded rational and regret-averse users. This PhD is part of a European ERC project entitled MAGnUM: Multiscale and Multimodal Traffic Modeling Approach for Sustainable Management of Urban Mobility

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Eum, Suyong y suyong@ist osaka-u. ac jp. "Traffic Matrix Estimation in IP Networks". RMIT University. Electrical and Computer Engineering, 2007. http://adt.lib.rmit.edu.au/adt/public/adt-VIT20080215.155526.

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An Origin-Destination (OD) traffic matrix provides a major input to the design, planning and management of a telecommunications network. Since the Internet is being proposed as the principal delivery mechanism for telecommunications traffic at the present time, and this network is not owned or managed by a single entity, there are significant challenges for network planners and managers needing to determine equipment and topology configurations for the various sections of the Internet that are currently the responsibility of ISPs and traditional telcos. Planning of these sub-networks typically requires a traffic matrix of demands that is then used to infer the flows on the administrator's network. Unfortunately, computation of the traffic matrix from measurements of individual flows is extremely difficult due to the fact that the problem formulation generally leads to the need to solve an under-determined system of equations. Thus, there has been a major effort f rom among researchers to obtain the traffic matrix using various inference techniques. The major contribution of this thesis is the development of inference techniques for traffic matrix estimation problem according to three different approaches, viz: (1) deterministic, (2) statistical, and (3) dynamic approaches. Firstly, for the deterministic approach, the traffic matrix estimation problem is formulated as a nonlinear optimization problem based on the generalized Kruithof approach which uses the Kullback distance to measure the probabilistic distance between two traffic matrices. In addition, an algorithm using the Affine scaling method is developed to solve the constrained optimization problem. Secondly, for the statistical approach, a series of traffic matrices are obtained by applying a standard deterministic approach. The components of these matrices represent estimates of the volumes of flows being exchanged between all pairs of nodes at the respective measurement points and they form a stochastic counting process. Then, a Markovian Arrival Process of order two (MAP-2) is applied to model the counting processes formed from this series of estimated traffic matrices. Thirdly, for the dynamic approach, the dual problem of the multi-commodity flow problem is formulated to obtain a set of link weights. The new weight set enables flows to be rerouted along new paths, which create new constraints to overcome the under-determined nature of traffic matrix estimation. Since a weight change disturbs a network, the impact of weight changes on the network is investigated by using simulation based on the well-known ns2 simulator package. Finally, we introduce two network applications that make use of the deterministic and the statistical approaches to obtain a traffic matrix respectively and also describe a scenario for the use of the dynamic approach.

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Yue, Yang. "Spatial-temporal dependency of traffic flow and its implications for short-term traffic forecasting". Click to view the E-thesis via HKUTO, 2006. http://sunzi.lib.hku.hk/hkuto/record/B35507366.

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Ramakrishna, Sajja D. "An approach to predict traffic congestion". Thesis, This resource online, 1992. http://scholar.lib.vt.edu/theses/available/etd-09192009-040304/.

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Hage, Ré-Mi. "Estimation du temps de parcours d’un réseau urbain par fusion de données de boucles magnétiques et de véhicules traceurs : Une approche stochastique avec mise en oeuvre d’un filtre de Kalman sans parfum". Phd thesis, Université de Nantes, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00919589.

