FR 3071647 A1 20190329 FR 1858354 A 20180917 [0001] La forme de réalisation d'exemple se rapporte à une planification de transport et trouve une application particulière dans un système et un procédé pour la prédiction de charge de passager sur un réseau de transport. [0002] Dans des réseaux de transport, de l'information sur la charge de passager entre les arrêts peut être utilisée par des planificateurs de transport pour déterminer si le réseau de transport répond aux besoins de ses utilisateurs et pour modifier des programmes, une capacité de véhicule, et équivalent pour procurer un niveau approprié de service d'une manière rentable. [0003] Traditionnellement, de l'information sur la charge de passager a été obtenue manuellement, en plaçant des observateurs sur des véhicules ou aux arrêts ou en utilisant des enquêtes domestiques ou des entrevues de bord de route. Cependant, il s'agit d'un procédé coûteux et long pour collecter des données. Plus récemment, des véhicules ont été pourvus de la capacité de collecter des informations de passager, par exemple par l'intermédiaire de systèmes de validation de ticket automatique (ATV). Cependant, ces systèmes tendent à donner une image incomplète d'occupation de passager d'un véhicule. Bon nombre de ces systèmes détectent d'une manière générale seulement l'embarquement de passagers, par exemple, quand des passagers balayent une machine ATV avec un ticket. Des descentes d'autre part doivent habituellement être déduites des validations ultérieures pour des voyageurs, ou être suivies par des numéros de ticket rendus anonymes, pendant un jour d'opérations. Un ensemble d'heuristiques peut être utilisé, qui prend en compte le fait que certains passagers font des voyages à plusieurs tronçons, descendant à un arrêt et embarquant à un autre avant de 2 terminer leur voyage et que les passagers reviennent généralement à l'origine de leur premier voyage du jour à la fin de la journée. [0004] Pour estimer le nombre de passagers qui se 5 déplacent entre deux points quelconques sur le réseau, des procédés ont été développés, comme cela est décrit par exemple dans la publication U.S. L'information peut être stockée dans une [0005] Cependant, ces procédés se sont avérés SOUS-10 estimer la charge de passager dans certains cas. Par exemple, certains passagers peuvent oublier de valider leurs tickets ou ne pas réussir à acheter un ticket. Il n° 20150186792. matrice. en résulte qu'une surcharge peut se produire dans certains véhicules, ce qui conduit à un mécontentement 15 de passager et une perte potentielle de revenus par une perte de voyageurs. Ceci se traduit par des changements de comportement de voyageur au fil du temps. Par exemple, le nombre de passagers sur un véhicule particulier peut varier au cours d'une journée, le 20 nombre de voyageurs sur le réseau peut varier au cours d'une semaine, le nombre de voyageurs à un arrêt particulier peut varier au cours des heures, et équivalent. [0006] Il subsiste un besoin d'un système et d'un 25 procédé pour une prévision plus réaliste de charges réelles à partir de données collectées de manière automatique. BREVE DESCRIPTION 30 [0007] Selon un aspect de la forme de réalisation d'exemple, un procédé destiné à prédire une charge de passager comprend le fait de prévoir un classificateur qui a été entraîné pour prédire des charges de passager 3 à des arrêts de véhicule sur une route de transport, sur la base de charges de passager reconstruites pour des arrêts de véhicule sur la route. Des données de transaction sont acquises pour des passagers qui 5 embarquent à des arrêts de véhicule sur la route de transport. Des charges de passager reconstruites sont calculées pour des arrêts de véhicule sur la route sur la base des données de transaction. Avec le classificateur entraîné, une charge de passager pour au 10 moins un des arrêts de véhicule sur la route de transport est prédite, sur la base de la charge de passager reconstruite pour l'arrêt de véhicule. [0008] Une ou plusieurs étapes du procédé peuvent être mises en oeuvre avec un processeur. 15 [0009] Selon un autre aspect de la forme de réalisation d'exemple, un système destiné à prédire une charge de passage comprend un classificateur qui a été entraîné pour prédire des charges de passager à des arrêts de véhicule sur une route de transport, sur la base de 20 charges de passager reconstruites pour des arrêts de véhicule sur la route. Un composant de reconstruction de voyage prédit des arrêts de descente pour des voyages de passager sur la base de données de transaction pour des passagers qui embarquent à des arrêts de véhicule sur la 25 route de transport. Un composant de reconstruction de charge calcule des charges de passager reconstruites pour des arrêts de véhicule sur la route, sur la base des arrêts d'embarquement et des arrêts de descente prédits. Un composant de prédiction de charge utilise le 30 classificateur entraîné pour prédire une charge de passager pour au moins un des arrêts de véhicule sur la route de transport, sur la base de la charge de passager reconstruite pour l'arrêt de véhicule. Un processeur met en oeuvre le composant de reconstruction de voyage, le composant de reconstruction de charge, et le composant de prédiction de charge. [0010] Selon un autre aspect de la forme de réalisation d'exemple, un procédé de génération d'un système destiné 5 à prédire une charge de passager comprend le fait d'acquérir des données de transaction pour des passagers qui embarquent à des arrêts de véhicule sur une pluralité de routes de transport dans un réseau de transport et de calculer des charges de passager 10 reconstruites pour les arrêts de véhicule sur la pluralité de routes de transport, sur la base des données de transaction. Le procédé comprend en outré le fait d'acquérir des données de compte pour des passagers qui embarquent à des arrêts de véhicule sur la pluralité 15 de routes de transport et de calculer des charges de passager réelles pour les arrêts de véhicule sur la pluralité de routes de transport, sur la base des données de compte. Un classificateur est entraîné pour prédire des charges de passager à des arrêts de véhicule 20 sur une route de transport dans le réseau de transport. L'entraînement est basé sur les charges de passager reconstruites et les charges de passager réelles sur la pluralité de routes de transport. Le classificateur entraîné est stocké dans une mémoire pour prédire une 25 charge de passager pour un des arrêts de véhicule sur une des routes de transport, sur la base d'une nouvelle charge de passager reconstruite pour l'arrêt de véhicule. [0011] Une ou plusieurs étapes du procédé peuvent être 30 mises en oeuvre avec un processeur. BREVE DESCRIPTION DES DESSINS 5 [0012] La figure 1 est un schéma fonctionnel d'un environnement dans lequel fonctionne un système destiné à prédire une charge de passager ; [0013] La figure 2 est un schéma fonctionnel d'un 5 système de prédiction de charge d'exemple ; [0014] La figure 3 est un organigramme illustrant un procédé destiné à prédire une charge de passager ; [0015] La figure 4 est un graphique montrant une erreur moyenne (MAE) dans des charges de passager prédites pour 10 des voyages faits sur une route de transport au cours d'un mois ; et [0016] La figure 5 est un graphique montrant une charge réelle (charge APC), une charge prédite, et une charge reconstruite (charge FC) à des arrêts dans un voyage sur 15 une route de transport. DESCRIPTION DETAILLEE [0017] Un système et un procédé destinés à prédire des 20 charges de passager sur des véhicules dans un réseau de transport sont décrits. Les charges prédites sont de valeur pour des agences qui équilibrent satisfaction de voyageur et coûts de fonctionnement. Les charges prédites expliquent des différences entre les charges de 25 passager reconstruites, déduites des données de transaction, et les charges de passager réelles à bord des véhicules. [0018] Telle qu'utilisée ici, la charge de passager réelle à un arrêt donné est le nombre de passagers à 30 bord d'un véhicule de transport et correspond au nombre de passagers à bord avant l'arrivée à l'arrêt plus le nombre de passagers qui embarquent à l'arrêt, moins le nombre de passagers qui descendent à l'arrêt. Dans certains cas, la charge de passager réelle peut être une 6 valeur globale ou moyenne, calculée sur plusieurs voyages faits par le même ou des véhicules de transport différents sur la même route de transport. [0019] Si l'on se réfère aux figures 1 et 2, un système 5 de calcul de charge 10 analyse des données de transaction 12 (parfois appelées données de collecte de prix (FC)), qui sont reçues, directement ou indirectement, d'un réseau de transport associé 14. En utilisant les données de transaction, le système 10 10 génère des données de charge de passager prédite 16 pour une ou plusieurs routes du réseau de transport 14, ou de l'information basée dessus. Les données de transaction 12 peuvent être reçues par le système 10 depuis un serveur de collecte de données intermédiaires (DCS) 18, 15 qui collecte les données de diverses parties du réseau et peut traiter les données, par exemple, afin de collecter des prix pour des voyages faits par des utilisateurs du réseau 14. [0020] Le réseau de transport 14 peut être tel que 20 décrit, par publications 20170169373, 20160364645, 20140201066, 25 20130317742, U.S. n° 20170132544, 20160123748, 20140089036, 20170206715, 20170109764, 20160033283, 20130317884, 20170206201, 20170053209, 20140288982, 20130317747, exemple, dans une ou plusieurs des 20130185324, et la demande U.S. n° 15/151 773, déposée le 11 mai 2016, intitulée « TRAVEL DEMAND INFERENCE FOR PUBLIC TRANSPORTATION SIMULATION », par Boris Chidlovskii. [0021] A titre d'exemple, le réseau de transport 14 30 comprend de multiples véhicules de transport en commun 20, 22, etc., tel que des bus ou des trams. Les véhicules se déplacent sur différentes routes 24, 26, etc. du réseau 14, en fonction de programmes de prédéfinis, pour fournir des services de transport qui 7 sont utilisés par un grand nombre d'utilisateurs, qui peuvent être appelés passagers ou voyageurs. Chaque route peut inclure un ensemble d'arrêts prédéterminés 28, 30, 32, etc. (tels que des arrêts de bus ou des 5 arrêts de tram), à des emplacements fixes sur la route, où les passagers peuvent embarquer dans ou descendre d'un véhicule pendant un voyage de véhicule donné. Chaque voyage de véhicule peut commencer au premier arrêt sur la route, faire des arrêts à un ou plusieurs 10 arrêts intermédiaires, et terminer le voyage à un arrêt final sur la route. Dans certains cas, le dernier arrêt d'un voyage peut être le même que le premier arrêt du prochain voyage. [0022] Des unités de collecte de données, telles que des 15 dispositifs de validation de ticket automatique 34, 36 dans ou associés aux véhicules collectent des données de transaction 12 pour chaque transaction avec un passager, qui sont envoyées au serveur de collecte de données 18 et/ou au système de calcul de charge 10, pour le 20 traitement. Le dispositif ATV 34, 36 peut inclure une balise de transaction d'identification de radiofréquence (RFID) qui collecte des données de transaction 12 pour des voyageurs. Chaque véhicule 20, 22 peut inclure un ou plusieurs dispositifs de validation de ticket 25 automatique 34, 36, par exemple, montés dans la zone de passager du véhicule ou la porte par où les passagers entrent dans ou sortent du véhicule Dans certaines formes de réalisation, les dispositifs de validation de ticket automatique 34, 36 peuvent se trouver au niveau 30 de ou près des arrêts sur la route de transport, par exemple, sur des plates-formes ou au niveau de portes d'entrée. Les données de transaction 12, générées par les dispositifs de validation de ticket automatique 34, 36, sont collectées par le système de collecte de 8 données 18, et peuvent être utilisées, dans certains cas, pour facturer des passagers pour leurs voyages. [0023] Un ou plusieurs des véhicules 20 peuvent être équipés d'un compteur de passager automatisé (APC) 38, 5 qui détecte des passagers qui entrent et/ou sortent du véhicule. Chaque détection d'une personne est associée à un horodatage respectif. Les données de compte 40 sont envoyées au système 10 depuis le compteur de passager automatisé 38, qui lie les comptes aux arrêts de 10 véhicule sur un voyage de véhicule en comparant les horodatages des comptes et les temps d'arrêt observés du véhicule. Les compteurs de passager automatisés peuvent fonctionner en utilisant des lumières infrarouges au-dessus des passages de porte du véhicule. Un ensemble de 15 faisceaux infrarouges est espacé de telle sorte que l'ordre dans lequel le faisceau est coupé par une personne détermine si elle entre ou sort du véhicule. En variante, des caméras de télévision en circuit fermé peuvent être utilisées, avec un logiciel de comptage de 20 personne intelligent, pour enregistrer le nombre de personnes qui montent et descendent à chaque arrêt. [0024] Les véhicules sur une route ou sur le réseau ne doivent pas nécessairement tous être équipés d'un compteur de passager automatisé 38. Les systèmes de 25 compteur de passager automatisé peuvent être coûteux à entretenir et à faire fonctionner. Des véhicules équipés peuvent réaliser de nombreux voyages le long des différentes routes du réseau et les données collectées peuvent être assimilées et analysées avant que les 30 charges de passager soient disponibles. Dans d'autres formes de réalisation, les données de compte sont obtenues par des personnes affectées au comptage du nombre de passagers qui entrent et sortent du véhicule à chaque arrêt. Les données de compte 40 pour chacun d'un 9 ensemble de temps d'arrêt sont ensuite envoyées au système. Les personnes qui réalisent le comptage peuvent se trouver dans les véhicules ou être placées aux arrêts. 5 [0025] Dans les présents système et procédé, les données de transaction 12 sont utilisées pour prédire la charge de passager 16 à ou entre un ou plusieurs arrêts sur la ou les routes 24, 26, en particulier, pour des arrêts où il n'y a pas de données de compte 40 disponibles, par 10 apprentissage d'une relation entre les données de compte observées 40 et les données de charge reconstruites 42 déduites des données de transaction 12. [0026] Les charges prédites 16 peuvent différer des charges reconstruites 42, générées à partir des données 15 de transaction 12. La différence peut être pour une variété de raisons : certains voyageurs peuvent être autorisés à embarquer sans enregistrement, par exemple, du fait qu'ils détiennent des laisser-passer qui leur permettent de voyager sans tickets. D'autres peuvent 20 oublier de s'enregistrer ou éviter intentionnellement de s'enregistrer. Certains passagers peuvent utiliser tickets à usage unique ou d'autres tickets, tels que des tickets en papier, qui ne sont pas observés par le système. 