Traffic flowIn mathematics and transportation engineering, traffic flow is the study of interactions between travellers (including pedestrians, cyclists, drivers, and their vehicles) and infrastructure (including highways, signage, and traffic control devices), with the aim of understanding and developing an optimal transport network with efficient movement of traffic and minimal traffic congestion problems.
Théorie des trois phases du traficLa théorie des trois phases du trafic est une théorie alternative de la modélisation du trafic routier mise au point par Boris Kerner entre 1996 et 2002. Elle se concentre principalement sur l'explication physique de la dégradation des conditions de trafic et des embouteillages résultant sur les autoroutes. À la différence des théories classiques basées sur le diagramme fondamental du trafic qui distinguent deux phases ou régimes (trafic fluide et les congestions), la théorie de Kerner propose trois phases.
Embouteillage (route)vignette|Embouteillage à Los Angeles en 1953. Un embouteillage (« bouchon » ou « file » en Europe, « congestion » au Canada) est un encombrement de la circulation, généralement automobile, réduisant fortement la vitesse de circulation des véhicules sur la voie. right|thumb|Les départs ou les retours de vacances sont une des sources d'embouteillage (Algarve, Portugal, été 2005). Les mots embouteillage, bouchon et congestion (également utilisé en anglais) sont utilisés par analogie, tous ces mots étant auparavant employés dans d'autres domaines.
Circulation routièrethumb|Bouchon routier La circulation routière est le déplacement réglementé des automobiles, d'autres véhicules ou des piétons; au sens large, sur une route, une autoroute ou tout autre type de voirie. vignette|Convention de Genève de 1949 vignette|Convention de Vienne de 1968 La circulation routière s'est développée au vingtième siècle, localement et internationalement. Pour faciliter le développement international de la circulation routière, des conventions ont été établies.
Microscopic traffic flow modelMicroscopic traffic flow models are a class of scientific models of vehicular traffic dynamics. In contrast, to macroscopic models, microscopic traffic flow models simulate single vehicle-driver units, so the dynamic variables of the models represent microscopic properties like the position and velocity of single vehicles. Also known as time-continuous models, all car-following models have in common that they are defined by ordinary differential equations describing the complete dynamics of the vehicles' positions and velocities .
Fundamental diagram of traffic flowThe fundamental diagram of traffic flow is a diagram that gives a relation between road traffic flux (vehicles/hour) and the traffic density (vehicles/km). A macroscopic traffic model involving traffic flux, traffic density and velocity forms the basis of the fundamental diagram. It can be used to predict the capability of a road system, or its behaviour when applying inflow regulation or speed limits. There is a connection between traffic density and vehicle velocity: The more vehicles are on a road, the slower their velocity will be.
Bayesian probabilityBayesian probability (ˈbeɪziən or ˈbeɪʒən ) is an interpretation of the concept of probability, in which, instead of frequency or propensity of some phenomenon, probability is interpreted as reasonable expectation representing a state of knowledge or as quantification of a personal belief. The Bayesian interpretation of probability can be seen as an extension of propositional logic that enables reasoning with hypotheses; that is, with propositions whose truth or falsity is unknown.
Probabilité a posterioriDans le théorème de Bayes, la probabilité a posteriori désigne la probabilité recalculée ou remesurée qu'un évènement ait lieu en prenant en considération une nouvelle information. Autrement dit, la probabilité a posteriori est la probabilité qu'un évènement A ait lieu étant donné que l'évènement B a eu lieu. Elle s'oppose à la probabilité a priori dans l'inférence bayésienne. La loi a priori qu'un évènement ait lieu avec vraisemblance est .
Terre-plein centralvignette|upright=2| Terre-plein central, sur une chaussée à 2x2 voies ou autoroute. Un terre-plein central ou terreplein central est un séparateur central entre les voies de circulation généralement de sens contraires. Il fait partie des dépendances routières des routes. En Belgique, un terre-plein central est un aménagement longitudinal destiné à séparer des chaussées, à l'exception des marquages routiers. Un terre-plein central peut donc constituer une surélévation, notamment sous forme de refuge, de rail de sécurité ou de bande de verdure.
Pointe de consommation électriqueUne est la consommation la plus élevée d’un réseau électrique pendant une période définie (jour, mois, saison). Elle dépend de la localisation et de la période étudiée et, du fait de la dificulté du stockage de l'électricité, pose des problèmes particuliers aux gestionnaires de réseaux et aux producteurs d’électricité. Contrairement à d'autres formes d'énergie, l'énergie électrique ne peut généralement pas être stockée telle quelle à grande échelle, chaque kilowatt-heure devant donc être produit au moment de sa consommation.
