Prévision du trafic à court terme par réseau de neurones

T. Dochy (1) , Mehdi Danech-Pajouh (1) , Yves Lechevallier (2)

1 INRETS - Institut National de Recherche sur les Transports et leur Sécurité
2 CLOREC - Automatic classification and pattern recognition

Cet article présente les résultats de travaux visant à introduire une approche neuronale dans une méthode de prévision du trafic à court terme. cette approche repose sur l'hypothèse d'une forte dépendance entre l'heure et le trafic autoroutier. Partant de cette hypothèse, on découpe l'échantillon historique de façon à attribuer à chaque réseau une tranche horaire particulière. Les paramètres du réseau sont ensuite estimés par le biais d'un apprentissage supervisé. Grâce au modèle neuronal la prévision n'est qu'une propagation d'un signal d'entrée au travers d'un réseau de neurones. Cette méthode est évaluée à l'aide de mesures autoroutières relevées durant les mois de juillet et aout de plusieurs années. Sur ces données, on atteint une erreur globale satisfaisante, ce qui ouvre comme perspective de recherche la généralisation du modèle.

Domaines: Modélisation et simulation

T. Dochy, Mehdi Danech-Pajouh, Yves Lechevallier. Prévision du trafic à court terme par réseau de neurones. 1994. ⟨hal-00542226⟩