Real-time forecasting the bus route state by data assimilation process - Archive ouverte HAL
Communication Dans Un Congrès Année : 2014

Real-time forecasting the bus route state by data assimilation process

Résumé

Buses of a same route are known to be naturally unstable: they tend to bunch when they are uncontrolled. Consequently, the bus route turns to be unreliable. Many solutions exist to maintain accurate bus performance. However, these strategies must be applied at the right moment to be efficient. To this end, we propose to predict critical situations in forecasting the bus route state. A dynamical bus model describes bus behavior and forecasts bus trajectories. Moreover, data from ITS allow calibrating the bus model and give access in real-time to the bus route state. Data assimilation takes advantage of both model and data information to estimate the likeliest position of buses every time step. This methodology is presented and applied to bus systems. Then the data assimilation process is applied in a controlled framework. Simulations show the inability of the model to forecast synthetic bus trajectories in some cases. That speaks in favor of developing a model more based on physical phenomena. Finally the contribution of real-time data is evaluated.
Une ligne de bus est un système instable. En l'absence de régulation, des trains de bus se forment naturellement, ce qui nuit à l'efficacité de la ligne. Si de nombreuses stratégies existent pour maintenir la performance des lignes, elles sont souvent enclenchées une fois la situation dégradée. Prévoir à court terme l'état de la ligne permettrait d'anticiper l'apparition même des trains de bus. Dans cette optique, la prévision de l'évolution des bus sur la ligne est décrite par un modèle dynamique. Des données provenant des ITS permettent par ailleurs de calibrer ce modèle et de fournir une mesure de l'état d'une ligne en temps réel. Les deux sources d'information (modèle et données) peuvent être combinées dans un processus d'assimilation de données afin d'évaluer la position la plus probable des bus à chaque instant et de maintenir la capacité prédictive du modèle. Cette méthodologie est expliquée, puis mise en oeuvre dans un environnement contrôlé, ce qui permet d'évaluer la capacité prédictive du modèle et de discuter de l'apport des données en temps-réel.
Fichier non déposé

Dates et versions

hal-01214521 , version 1 (12-10-2015)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01214521 , version 1

Citer

Etienne Hans, Nicolas Chiabaut, Ludovic Leclercq. Real-time forecasting the bus route state by data assimilation process. TRA 2014 - Transportation Research Arena, Apr 2014, PARIS, France. 10 p. ⟨hal-01214521⟩
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