25 [0027] Les dispositifs de validation de ticket automatique (ATV) 34, 36 et les compteurs 38 peuvent délivrer les données de transaction 12 et les données de compte 40 au système de collecte de données 18 et/ou au système 10 par une connexion filaire ou sans fil 44. 30 Différents procédés de transfert des données 12, 40 sont prévus, par exemple par l'intermédiaire d'un réseau étendu, tel que Internet, en utilisant des périphériques d'utilisateur intelligents 46 tels que des dispositifs de relais (voir par exemple, la publication U.S. n° 10 20140201066), par l'intermédiaire d'un réseau local ou d'une connexion directe quand le véhicule est revenu à son emplacement de base, ou par l'intermédiaire d'une communication à courte portée quand le véhicule est à 5 portée d'un dispositif de communication fixe 48, qui peut être positionné au niveau de ou près d'un ou plusieurs des arrêts 28, 30, 32, etc. Le dispositif de communication fixe 48 peut transmettre des données au système 10 de manière filaire ou sans fil. Comme cela 10 sera apprécié, le système et le procédé ne sont pas limités aux procédés utilisés pour collecter et transmettre les données 12, 40 et plus d'un procédé peut être utilisé. [0028] Dans une forme de réalisation, au moins quelques 15 utilisateurs du réseau de transport se préenregistrent avec le système de collecte de données 18 ou avec un autre système d'enregistrement. L'utilisateur est doté d'un ticket électronique 50, qui permet à l'utilisateur de faire des voyages sur le réseau et de payer les 20 voyages, par exemple, par retrait d'un montant respectif d'une valeur enregistrée sur la carte ou en débitant la carte de crédit de l'utilisateur. Le ticket électronique 50 peut être sous forme d'une carte physique, par exemple, avec une puce RFID, ou peut être sous la forme 25 d'une application logicielle sur le périphérique intelligent 46, qui est équipé d'un dispositif de communication à courte portée. Quand l'utilisateur balaye le dispositif de validation de ticket automatique 34, 36 avec la carte à puce ou le téléphone 46, le 30 dispositif de validation de ticket automatique détermine si le ticket est valide pour le voyage et, s'il est validé, génère des données de transaction 12 pour une transaction. 11 [0029] Dans certains cas, un identifiant unique (identification de l'utilisateur) 52 est associé à chacun des utilisateurs enregistrés, lequel peut être enregistré sur le ticket électronique 50. D'autres 5 utilisateurs du réseau peuvent utiliser un ticket prépayé 50, qui permet à un utilisateur d'ajouter une somme au ticket de manière anonyme. Le ticket 50 peut avoir un identifiant unique 52 qui est déduit comme étant associé aux voyages faits par le porteur de ticket 10 et peut être traité de la même manière qu'une identification de l'utilisateur à des fins d'analyse. [0030] Dans certaines formes de réalisation, le dispositif de validation de ticket automatique (ATV)34 et le compteur de passager automatisé (APC) 38 peuvent 15 être incorporés dans une unité de collecte de données commune dans le véhicule qui délivre les données de compte et les données de transaction. [0031] Chaque fois qu'un utilisateur balaye un dispositif de validation de ticket automatique 34 avec 20 son ticket électronique 50, de l'information passe entre le ticket électronique 50 et le dispositif de validation de ticket automatique, par exemple par communication à courte portée, telle qu'une communication de champ rapproché, et si le ticket électronique 50 est valide 25 (par exemple pour la route et/ou l'heure), des données de transaction 12 sont générées. Les données de transaction 12 peuvent inclure une partie ou la totalité de l'identification de ticket/utilisateur 52, un horodatage de la transaction 54, des données de 30 localisation 56, et un identifiant de véhicule/ validation de ticket automatique 58. Les données 12 délivrées sont suffisantes pour identifier l'arrêt 30 sur la route programmée où le passager respectif est monté à bord du véhicule. 12 [0032] Les données de localisation 56 peuvent être générées en utilisant un dispositif de localisation de véhicule automatisée (AVL) 60 à bord du véhicule 20. Dans une forme de réalisation, le dispositif de 5 localisation de véhicule automatisée comprend un système GPS à bord du véhicule, qui communique avec un satellite 62 pour identifier l'emplacement du véhicule à chaque arrêt. En variante, le dispositif de localisation de véhicule automatisée acquiert de l'information de 10 localisation à partir des balises fixes 48 aux arrêts, dont chacune transmet un emplacement respectif au véhicule, quand il est dans le champ de communication. Un tel système est décrit, par exemple, dans la publication U.S. n° 20170206715, publiée le 20 juillet 15 2017, intitulée « LOCALIZATION OF TRANSACTION OF TAGS », par Remi Feuillette, et autres. Dans d'autres formes de réalisation, où des dispositifs de validation de ticket automatique 34, 36 sont dans un emplacement fixe, le long de la route, l'emplacement 56 du dispositif de 20 validation de ticket automatique peut être associé au ticket électronique 50 quand l'utilisateur balaye le dispositif de validation de ticket automatique avec le ticket. Dans certaines formes de réalisation, où le système ne reçoit pas de données de localisation du 25 réseau 14, les données de localisation 56 peuvent être générées par le système 10, par exemple, en comparant l'horodatage de transaction 54 avec des temps d'arrêt programmés à chaque arrêt pour la route, qui peuvent être stockés dans un programme de route 64. 30 [0033] L'horodatage 54 peut être produit par une horloge faisant partie de ou associée au dispositif de validation de ticket automatique 34. L'horloge peut être périodiquement temps précise synchronisée fournie par avec de l'information les balises fixes 48 de aux 13 arrêts, dont chacune transmet un signal horaire respectif au véhicule, quand il est dans le champ de communication. Le dispositif de localisation de véhicule automatisée 60 peut également inclure une horloge qui 5 délivre des horodatages pour chacun des arrêts. L'horloge de localisation de véhicule automatisée peut être synchronisée périodiquement avec la ou les horloges de validation de ticket automatique et/ou de balise. Les horodatages de transaction 54 peuvent différer des temps 10 d'arrêt fournis par le dispositif de localisation de véhicule automatisée 60, en fonction du fait que la transaction a lieu avant ou après l'embarquement. [0034] L'identification de véhicule/validation de ticket automatique 58 peut être utilisée pour associer le 15 véhicule aux autres données de transaction 12 et aux données de compte 40. [0035] Les données de compte 40 peuvent être calculées par le compteur de passager automatisé 38, en conservant un compte en cours du nombre total de passagers à bord 20 le véhicule, sur la base des mouvements détectés de personnes dans et hors du véhicule. Dans d'autres formes de réalisation, les données de compte 40 peuvent simplement être des données brutes sur les détections de passager qui sont collectées et envoyées au système 10. 