Simulateur géospatial pour le transport urbain

Client 

Blaise Transit

Financement

Subventions d’engagement partenarial (SEP)

Objectif

Le projet visait à aider Blaise Transit à améliorer et automatiser sa plateforme en utilisant un simulateur géospatial pour la sélection de corridors de transport urbain à la demande, et à effectuer une analyse coûts-bénéfices de la prestation de services. L’objectif principal est d’étudier et de proposer une approche de l’agrégation et de l’analyse des données de fréquentation afin de déterminer quand et où les services à la demande présenteront des résultats optimaux. 

Méthodologie

Le projet a introduit une série de mesures pour aider à identifier une zone pilote pour l’exploitation d’un réseau de transport public à la demande. Différentes méthodes ont été mises en œuvre avec Python.

Ensuite, nous avons préparé les ensembles de données de demandes de transport en bus pendant plusieurs jours et nous les avons enrichis en les intégrant à l’ensemble des données de fréquentation et aux données de la matrice de distance.

En utilisant les données de demande enrichies, nous regroupons les demandes de transport en adaptant le regroupement k-means, en séparant les demandes dans chaque groupe et en préparant les données d’entrée pour le processus de routage dynamique.

Enfin, nous simulons le résultat en appliquant le routage dynamique aux demandes de chaque groupe. Nous mesurons la performance du routage dynamique en appliquant un ensemble de mesures aux résultats du routage et en comparant les résultats à la fréquentation statique.

Logiciels

• Python
• GDAL
• QGIS

Domaine

Transport et logistique