Classification à base de modèle de mélange pour l'identification de profils temporels types d'usagers de transport public - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2016

Classification à base de modèle de mélange pour l'identification de profils temporels types d'usagers de transport public

Résumé

Dans le domaine des transports, l'analyse des mobilités des personnes peut s'appuyer sur des traces numériques de plus en plus nombreuses générées lors de nos déplacements. Cet article est dédié à l'identification de profils types de mobilité d'usagers à partir de leurs données de validation sur un réseau de transport collectif. L'approche proposée est basée sur un modèle génératif à deux niveaux dont le premier permet de regrouper les usagers en fonction de leur activité temporelle, tandis que le second niveau modélise cette activité temporelle au sein de chaque groupe à l'aide d'un mélange de Gaussiennes. Les expérimentations sont menées sur des données billettiques réelles collectées sur le réseau de transport collectif de Rennes métropole. Les résultats obtenus montrent que les profils temporels des différents groupes sont étroitement liés aux activités génératrices de déplacement et aux modes de vie des usagers.
Fichier non déposé

Dates et versions

hal-01351034 , version 1 (02-08-2016)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01351034 , version 1

Citer

Anne Sarah Briand, Etienne Come, Mohamed Khalil El Mahrsi, Latifa Oukhellou. Classification à base de modèle de mélange pour l'identification de profils temporels types d'usagers de transport public. AAFD & SFC'16 - Francophone International Conference on Data Science, May 2016, Marrakech, Maroc. 7p. ⟨hal-01351034⟩
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