Modélisation et analyse des données pour la simulation ferroviaire et la prévision des horaires en temps réel
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0000-0002-6152-2449Contributor(s)
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Keywords
- Analyse de données
- Géolocalisation
- Discrete-event simulation
- Rail transport
- Statistical forecast
- Real-time forecasting
- Supervised learning
- ATESS
- Simulation à évène- ments discrets
- Réseau ferroviaire
- Prévision statistique
- Prédiction temps réel
- Apprentissage supervisé
- Data mining
- Geolocation
Funding organization(s)
Bourse d’excellence du CIRRELT
Projet de recherche international MITACS
Abstract
La SNCF est une société d'État qui gère toute l'infrastructure ferroviaire en France et y opère presque tous les trains. L'exploitation ferroviaire à cette échelle est la cible d'aléas variés et en grand nombre, il est donc important d'anticiper l'évolution du système en temps réel pour offrir de l'information aux voyageurs et aux régulateurs et pour évaluer différents scénarios de gestion de trafic. Il est également important de modéliser fidèlement son comportement pour comparer différentes variantes de la grille horaire. Les présents travaux de recherche portent sur : la géolocalisation des trains; le décalage d'horloge des enregistrements d'évènements de conduite ATESS; les erreurs d’estimation des horaires réalisés des trains; l'évaluation de la qualité des prédictions déterministes et des prévisions statistiques des prochains horaires de trains; et l'amélioration de ces prédictions en ciblant les aspects importants affectant leur qualité.
SNCF is a state-owned company that manages all railway infrastructure in France and operates almost all trains across the country. Railway operations on this scale are subject to varying and numerous uncertainties, making it crucial to anticipate the system's evolution in real-time to provide information to passengers and regulators, as well as to evaluate different traffic management scenarios. It is also important to accurately model its behavior to compare various timetable alternatives. The present research focuses on : train geolocation; clock lag in ATESS records of driving events ; errors in estimating the actual arrival and departure times of trains ; evaluating the quality of deterministic predictions and statistical forecasts of train delays; and improving these predictions by targeting key aspects that affect their quality.