25 Dans certaines formes de réalisation, chaque entrée/départ de passager peut être associée à un horodatage. Les données de compte de compteur de passager automatisé 40 permettent ainsi à la charge de passager réelle 66 (données de compteur de passager 30 automatisé) à un arrêt donné d'être déterminée. [0036] Si l'on continue à se référer à la figure 2, le système de calcul de charge 10 comprend une mémoire 70, qui stocke des instructions 72 pour la mise en oeuvre du procédé d'exemple, et un processeur 74, en communication avec la 14 mémoire, pour exécuter les instructions. En particulier, le processeur 74 exécute des instructions pour la mise en oeuvre du procédé exposé dans la figure 3. Le processeur peut également commander le fonctionnement 5 global du système informatique 10 par exécution des instructions de traitement qui sont stockées dans la mémoire 70. Le système informatique mis en oeuvre par ordinateur 10 comprend également une ou plusieurs interfaces d'entrée-sortie (E/S) 76, 78 pour communiquer 10 avec des dispositifs externes, tels que le système de collecte de données 18 et/ou le réseau 14, par exemple par l'intermédiaire d'une liaison 80, tel qu'un réseau filaire ou sans fil, tel que Internet. [0037] L'interface d'entrée-sortie 76 reçoit comme 15 entrée les données de transaction (FC) 12 et les données de compte 40 pour une ou plusieurs routes du réseau pour chacun d'un ensemble de voyages de véhicule. L'interface d'entrée-sortie 78 peut délivrer les données de charge de passager prédite 16, ou de l'information basée 20 dessus, à un dispositif de sortie 82, tel qu'un dispositif d'affichage, une imprimante, un dispositif informatique de client, incorporant un ou plusieurs d'un ordinateur incorporant une mémoire et un processeur, un dispositif d'affichage pour afficher de l'information 25 pour les utilisateurs, et un dispositif d'entrée d'utilisateur pour entrer du texte et/ou pour communiquer de l'information entrée par l'utilisateur et des sélections de commande au processeur, qui peut inclure un ou plusieurs d'un clavier, d'un pavé 30 numérique, d'un écran tactile, d'un écran inscriptible, et d'un dispositif de commande de curseur, tel qu'une souris, une boule de commande, ou équivalent. Les différents composants matériels 70, 74, 76, 78 du système 10 peuvent tous être connectés par un bus 84. Le 15 système 10 peut être hébergé par un ou plusieurs dispositifs informatiques, tels que l'ordinateur serveur illustré 86. [0038] Le système informatique 10 peut comprendre un ou 5 plusieurs d'un ordinateur individuel, tel qu'un appareil de bureau, un ordinateur portable, un ordinateur de poche, un assistant numérique portatif (PDA), un ordinateur serveur, un téléphone cellulaire, une tablette, un récepteur de message, une combinaison de 10 ceux-ci, ou un autre dispositif informatique capable d'exécuter des instructions pour la mise en oeuvre du procédé d'exemple. [0039] La mémoire 70 peut représenter n'importe quel type de support lisible par ordinateur non-transitoire 15 tel qu'une mémoire vive (RAM), une mémoire morte (ROM), un disque ou une bande magnétique, un disque optique, une mémoire inscriptible ou une mémoire holographique. Dans une forme de réalisation, la mémoire 70 comporte une combinaison de mémoire vive et de mémoire morte. 20 Dans certaines formes de réalisation, le processeur 74 et la mémoire 70 peuvent être combinés dans une puce unique. Les interfaces d'entrée-sortie (E/S) 76, 78 permettent à l'ordinateur de communiquer avec d'autres dispositifs par l'intermédiaire d'un réseau 25 informatique, tel qu'un réseau local (LAN) ou un réseau étendu (WAN), ou Internet, et peuvent comporter un modulateur/démodulateur (MODEM), un routeur, un câble, et/ou un port Ethernet. La mémoire 70 stocke des instructions pour mettre en oeuvre le procédé d'exemple 30 ainsi que les données traitées, telles que des données de charge de passager réelle (données de compteur de passager automatisé) 66 et des données de charge de passager prédite 16. [0040] Le processeur numérique 74 peut prendre 16 différentes formes, comme par exemple un processeur à un seul coeur, un processeur à double coeur (ou d'une manière plus générale un processeur à plusieurs coeurs), un processeur numérique et un coprocesseur mathématique de un circuit de 5 coopération, équivalent. [0041] Le terme commande numérique, OU « logiciel », tel qu'utilisé ici, est prévu pour englober n'importe quelle collection ou jeu d'instructions pouvant être exécutées par un ordinateur ou 10 un autre système numérique de façon à configurer l'ordinateur ou un autre système numérique pour effectuer la tâche qui est l'objet du logiciel. Le terme « logiciel » tel qu'utilisé ici est prévu pour englober les instructions stockées dans un support de stockage tel qu'une mémoire 15 vive, un disque dur, un disque optique, et ainsi de suite, et est également prévu pour englober ce que l'on appelle « micro-logiciel » qui est un logiciel stocké dans une mémoire morte et ainsi de suite. Un tel logiciel peut être organisé de différentes manières, et peut comprendre des sous forme de bibliothèques, 20 composants logiciels organisés des programmes basés distant et ainsi de stockés sur un serveur code source, du code sur Internet suite, du interprétatif, du exécutable, et ainsi de suite. Il est prévu que le logiciel code objet, du code directement système ou appelle un 25 puisse impliquer du code au niveau autre logiciel qui se trouve sur un serveur ou un autre emplacement pour remplir certaines fonctions. [0042] Les instructions logicielles 72 peuvent comprendre différents composants pour mettre en oeuvre 30 des parties du procédé. Dans certaines formes de réalisation, certains ou tous les composants logiciels peuvent être totalement ou en partie résidents sur le dispositif de client 82 et/ou le système de collecte de données 18. 17 [0043] Les instructions de logiciel illustrées comprennent un composant de reconstruction de voyage de passager 90, un composant de reconstruction de charge FC 92, un composant de calcul de charge de compteur de 5 passager automatisé 94, un composant d'entraînement 96, un composant de prédiction de charge 98, un composant de modification de réseau optionnel 100, et un composant de sortie 102. [0044] Le composant de reconstruction de voyage de 10 passager 90 calcule des données d'embarquement et de descente 102 pour chaque route 24, 26 dans le réseau 14 (ou pour au moins certaines routes), sur la base des d'embarquement et d'embarquements à route pour un voyage [0045] Le composant de reconstruction de voyage 90 traite en premier les données de transaction 12 pour 20 associer chaque transaction enregistrée à d'embarquement sur une route donnée pendant un véhicule donné. Le procédé d'identification de l'arrêt d'embarquement peut varier, en fonction de l'information prévue dans les données de transaction 12. Par exemple, 25 dans certains cas, par exemple quand le dispositif de validation de ticket automatique 34 est à un emplacement fixe, par exemple, à l'emplacement d'arrêt, l'emplacement d'arrêt