Probabilité a prioriDans le théorème de Bayes, la probabilité a priori (ou prior) désigne une probabilité se fondant sur des données ou connaissances antérieures à une observation. Elle s'oppose à la probabilité a posteriori (ou posterior) correspondante qui s'appuie sur les connaissances postérieures à cette observation. Le théorème de Bayes s'énonce de la manière suivante : si . désigne ici la probabilité a priori de , tandis que désigne la probabilité a posteriori, c'est-à-dire la probabilité conditionnelle de sachant .
Voie réservée aux véhicules à occupation multipleUne voie réservée aux véhicules à occupation multiple (en anglais, en ou HOV ou en) est une voie réservée aux véhicules automobiles dont le nombre de passagers dépasse un certain seuil. Ces voies encouragent le covoiturage et les transports en commun par autobus dans les grandes métropoles. Elles sont généralement également ouvertes sans conditions aux véhicules électriques, hybrides rechargeables ainsi qu'aux deux roues motorisés qui occupent moins de place qu'un gros véhicule.
Traffic engineering (transportation)Traffic engineering is a branch of civil engineering that uses engineering techniques to achieve the safe and efficient movement of people and goods on roadways. It focuses mainly on research for safe and efficient traffic flow, such as road geometry, sidewalks and crosswalks, cycling infrastructure, traffic signs, road surface markings and traffic lights. Traffic engineering deals with the functional part of transportation system, except the infrastructures provided.
Inférence bayésiennevignette|Illustration comparant les approches fréquentiste et bayésienne (Christophe Michel, 2018). L’inférence bayésienne est une méthode d'inférence statistique par laquelle on calcule les probabilités de diverses causes hypothétiques à partir de l'observation d'événements connus. Elle s'appuie principalement sur le théorème de Bayes. Le raisonnement bayésien construit, à partir d'observations, une probabilité de la cause d'un type d'événements.
Méthode de Monte-Carlo par chaînes de MarkovLes méthodes de Monte-Carlo par chaînes de Markov, ou méthodes MCMC pour Markov chain Monte Carlo en anglais, sont une classe de méthodes d'échantillonnage à partir de distributions de probabilité. Ces méthodes de Monte-Carlo se basent sur le parcours de chaînes de Markov qui ont pour lois stationnaires les distributions à échantillonner. Certaines méthodes utilisent des marches aléatoires sur les chaînes de Markov (algorithme de Metropolis-Hastings, échantillonnage de Gibbs), alors que d'autres algorithmes, plus complexes, introduisent des contraintes sur les parcours pour essayer d'accélérer la convergence (Monte Carlo Hybride, Surrelaxation successive).
Autoroutevignette|alt=Une autoroute en Allemagne|L’autoroute allemande caractérisée par une vitesse libre sur les deux tiers de son kilomètrage (A20), dotée d'un terre-plein central enherbé à deux glissières de sécurité, de deux bandes d’arrêt d’urgence, et de larges talus enherbés limités par une clôture limitant le risque de collisions accidentelles avec de grands animaux. vignette|Autoroute en Autriche permettant un passage rapide des Alpes, par des ponts et tunnels.
Partitionnement de donnéesvignette|upright=1.2|Exemple de clustering hiérarchique. Le partitionnement de données (ou data clustering en anglais) est une méthode en analyse des données. Elle vise à diviser un ensemble de données en différents « paquets » homogènes, en ce sens que les données de chaque sous-ensemble partagent des caractéristiques communes, qui correspondent le plus souvent à des critères de proximité (similarité informatique) que l'on définit en introduisant des mesures et classes de distance entre objets.
Statistique bayésienneLa statistique bayésienne est une approche statistique fondée sur l'inférence bayésienne, où la probabilité exprime un degré de croyance en un événement. Le degré initial de croyance peut être basé sur des connaissances a priori, telles que les résultats d'expériences antérieures, ou sur des croyances personnelles concernant l'événement. La perspective bayésienne diffère d'un certain nombre d'autres interprétations de la probabilité, comme l'interprétation fréquentiste qui considère la probabilité comme la limite de la fréquence relative d'un événement après de nombreux essais.
Bayes factorThe Bayes factor is a ratio of two competing statistical models represented by their evidence, and is used to quantify the support for one model over the other. The models in questions can have a common set of parameters, such as a null hypothesis and an alternative, but this is not necessary; for instance, it could also be a non-linear model compared to its linear approximation. The Bayes factor can be thought of as a Bayesian analog to the likelihood-ratio test, although it uses the (integrated) marginal likelihood rather than the maximized likelihood.
Inverse probabilityIn probability theory, inverse probability is an obsolete term for the probability distribution of an unobserved variable. Today, the problem of determining an unobserved variable (by whatever method) is called inferential statistics, the method of inverse probability (assigning a probability distribution to an unobserved variable) is called Bayesian probability, the "distribution" of data given the unobserved variable is rather the likelihood function (which is not a probability distribution), and the distribution of an unobserved variable, given both data and a prior distribution, is the posterior distribution.
