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Modeling heterogeneous vehicular traffic for intelligent transport system applications
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Modélisation de trafic routier hétérogène pour systèmes de transport intelligents
Cette dissertation modélise et analyse les flux de trafic hétérogènes, avec une attention particulière portée à la circulation de voitures et de deux-roues. L'augmentation du nombre de congestions de trafic a forcé les personnes désirant se déplacer à se diriger vers les le deux-roues (appelé ici PTWs = powered two wheelers), comme les motos, les mopeds et les scooters, du fait de leur facilité de manoeuvre et leur efficacité dans l'espace. L'augmentation du nombre de PTWs combinée au caractère unique de certaines de leurs fonctionnalités a résulté en un trafic complexe, donc les particularités sont difficiles à recréer avec les approches de modélisation existantes. Nous développerons ici un modele analytique permettant de reproduire de manière pertinente les particularités d'un flux de véhicules mêlant à la fois les voitures et les deux-roues. Le trafic se décompose en deux classes de véhicules : les PTWs et les voitures. Les propriétés fondamentales sont déduites en employant une approche "porous flow". On suppose que la vitesse d'un véhicule d’une certaine classe est dictée par les propriétés physiques et motrices du véhicule, ainsi que la distribution d'espace vide sur la route. Nous proposons une méthode d'approximation pour dériver la distribution d'espace vide. Dans le but d'explorer plus largement les caractéristiques du flux de trafic notamment requis par les applications de système de transport intelligent (ITS), nous formulons le modèle dans les cadres lagrangien et eulérien. Puis, nous feront appel à une méthode numérique pour la discrétisation du modèle mathématique. Se basant sur le modèle développé nous analyserons les caractéristiques du flux de trafic pour en identifier les propriétés les plus importantes qui nous permettrons de prédire de futures ITS applications et d'organisations du trafic. La possibilité d'appliquer le modèle pour les différentes ITS applications est illustrée par des exemples. Finalement, le modèle développé est validé à l'aide de l'outil de microsimulation.
Title: Modeling heterogeneous vehicular traffic for intelligent transport system applications
Description:
Modélisation de trafic routier hétérogène pour systèmes de transport intelligents
Cette dissertation modélise et analyse les flux de trafic hétérogènes, avec une attention particulière portée à la circulation de voitures et de deux-roues.
L'augmentation du nombre de congestions de trafic a forcé les personnes désirant se déplacer à se diriger vers les le deux-roues (appelé ici PTWs = powered two wheelers), comme les motos, les mopeds et les scooters, du fait de leur facilité de manoeuvre et leur efficacité dans l'espace.
L'augmentation du nombre de PTWs combinée au caractère unique de certaines de leurs fonctionnalités a résulté en un trafic complexe, donc les particularités sont difficiles à recréer avec les approches de modélisation existantes.
Nous développerons ici un modele analytique permettant de reproduire de manière pertinente les particularités d'un flux de véhicules mêlant à la fois les voitures et les deux-roues.
Le trafic se décompose en deux classes de véhicules : les PTWs et les voitures.
Les propriétés fondamentales sont déduites en employant une approche "porous flow".
On suppose que la vitesse d'un véhicule d’une certaine classe est dictée par les propriétés physiques et motrices du véhicule, ainsi que la distribution d'espace vide sur la route.
Nous proposons une méthode d'approximation pour dériver la distribution d'espace vide.
Dans le but d'explorer plus largement les caractéristiques du flux de trafic notamment requis par les applications de système de transport intelligent (ITS), nous formulons le modèle dans les cadres lagrangien et eulérien.
Puis, nous feront appel à une méthode numérique pour la discrétisation du modèle mathématique.
Se basant sur le modèle développé nous analyserons les caractéristiques du flux de trafic pour en identifier les propriétés les plus importantes qui nous permettrons de prédire de futures ITS applications et d'organisations du trafic.
La possibilité d'appliquer le modèle pour les différentes ITS applications est illustrée par des exemples.
Finalement, le modèle développé est validé à l'aide de l'outil de microsimulation.
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