peut être inclus dans les données de transaction pour le voyage du passager. Dans d'autres 30 formes de réalisation, l'arrêt d'embarquement peut être déduit de l'horodatage 54 de la transaction et/ou des données de localisation associées 56. Par exemple, des temps d'arrêt observés pour des véhicules sur une route peuvent être compilés à partir des données de données de transaction 12. Les données de descente 102 comprennent le nombre 15 chaque arrêt le long de chaque donné et le nombre prévu de descentes à chaque arrêt, sur la base des données de transaction (FC). un arrêt voyage de 18 transaction enregistrées 12 et/ou être extraits des données de localisation de véhicule automatisée 60. Ces temps d'arrêt observés peuvent être groupés dans une séquence de temps d'arrêt qui sont alignés sur des temps 5 d'arrêt théoriques pour le voyage programmé, qui sont disponibles à partir du programme de route 64. Les services de transport planifiés pour chaque route dans le réseau 14 peuvent être décrits dans des fichiers de format GFTS (General Transit Feed Specification) 10 distribués au public, qui peuvent être utilisés ou adaptés pour une utilisation comme programme de route 64. Chaque embarquement de passager peut être ainsi associé à un arrêt particulier et à un temps d'arrêt théorique. 15 [0046] Puisque disponibles à reconstruction d'heuristiques 104 ne sont généralement pas composant de un ensemble aux données de transaction 12, les descentes partir du réseau 14, le de voyage 90 applique collectées pour chaque passager tout au long d'une 20 journée, ou sur une autre durée appropriée, pour prédire une descente associée à chaque embarquement de passager identifié. Le passager est supposé être le même si la même identification d'utilisateur ou identification de ticket 50 est utilisée dans plus d'une transaction sur 25 le réseau. Les heuristiques 104 d'exemple peuvent comprendre une partie ou la totalité de : [0047] 1. Les utilisateurs reviennent à leur arrêt de destination de voyage précédent pour leur prochain voyage, ou à l'arrêt le plus proche sur la route suivante, c'est- 30 à-dire que les utilisateurs descendent à l'arrêt le plus proche de l'arrêt d'embarquement suivant dans leur historique du jour. [0048] 2. Les utilisateurs ont généralement une utilisation symétrique du réseau, c'est-à-dire que le 19 premier embarquement du jour est la destination finale du même jour (ou de la veille), en supposant qu'il est possible, étant donnée la route choisie pour le dernier embarquement. Un jour peut être défini comme une période de 5 24 heures commençant à minuit, ou à une certaine autre heure prédéfinie. [0049] 3. Pour des utilisateurs faisant seulement un embarquant dans la journée, la descente peut être supposée suivre une distribution de descente qui est la même que des 10 utilisateurs avec de multiples embarquements (ou en variante ces embarquements peuvent être ignorés). [0050] 4. Les arrêts de descente pour des voyageurs sans tickets électroniques 50, comme ceux utilisant des tickets de voyage unique (comprenant des tickets à plusieurs 15 trajets) suivent une distribution similaire à ceux utilisant des cartes à puce dans leurs embarquements et descentes. [0051] Des procédés d'application d'heuristiques pour lier des embarquements à des descentes sur la même route 20 sont décrits, par exemple dans la publication U.S. n° 20130317884 et la publication U.S. n° 20130317742 mentionnées ci-dessus, et la demande U.S. n° 15/788 334, déposée le 19 octobre 2017, intitulée « GOAL-BASED TRAVEL RECONSTRUCTION », par Joseph Rozen, et autres. 25 D'autres heuristiques peuvent être utilisés en plus ou au lieu de ces derniers. Le but est d'associer chaque arrêt d'embarquement de passager, identifié à partir des données de transaction, à un arrêt de descente respectif sur la même route et le même voyage de véhicule. Les 30 données d'embarquement et de descente peuvent être agrégées pour les passagers dans le même voyage de véhicule pour identifier le nombre d'embarquements et de descentes de passager à chaque arrêt. Dans certains cas, les données peuvent être agrégées sur plusieurs jours, 20 par exemple pour le même temps de voyage programmé, et éventuellement faire ensuite l'objet d'une moyenne pour procurer des nombres quotidiens moyens d'embarquements et de descentes de passager. 5 [0052] Le composant de reconstruction de charge FC 92 implique une charge de passager reconstruite 42 entre une paire d'arrêts, sur un service donné le long d'une route, sur la base des données d'embarquement et de descente 102. Ceci peut inclure, pour chaque arrêt dans 10 l'ordre le long de la route, en partant du premier, le calcul de la charge de passager reconstruite (charge FC) sous la forme d'une somme : Charge de passager = nombre de passagers déjà à bord + 15 nombre de passagers qui embarquent - nombre de passagers qui descendent (1) [0053] Pour le premier arrêt, le nombre de passagers à bord peut être supposé être à zéro, à moins que la route soit une route continue dans laquelle des passagers peuvent entrer et sortir à n'importe quel arrêt. De 20 même, pour le dernier arrêt, seule une descente peut être permise, de sorte que la charge de passager peut être établie à zéro, excepté dans le cas de la route continue. [0054] Le composant de calcul de charge de compteur de 25 passager automatisé 94 calcule la charge de passager réelle 66 d'une manière similaire, mais dans ce cas en utilisant les comptes d'embarquement et de descente dans les données de compte 40. Comme cela est à noter, les données de compteur de passager automatisé peuvent être 30 seulement disponibles pour un nombre limité de temps d'arrêt pendant un jour donné, en permettant à des véhicules équipés d'un dispositif de compteur de passager automatisé 38 de tourner autour du réseau pour 21 collecter des comptes pour les différentes routes pendant le mois. [0055] Le composant d'entraînement 96 entraîne un classificateur 108 destiné à prédire les données de 5 charge de passager 16. Le composant d'entraînement 96 apprend des paramètres d'un modèle de classificateur dans le but de minimiser, sur toutes les données d'entraînement 66, 42, la différence entre chaque charge de passager reconstruite 42 et la charge de passager 10 respective 66 pour chaque arrêt sur la route. Le classificateur peut comprendre un ou plusieurs modèles de classificateur 110, 112, etc. Dans une forme de réalisation d'exemple, un modèle secondaire de classificateur 110 est entraîné pour chaque route 24, 15 26, si des données d'entraînement suffisantes sont disponibles. Un modèle de classificateur global 112 peut être entraîné sur des données d'entraînement pour un nombre de routes, telles que deux ou trois routes ou plus. Les différents modèles secondaires 110, 112 sont 20 combinés dans un modèle de classificateur hiérarchique unique 108. [0056] Le ou les modèles de classificateur peuvent être chacun un (de multiples) classificateur à régression linéaire qui est entraîné pour optimiser (par exemple 25 minimiser), sur l'ensemble de l'entraînement, une fonction de perte qui prend comme entrée la charge de passager réelle 66 et la charge de passager reconstruite respective 42 (et/ou un ou plusieurs autres facteurs) pour chacun d'un ensemble d'arrêts de