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.
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.
Apprentissage profondL'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.
Prévention et sécurité routièresthumb|Limites de vitesses dans différentes zones, affichant une limite « recommandée » de pour l'autoroute (Allemagne). thumb|Les véhicules connaissant une panne ou une autre urgence peuvent s'arrêter dans la bande d'arrêt d'urgence. La prévention routière, ou sécurité routière, est l'ensemble des mesures mises en place pour empêcher les usagers de la route d'être tués ou gravement blessés dans les accidents de la route (prévention des risques), ou en atténuer les conséquences (prévision).
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.
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.
Accident de la routevignette|Accident de la route à une intersection. thumb|Nettoyage de la chaussée après un accident de voitures frontal sur l'avenue Charles-de-Gaulle à Ouagadougou. Un accident de la route (ou accident sur la voie publique : AVP, ou en France accident de la circulation) est une collision non intentionnelle, qui a lieu sur le réseau routier entre un engin roulant (notamment automobile, camion, moto, vélo) et tout autre véhicule ou personne ou animal, se déplaçant ou non, qui engendre au moins des dégâts matériels, voire des traumatismes ou le décès d'une ou plusieurs personnes impliquées.
Réseau de neurones artificielsUn réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.
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.
Réseau de neurones récurrentsUn réseau de neurones récurrents (RNN pour recurrent neural network en anglais) est un réseau de neurones artificiels présentant des connexions récurrentes. Un réseau de neurones récurrents est constitué d'unités (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement et pour lequel il existe au moins un cycle dans la structure. Les unités sont reliées par des arcs (synapses) qui possèdent un poids. La sortie d'un neurone est une combinaison non linéaire de ses entrées.
Prédiction dynamiqueLa prédiction dynamique est une méthode inventée par Newton et Leibniz. Newton l’a appliquée avec succès au mouvement des planètes et de leurs satellites. Depuis elle est devenue la grande méthode de prédiction des mathématiques appliquées. Sa portée est universelle. Tout ce qui est matériel, tout ce qui est en mouvement, peut être étudié avec les outils de la théorie des systèmes dynamiques. Mais il ne faut pas en conclure que pour connaître un système il est nécessaire de connaître sa dynamique.
Mean squared prediction errorIn statistics the mean squared prediction error (MSPE), also known as mean squared error of the predictions, of a smoothing, curve fitting, or regression procedure is the expected value of the squared prediction errors (PE), the square difference between the fitted values implied by the predictive function and the values of the (unobservable) true value g. It is an inverse measure of the explanatory power of and can be used in the process of cross-validation of an estimated model.
Réseau neuronal convolutifEn apprentissage automatique, un réseau de neurones convolutifs ou réseau de neurones à convolution (en anglais CNN ou ConvNet pour convolutional neural networks) est un type de réseau de neurones artificiels acycliques (feed-forward), dans lequel le motif de connexion entre les neurones est inspiré par le cortex visuel des animaux. Les neurones de cette région du cerveau sont arrangés de sorte qu'ils correspondent à des régions qui se chevauchent lors du pavage du champ visuel.
Erreur quadratique moyenneEn statistiques, l’erreur quadratique moyenne d’un estimateur d’un paramètre de dimension 1 (mean squared error (), en anglais) est une mesure caractérisant la « précision » de cet estimateur. Elle est plus souvent appelée « erreur quadratique » (« moyenne » étant sous-entendu) ; elle est parfois appelée aussi « risque quadratique ».
Highway revoltHighway revolts (also freeway revolts, expressway revolts, or road protests) are organized protests against the planning or construction of highways, freeways, expressways, and other civil engineering projects that favor motor vehicles. Many freeway revolts took place in developed countries during the 1960s and 1970s, in response to plans for the construction of new freeways, as advocated for by the highway lobby.
Régression linéaireEn statistiques, en économétrie et en apprentissage automatique, un modèle de régression linéaire est un modèle de régression qui cherche à établir une relation linéaire entre une variable, dite expliquée, et une ou plusieurs variables, dites explicatives. On parle aussi de modèle linéaire ou de modèle de régression linéaire. Parmi les modèles de régression linéaire, le plus simple est l'ajustement affine. Celui-ci consiste à rechercher la droite permettant d'expliquer le comportement d'une variable statistique y comme étant une fonction affine d'une autre variable statistique x.
Modèle linéairevignette|Données aléatoires sous forme de points, et leur régression linéaire. Un modèle linéaire multivarié est un modèle statistique dans lequel on cherche à exprimer une variable aléatoire à expliquer en fonction de variables explicatives X sous forme d'un opérateur linéaire. Le modèle linéaire est donné selon la formule : où Y est une matrice d'observations multivariées, X est une matrice de variables explicatives, B est une matrice de paramètres inconnus à estimer et U est une matrice contenant des erreurs ou du bruit.
Résidu (statistiques)In statistics and optimization, errors and residuals are two closely related and easily confused measures of the deviation of an observed value of an element of a statistical sample from its "true value" (not necessarily observable). The error of an observation is the deviation of the observed value from the true value of a quantity of interest (for example, a population mean). The residual is the difference between the observed value and the estimated value of the quantity of interest (for example, a sample mean).
Types of artificial neural networksThere are many types of artificial neural networks (ANN). Artificial neural networks are computational models inspired by biological neural networks, and are used to approximate functions that are generally unknown. Particularly, they are inspired by the behaviour of neurons and the electrical signals they convey between input (such as from the eyes or nerve endings in the hand), processing, and output from the brain (such as reacting to light, touch, or heat). The way neurons semantically communicate is an area of ongoing research.
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 .