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La notion de temps de parcours est une information simple à intégrer par les usagers des transports et a le potentiel, via des systèmes d’assistance, de réduire la congestion aussi bien de manière temporelle que spatiale. Cette thèse porte sur la problématique de l’estimation du temps de parcours en ville, où la circulation se caractérise par un débit variable et un flux significatif de/vers des voies transversales non équipées de capteurs de trafic, flux qui agit comme perturbation de l’équation de conservation des véhicules. La bibliographie présente des approches déterministes et stochastiques, utilisant, selon les situations expérimentales, soit des boucles inductives, soit des véhicules traceurs, soit les deux. Nous proposons une méthode stochastique du type filtrage de Kalman sans parfum. Son modèle dynamique est basé sur la méthode analytique classique des stocks qui considère le décalage temporel entre les cumuls de véhicules entrants et sortants dans chaque tronçon du réseau. La formulation de ce modèle n’est pas explicite, ce qui justifie l’utilisation d’un filtre sans parfum. Les observations utilisées sont à la fois les boucles magnétiques à la sortie des tronçons et les véhicules traceurs après map-matching sur le réseau. L’algorithme est applicable en temps réel, sans connaissance a priori des affectations aux carrefours, et sous conditions éventuelles de perturbation. En sortie de filtre, on dispose des variances d’estimation, ce qui mesure la confiance dans le temps de parcours estimé et permet de rejeter des mesures aberrantes. La validation a été montrée sur la base de simulations sur un réseau simple à trois intersections, avec des flux variables et des perturbations, et pour quelques pourcents de véhicules traceurs.

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Ho, Hung-wai. "A continuum modeling approach to traffic equilibrium problems". Click to view the E-thesis via HKUTO, 2005. http://sunzi.lib.hku.hk/hkuto/record/B31938267.

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Zhu, Jiasong. "A self-learning short-term traffic forecasting system through dynamic hybrid approach". Click to view the E-thesis via HKUTO, 2007. http://sunzi.lib.hku.hk/hkuto/record/B39634516.

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Sanchez, Alex M. "Projection of truck traffic volumes at interstate permanent automatic traffic recorders". Morgantown, W. Va. : [West Virginia University Libraries], 2006. https://eidr.wvu.edu/etd/documentdata.eTD?documentid=4472.

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Thesis (M.S.)--West Virginia University, 2006.
Title from document title page. Document formatted into pages; contains x, 111 p. : ill. (some col.), map (part col.). Includes abstract. Includes bibliographical references (p. 93-94).

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Lance, Ryan. "Network state estimation via passive traffic monitoring". College Park, MD : University of Maryland, 2005. http://hdl.handle.net/1903/2429.

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Thesis (Ph. D.) -- University of Maryland, College Park, 2005.
Thesis research directed by: Mathematics. Title from t.p. of PDF. Includes bibliographical references. Published by UMI Dissertation Services, Ann Arbor, Mich. Also available in paper.

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Mao, Ruixue. "Road Traffic Density Estimation in Vehicular Network". Thesis, The University of Sydney, 2013. http://hdl.handle.net/2123/9467.

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In recent decades, vehicular networks or intelligent transportation systems are being increasingly investigated and used to provide solutions to next generation traffic systems. Road traffic density estimation provides important information for road planning, intelligent road routing, road traffic control, vehicular network traffic scheduling, routing and dissemination. The ever increasing number of vehicles equipped with wireless communication capabilities provide new means to estimate the road traffic density more accurately and in real time than traditionally used techniques. In this thesis, we consider two research problems on road traffic density estimation. First research problem is the estimation algorithm design of road traffic density where each vehicle estimates its local road traffic density using some simple measurements only, i.e. the number of neighboring vehicles. A maximum likelihood estimator of the traffic density is obtained based on a rigorous analysis of the joint distribution of the number of vehicles in each hop. Analysis is also conducted on the accuracy of the estimation and the amount of neighborhood information required for an accurate road traffic density estimation. Simulations are performed which validate the accuracy and the robustness of the proposed density estimation algorithm. Secondly, we consider the problem of road traffic density estimation based on the use of a stochastic geometry concept—contact distribution function, which obtains density estimates by a probe vehicle traveling within objective area, measuring the inter-contact vehicle numbers and lengths. A maximum likelihood estimator of the traffic density is applied. Analysis is also performed on the accuracy of the estimation and the small sample sizes’ bias has been corrected. Simulations are performed which validate the accuracy and robustness of the proposed density estimation algorithm.

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Tesis sobre el tema "Estimation du trafic"

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