véhicule sur la 30 route ou le réseau entier. Dans l'entraînement, des paramètres On sont appris pour une pondération de chacun des facteurs F,, où n est le nombre de facteurs. La perte devant être minimisée est ainsi une fonction, sur un ensemble de N échantillons d'entraînement, d'une 22 différence entre la charge de passager réelle APCL et une fonction prédéfinie f de l'ensemble de facteurs pondérés avec les paramètres On Fi,. La fonction f peut simplement être la somme de l'ensemble de facteurs 5 pondérés avec les paramètres, peut inclure des termes supplémentaires, tels qu'un terme polarisé, ou peut être une fonction plus complexe. Les paramètres en peuvent être des valeurs scalaires ou tirés de distributions de probabilité (qui peuvent être quantifiées dans un 10 ensemble de lots). [0057] Comme cela sera apprécié, plutôt que de minimiser une fonction de perte, on peut avoir une fonction qui maximise une similitude entre APCL et la charge de passager prédite calculée avec la fonction f. 15 [0058] Le ou les modèles de classificateur peuvent être entraînés en utilisant, comme entrée, les données de charge réelles 66 pour un arrêt donné et certains ou la totalité des facteurs Fr, suivants : 1. Charge FC : la charge de passager reconstruite 20 pour l'arrêt de véhicule donné sur la route de transport. 2. Charge FC au temps d'arrêt précédent : la charge de passager reconstruite pour l'arrêt de véhicule immédiatement précédent sur la route de transport (qui 25 peut être établie à zéro quand l'arrêt de véhicule donné est le premier arrêt sur la route). 3. Embarquement FC : un nombre estimé des passagers qui embarquent à l'arrêt de véhicule donné sur la route de transport, extrait des données de transaction pour 30 l'arrêt donné. 4. Embarquements FC agrégés pour le voyage de véhicule : un agrégat des nombres estimés de passagers montant à bord du véhicule à tous les arrêts de véhicule sur la route. 23 5. Charge FC au carré, ou une autre fonction non linéaire de la charge de passager reconstruite pour l'arrêt de véhicule donné sur la route de transport (pour capturer certains éléments résiduels). 5 [0059] En général au moins deux ou au moins trois, ou au moins quatre de ces facteurs (facteurs prédictifs) Fn sont utilisés. L'entraînement de classificateur comprend l'apprentissage d'un paramètre respectif (ou ensemble de paramètres) On pour chacun des facteurs. Comme exemple, 10 les modèles de classificateur sont entraînés par une régression linéaire multiple hiérarchique bayésienne. Voir, par exemple, Mallick, et autres, « Bayesian Methods For High Dimensional Linear Models », J Biom Biostat, 1, pages 1 à 27, 2014 ; Raudenbush, et autres, 15 « Hierarchical linear models : Applications and data analysis methods », vol. 1, Sage, 2002 ; Albert, et autres, « Bayesian Analysis of Binary and Polychotomous Response Data » J. Am. Statistical Assoc., vol. 88, n° 422, pages 669 à 679 (juin 1993). Le classificateur à 20 régression linéaire multiple hiérarchique bayésienne utilise des paramètres tirés d'une distribution, qui peut être apprise en tant que partie de l'entraînement. Dans une autre forme de réalisation, des paramètres de valeur fixe sont utilisés, avec le même ensemble de 25 facteurs. La nature hiérarchique du modèle de classificateur d'exemple permet un groupement des données par route, pour apprendre des paramètres spécifiques à une route On. Dans le modèle de classificateur, les paramètres spécifiques à une route 30 de chaque groupe ne sont pas appris individuellement. Leurs valeurs sont contraintes par une distribution normale qui est apprise vis à vis du modèle global 112. Comme exemple, la mise en oeuvre de PyStan (https://pystan.readthedocs.io/en/latest/), qui repose 24 sur le logiciel Stan (http://mc-stan.org/), peut être utilisée pour générer et mettre en oeuvre le classificateur à régression linéaire multiple hiérarchique bayésienne. 5 [0060] Le modèle de classificateur 108 est ainsi entraîné pour prendre, comme entrée, des données de charge de passager reconstruite 42 et prédire les charges de passager 16 pour les arrêts de véhicule sur une route, quand il n'y a pas (ou de manière 10 insuffisante) de données de charge réelle disponibles pour le voyage. [0061] Le composant de prédiction de charge 98 utilise le classificateur entraîné 108 pour prédire des charges de passager 16 pour un ou plusieurs des arrêts 15 programmés de véhicule dans un voyage de véhicule (ou pour un ensemble agrégé de voyages de véhicule sur la même route), sur la base des données de charge de passager reconstruite 42. [0062] Le composant de proposition optionnelle 100 peut 20 utiliser les données de charge prédites pour marquer des problèmes potentiels dans le réseau 14. Par exemple, si la charge de passager atteint ou dépasse un seuil prédéterminé pour un ou plusieurs arrêts d'un voyage de véhicule, le composant de proposition 100 peut délivrer 25 une alerte. Ou bien il peut proposer des changements pour le réseau, tel que le fait d'ajouter des voyages de véhicule supplémentaires, où une analyse coût-bénéfice calculée suggère que ce serait avantageux. L'analyse coût-bénéfice peut prendre en compte l'utilité pour les 30 passagers de ne pas se déplacer dans des véhicules bondés et, dans certains cas, le fait de ne pas pouvoir monter à bord du véhicule. [0063] Le composant de sortie 102 délivre de l'information, telle que les données de charge de 25 passager prédite 16 ou de l'information générée à partir de cela, comme des alertes/propositions générées par le composant de modification de réseau 100. [0064] Comme cela sera apprécié, le composant 5 d'entraînement 96 peut être une partie d'un système distinct ou retiré du système 10 quand un entraînement est terminé. [0065] Si l'on se réfère maintenant la figure 3, un procédé de calcul d'une charge de passager qui peut être 10 réalisé avec le système des figures 1 et 2 est représenté. Le procédé démarre en S100. [0066] En 5102, des données de transaction 12 et les données de compte 40 sont acquises à partir d'un réseau de transport, lesquelles doivent être utilisées dans 15 l'entraînement du classificateur 108. Les données 12, 40 peuvent être stockées dans la mémoire 70 pendant le traitement. [0067] En 5104, les données de transaction 12 sont traitées, par le composant de reconstruction de voyage 20 90, en utilisant les heuristiques 104, pour générer des données d'embarquement et de descente 102 pour les voyages de passager, qui peuvent être stockées dans la mémoire 70 pendant le traitement. Ceci peut inclure le fait de prédire des arrêts de descente sur la route pour 25 les passagers détectés, sur la base d'autres (plus tôt et/ou plus tard) arrêts d'embarquement sur la même route ou d'autres routes du réseau de transport détectés pour au moins certains des passagers détectés. [0068] En 5106, les données d'embarquement et de 30 descente 102 sont traitées, par le composant de reconstruction de charge 92, pour générer des données de charge de passager reconstruite 42, qui peuvent être stockées dans la mémoire 70 pendant le traitement. 26 [0069] En S108, les données de compte 40 sont traitées, par le composant de calcul de charge 94, pour générer des données de charge de passager réelle 66, qui peuvent être stockées dans la mémoire 70 pendant le traitement. 