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La mobilité quotidienne dans les grandes villes du monde : application de la théorie des réseaux bayésiens / Fusco Giovanni
Titre : La mobilité quotidienne dans les grandes villes du monde : application de la théorie des réseaux bayésiens : Sixièmes rencontres de ThéoQuant Type de document : acte de colloque Auteurs : Fusco Giovanni Editeur : ThéMA Importance : 14 p. Langues : Français (fre) Tags : Mobilité urbaine Ville Mondialisation Indicateurs urbains Réseaux bayésiens Résumé : À la frontière entre statistiques multivariées et intelligence artificielle, les réseaux bayésiens sont un puissant outil de modélisation de connaissance systémique. Une utilisation particulièrement intéressante est celle de la recherche des liens causaux entre variables dans une base de données. Dans cet article, nous analysons une base de données urbaines sur la mobilité quotidienne couvrant plus de cent grandes villes mondiales. À l’aide d’algorithmes de génération de réseaux bayésiens, nous avons produit deux réseaux reliant les variables et traduisant deux hypothèses différentes sur la hiérarchie causale entre elles. Si l.on introduit l.hypothèse que la mobilité détermine la structure urbaine, on crée alors un réseau qui identifie la motorisation de la population comme étant une variable cruciale. Ce réseau s.avère plus probable que celui résultant de l.hypothèse opposée. En revanche, les deux réseaux concordent sur l.importance de l.offre de voirie rapide urbaine et de la vitesse moyenne du réseau routier dans l.explication du partage modal et des coûts et des externalités des transports urbains. Laboratoire : Inconnu Type : Com avec acte Publication de Théma : Non La mobilité quotidienne dans les grandes villes du monde : application de la théorie des réseaux bayésiens : Sixièmes rencontres de ThéoQuant [acte de colloque] / Fusco Giovanni . - ThéMA, [s.d.] . - 14 p.
Langues : Français (fre)
Tags : Mobilité urbaine Ville Mondialisation Indicateurs urbains Réseaux bayésiens Résumé : À la frontière entre statistiques multivariées et intelligence artificielle, les réseaux bayésiens sont un puissant outil de modélisation de connaissance systémique. Une utilisation particulièrement intéressante est celle de la recherche des liens causaux entre variables dans une base de données. Dans cet article, nous analysons une base de données urbaines sur la mobilité quotidienne couvrant plus de cent grandes villes mondiales. À l’aide d’algorithmes de génération de réseaux bayésiens, nous avons produit deux réseaux reliant les variables et traduisant deux hypothèses différentes sur la hiérarchie causale entre elles. Si l.on introduit l.hypothèse que la mobilité détermine la structure urbaine, on crée alors un réseau qui identifie la motorisation de la population comme étant une variable cruciale. Ce réseau s.avère plus probable que celui résultant de l.hypothèse opposée. En revanche, les deux réseaux concordent sur l.importance de l.offre de voirie rapide urbaine et de la vitesse moyenne du réseau routier dans l.explication du partage modal et des coûts et des externalités des transports urbains. Laboratoire : Inconnu Type : Com avec acte Publication de Théma : Non Documents numériques
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