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SUMMARY:Modélisation et prédiction des flux de voyageurs en zone ferrovi
 aire dense.
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DESCRIPTION:Speakers: Christine Keribin (LMO)\n\nLa gestion des flux de pa
 ssagers est un enjeu majeur pour Transilien SNCF Voyageurs qui doit quotid
 iennement synchroniser des millions de voyageurs avec des milliers de trai
 ns circulant dans la zone dense de Paris et de sa banlieue. Ainsi\, cet op
 érateur ferroviaire équipe de plus en plus ses matériels roulants de ca
 pteurs infrarouges\, qui comptent les passagers en montée et en descente 
 à chaque porte des rames\, fournissant des données riches et utiles pour
  l’étude des flux aussi bien à l’intérieur qu’à l’extérieur d
 es rames.\nÀ l’intérieur\, la connaissance des montées et des descent
 es à chaque porte demeure toutefois insuffisante pour déterminer la char
 ge à bord\, car les rames sont communicantes et permettent aux passagers 
 de se déplacer librement. Il est donc impossible de déduire directement 
 le taux d’occupation à bord dans chaque zone du train\, ce qui est pour
 tant crucial pour fluidifier le flot des passagers. Nous présenterons et 
 comparerons différents modèles de déplacement allant d’une matrice de
  transition unique à un paradigme de réseau neuronal.\nÀ l’extérieur
 \, en étoffant le jeu de données de variables liées à la configuration
  des quais\, nous étudierons le positionnement des voyageurs à quai en p
 roposant une approche fondée sur des modèles de choix discrets pour dét
 erminer les portes de montée.\nTravaux réalisés en collaboration avec R
 . Coulaud (SNCF Transilien)\, J. Lebrun (SNCF Transilien)\, G. Stoltz (Lab
 oratoire de Mathématiques d’Orsay)\, Étienne Côme (GRETTIA\, Universi
 té Gustave Eiffel)\n\nhttps://indico.math.cnrs.fr/event/16671/
LOCATION:GI-UTC
URL:https://indico.math.cnrs.fr/event/16671/
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