5 [0070] En 5110, le classificateur 108 est entraîné, par le composant d'entraînement 96, avec des données d'entraînement composées de données de charge de passager réelle 66 et de données de charge de passager reconstruite correspondantes 42 et/ou des facteurs 10 dérivés de celles-ci. Les paramètres appris du ou des modèles de classificateur 110, 112, 108 peuvent être stockés dans la mémoire. [0071] En 5112, de nouvelles données de transaction 120 sont reçues par le système, celles-ci peuvent être 15 acquises pour un voyage de véhicule pour une même route ou une route de véhicule différente pour laquelle les données de transaction d'entraînement 12 sont mais sont générées de la même manière. [0072] En 5114, l'étape 5104 est répétée, 20 nouvelles données de transaction 120. [0073] En 5116, l'étape S106 est répétée, données d'embarquement et de descente 102 générées en S114 à partir des nouvelles données de transaction 120, pour obtenir des données de charge de passager 25 reconstruite 42. [0074] En 5118, les données de charge de passager 42 et/ou des facteurs générés à partir de celles-ci, sont entrées dans le classificateur 108, grâce au composant de prédiction de charge. 30 [0075] Eventuellement, en 5120, une détermination peut être faite pour savoir si les données de charge de passager prédite calculées en 5118 dépassent un seuil et, si oui, une alerte peut être délivrée ou les données de charge peuvent être marquées d'une autre manière. En acquises, avec les avec les 27 variante ou de manière additionnelle, un utilisateur expert peut revoir les données de charge de passager prédite une fois qu'elles ont été délivrées par le système (S122). 5 [0076] Le procédé se termine en S122. [0077] Le procédé illustrée sur la figure 3 peut être mis en oeuvre dans un produit de programme informatique qui peut être exécuté sur un ordinateur. Le produit de programme informatique peut comporter un support 10 d'enregistrement lisible par ordinateur non-transitoire sur lequel un programme de commande est enregistré (stocké), tel qu'un disque, disque dur, ou équivalent. [0078] En variante, le procédé peut être mis en oeuvre dans des supports transitoires, tels qu'une onde 15 porteuse pouvant être émise dans laquelle le programme de commande est incorporé comme un signal de données utilisant des supports de transmission, tels que des ondes acoustiques ou lumineuses, comme celles générées pendant des communications de données à onde radio et 20 infrarouge, et équivalent. [0079] Le procédé d'exemple peut être mis en oeuvre dans un ou plusieurs ordinateurs à usage général, un ou des ordinateurs à usage spécial, un microprocesseur ou un microcontrôleur programmés et des éléments périphériques 25 de circuit intégré, un circuit de type ASIC ou un autre circuit intégré, un processeur de signaux numériques, un circuit électronique ou logique câblé tel qu'un circuit à élément discret, un dispositif logique programmable tel que PLD, PLA, FPGA, unité centrale de carte 30 graphique (GPU), ou PAL, ou équivalent. [0080] Le présent procédé permet à des agences de visualiser des charges à bord des véhicules, avec des intervalles crédibles. 28 [0081] Comme exemple illustratif du procédé, on suppose que des données d'entraînement sont acquises pour la route 1 sur la figure 1, qui comprend une séquence de cinq arrêts 28, 30, etc., qui sont identifiés par les 5 numéros de 1 à 5 (bien que des noms de rue ou des emplacements puissent être utilisés d'une manière générale pour les noms des arrêts). Le tableau 1 montre le type de données qui peuvent être obtenues et générées. L'embarquement FC est le nombre de passagers 10 qui embarquent à chaque arrêt, comme cela est déterminé à partir des données de collecte de prix 12 pour un voyage de véhicule (ou une moyenne d'un ensemble de voyages de véhicule) le long de la route. La descente FC est le nombre de passagers supposés descendre à chaque 15 arrêt pour le voyage de véhicule, sur la base de l'analyse des données de collecte de prix 12 pour des passagers sur le réseau entier, utilisant les heuristiques. La charge FC est la charge de passager reconstruite, qui dans ce cas est obtenue en appliquant 20 l'équation 1 pour chaque arrêt dans l'ordre, en utilisant les valeurs d'embarquement FC et de descente FC respectives. L'embarquement APC et la descente APC sont les comptes obtenus à partir du capteur de compteur de passager automatisé 38. La charge APC est la charge 25 de passager réelle obtenue en appliquant l'équation 1 pour chaque arrêt dans l'ordre, en utilisant les valeurs d'embarquement APC et de descente APC respectives. Les valeurs de charge prédites sont illustratives de valeurs (arrondies à l'entier le plus proche) qui pourraient 30 être obtenues par entraînement d'un modèle de classificateur sur la charge FC et la charge APC. 29 1al.)1 a. 1 2 3 4 5 Arrêt Embarquement FC 4 3 7 2 0 Descente FC 0 0 2 5 9 Charge FC 4 7 12 9 0 Embarquement APC 5 3 9 2 0 Descente APC 0 0 3 4 12 Charge APC 5 8 14 12 0 Facteurs utilisés 4,4,0, 7,3,4, 12,7,7, 9,2,12, 0,0,9, dans la 16,16 16,49 16.144 16,81 16,0 prédiction : charge FC, embarquement FC, arrêt de charge FC précédent, embarquement FC agrégé, charge FC au carré Charge prédite 6 8 13 12 1 [0082] Sans prévoir de limiter la portée de la forme de réalisation d'exemple, l'exemple suivant illustre une 5 application du procédé à, un réseau de transport en commun dans une ville française. EXEMPLE 10 [0083] Des données ont été obtenues à partir de trois sources opérationnelles : des données de transaction provenant de dispositifs de validation de ticket automatique, des données de localisation de véhicule automatisée, et des données de compteur de passager 15 automatisé pour reconstruire des charges pour des 30 véhicules dans un réseau de transport en commun et pour ensuite prédire des charges réelles à partir de celles observées. [0084] Des modèles similaires, bien qu'avec des facteurs 5 prédictifs différents, ont pu être entraînés pour prédire des embarquements et/ou des descentes totaux. [0085] Pour reconstruire les charges de passager à bord des véhicules à partir des données de transaction 12, des événements de transaction sont extraits des données 10 de transaction, normalisés, filtrés et liés à des arrêts connus sur le réseau de transport en commun d'une ville, disponible dans un ensemble de fichiers GTFS. Ces transactions sont liées à des temps d'arrêt observés, obtenus à partir du système de localisation de véhicule 15 automatisée, quand cela est disponible. Des embarquements et descentes individuels calculés à partir des données de transaction sont agrégés pour générer des embarquements, des descentes et des comptes de charge FC pour ces temps d'arrêt. 