Development of optimization methods for land-use and transportation models

Résumé : Les modèles intégrés d'usage de sol et de transport (LUTI) visent à représenter les interactions complexes entre l'utilisation du sol et l'offre et la demande de transport sur le territoire. Ils sont principalement utilisés pour évaluer différents scénarios de planification, par la simulation de leurs effets tendanciels sur les modes d'utilisation des sols et les comportements de déplacement. La mise en place d'un modèle LUTI nécessite l'estimation de plusieurs types de paramètres pour reproduire le plus fidèlement possible les observations recueillies sur la zone étudiée (données socio-économiques, enquêtes de transport, etc.). La grande majorité des approches de calibration disponibles sont semi-automatiques et estiment un sous-ensemble de paramètres à la fois, sans estimation globale intégrée.Dans ce travail, nous améliorons la procédure de calibration de Tranus, l'un des modèles LUTI les plus utilisés, en développant des outils pour l'estimation automatique et simultanée des paramètres. Parmi les améliorations proposées, nous remplaçons l'estimation de la boucle interne des paramètres endogènes (connus sous le nom de ``shadow prices'') par une procédure d'optimisation appropriée. Pour faire ça, nous examinons attentivement les mathématiques et les théories micro-économiques impliqués dans le calcul des différentes équations du modèle. Pour proposer une solution d'optimisation efficace, nous dissocions l'ensemble du problème d'optimisation en problèmes équivalents plus petits. La validation de notre algorithme d'optimisation est alors réalisée dans des modèles synthétiques où l'ensemble optimal de paramètres est connu.Deuxièmement, dans notre objectif de développer une calibration automatique entièrement intégré, nous avons développé un schéma d'estimation intégré pour les ``shadow prices'' et un sous-ensemble de paramètres difficiles à calibrer. Le système se révèle être supérieur à la qualité de calibration obtenue par l'approche classique, même lorsqu'elle est effectuée par des experts. Nous proposons également une analyse de sensibilité pour identifier les paramètres influents, puis couplés à un algorithme d'optimisation pour améliorer l'étalonnage sur les paramètres sélectionnés.Troisièmement, nous contestons le point de vue classique adopté par Tranus et divers modèles LUTI, que la calibration devrait conduire à des paramètres du modèle pour lesquels la sortie du modèle correspond parfaitement aux données observées. Cela peut en effet entraîner le risque de surparametrisation(pour Tranus, en utilisant trop de paramètres des ``shadow prices''), ce qui, à son tour, minera les capacités prédictives du modèle. Nous proposons donc un modèle de schéma de sélection des paramètres pour atteindre un bon compromis entre la complexité du modèle (dans notre cas, la nombre de ``shadow prices'') et la qualité de l'ajustement des sorties du modèle aux observations.Nos expériences montrent qu'au moins les deux tiers des ``shadow prices'' peuvent être supprimes du modèle tout en donnant un ajustement presque parfait aux observations.La contribution décrite ci-dessus est démontrée sur des modèles Tranus et les données de deux régions métropolitaines, aux États-Unis et en Europe.
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Computer Aided Engineering. Université Grenoble Alpes, 2017. English. 〈NNT : 2017GREAM008〉
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Soumis le : vendredi 12 janvier 2018 - 15:01:30
Dernière modification le : samedi 29 décembre 2018 - 01:15:18

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Thomas Capelle. Development of optimization methods for land-use and transportation models. Computer Aided Engineering. Université Grenoble Alpes, 2017. English. 〈NNT : 2017GREAM008〉. 〈tel-01665395v4〉

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