20 [0086] Les embarquements, descentes et charges réels observés par le système de compteur de passager automatisé peuvent alors enrichir les temps d'arrêt. Quand il y a des différences entre les horloges AVL et APC à bord d'un véhicule pendant un jour donné, les 25 données des deux sont d'abord synchronisées. Ceci comprend le fait de calculer une différence de temps entre les deux séries de données en calculant toutes les différences de temps, en se débarrassant des aberrations, et en faisant la moyenne de la différence 30 de temps pour ce qui reste. La différence de temps moyenne est alors appliquée aux horodatages de compteur de passager automatisé. Si nécessaire, des temps d'arrêt de compteur de passager automatisé avec des embarquements à la fin des routes sont divisés en deux 31 temps d'arrêt distincts, un avec les descentes pour terminer le voyage et un avec les embarquements pour démarrer un nouveau. [0087] Lorsque les horodatages synchronisés de compteur 5 de passager automatisé sont proches des temps d'arrêt de localisation de véhicule automatisée (par exemple 120 secondes), les temps d'arrêt de localisation de véhicule automatisée sont enrichis avec les données de compteur de passager automatisé. De cette manière, certains des 10 temps d'arrêt sont enrichis avec des charges réelles calculées à partir des données de compteur de passager automatisé. [0088] Les comptes reconstruits par l'intermédiaire des données de collecte de prix sont différents de ceux 15 obtenus à partir des systèmes de compteur de passager automatisé. Dans le réseau de transport de la ville étudiée, certains voyageurs utilisent des tickets en papier qui ne sont pas visibles pour le système. Il est également possible que certaines des différences 20 puissent être dues à une mauvaise utilisation par négligence ou intentionnelle des dispositifs de validation de ticket automatique. De manière additionnelle, les données de compteur de passager automatisé sont seulement disponibles pour un nombre 25 limité de temps d'arrêt pendant un jour donné, du fait que des véhicules équipés tournent pour collecter des comptes pour les routes pendant le mois. [0089] Un modèle de classificateur est entraîné pour prédire des charges totales en utilisant les données de 30 charge reconstruite et réelle, quand elles sont disponibles. Un modèle de classificateur à régression linéaire multiple hiérarchique bayésienne a été entraîné, avec un groupement sur la route et les facteurs prédictifs suivants : charge FC, charge FC au 32 temps d'arrêt précédent, embarquements FC, embarquements FC agrégés pour le voyage et charge FC au carré pour capturer certains éléments résiduels. [0090] La figure 4 montre l'erreur absolue moyenne (MAE) 5 pour des charges prédites dans des voyages faits sur une route dans un mois donné. Les résultats montrent une erreur absolue moyenne globale de moins de 4 pour les prédictions de ch arge, en utilisant des comptes automatisés provenan t de dispositifs de compteur de 10 passager automatisé à bord dans des véhicules choisis pour l'entraînement de classificateur. Comme cela peut se voir, un voyage est une aberration substantielle, avec une MAE de plus de 10, ce qui suggère l'intérêt d'agréger des données de voyage sur plusieurs jours. 15 [0091] La figure 5 est un voyage d'exemple sur une route sur le réseau de transport, la partie foncée montrant l'intervalle crédible à une probabilité de 0,5 et la partie plus claire montrant l'intervalle crédible à une probabilité de 0,9. Comme peut se voir d'après la figure 20 5, les charges prédites sont presque toujours plus près de la charge réelle (charge APC) que la charge reconstruite (charge FC) pour chaque arrêt. [0092] Les résultats suggèrent que des systèmes de transport intelligents, qui comprennent généralement de 25 multiples véhicules, routes, et services qui sont utilisés par un grand nombre d'utilisateurs et qui comprennent des systèmes de validation de ticket automatique qui collectent des informations de validation pour des voyageurs, devraient tirer bénéfice 30 des présents système et procédé. Les administrateurs peuvent améliorer la gestion et la planification de ces systèmes de transport, par exemple en ajoutant des routes supplémentaires, en augmentant le nombre de bus ou de trains sur une route, en augmentant la taille des 33 équipements (arrêts de bus, stations de train, etc.), et équivalent. >>>4-.1. REVENDICATIONS1. Procédé destiné à prédire une charge de passager, caractérisé en ce qu'il comporte le fait de prévoir un classificateur (108) qui a été entraîné pour prédire des charges de passager â des arrêts de véhicule sur une route de transport, sur la base de charges de passager reconstruites pour des arrêts de véhicule sur la route ; acquérir des données de transaction pour des passagers qui embarquent à des arrêts. de véhicule sur la route de transport avec un processeur (74), calculer des charges de passager reconstruites pour des arrêts de véhicule sur la route sur la base des données de transaction. ; et avec le classificateur entraîné (108), prédire une charge de passager pour au moins un des arrêts de véhicule sur la route de transport, la base de la charge de passager reconstruite pour l'arrêt de véhicule. 2 Procédé selon la. revendication 1, selon lequel le classificateur (108) est entraîné avec des charges de passager réelles pour des arrêts de véhicule respectifs sur la route et une pluralité de facteurs, l5 pluralité de facteurs comprenant la charge de passager reconstruite pour un arrêt de véhicule donné sur la route de transport, de préférence selon lequel le classificateur (108) est un classificateur à régression linéaire multiple hiérarchique ba ésienne. ç 3. Ptocédà Selon. la. revendication. ';?, selon lequel au moins un. .J..eu4, de la pluralité de facteurs; est choisi parmi la charge de passager reconstruite peur un arrêt. 5. de véhicule précédent sUr la route de transport un nombre estimé des passagers gui embarquent à. I' arrêt de véhicule donne sur la route de transport, le nombre estimé :étant basé sur les. données de transaction ; un agrégat de nombres estiTtléS de passal-ers.qui 10 embarquant aux arrêts de véhicule ; et une fonction nen. linéaire de.: la charge de. P..as.ager .reconstruite pCur.. l'arft de véhicule donné sur la route de transport 15. 4, Prode selon l'une, quelconque des revendications précédentes, selon lequel le fait de prévoir le classificateur comporte un ehtralheltieht .du classificateur, de. préférence en cc?.r.e.e.crtaht en:. outre le fait d'acquérir des; coeetee de pas.sagers qui embarquent et descendent à des 20 arrêts de:. véhicule sur au moins une route é' un réseau de etdes; charges de passager reconstruites respectives' peut les arrête de. véhicule, Procédéseln l'une quelconque des revendications 25 précédentes, selon Lequel l'acquisition de données de transaction peut des passagers .qui embargunt à des arrêts de véhicule sur la route de tfansport comporte le fait d'acquérlf des idehtittants pour des tickets ëlectroïques utilisés par au moins certains des pass.a . selon leguel le calcul des charges de passager reconstruites comporte, pour chaque arrêt de véhicule dans une séquence d'arrêt de. véhicule sur la route, le fait de 15 calculer une somme' d'Un nombre de passagers déjà à bord du nombre plus un: nombre de passagers qui erF,..barquent:. moins un. nombre de paàs...gérs qui.. descendent, 9, Procédé selon 1' une queluque des. revendications 20 ^ rédedentes comportant E. outre le: fait de délivrer au moins une de la charge de passager prédite: et, d'une information basée.: dessus, 25 support Produit de programme informatique :comportant un d' enreqi.st.re.ment non-transitoire qui stocke des. instructions Qui, IOrSU.iel'ies sont ekécutes sur un. ordinateur, aMènent. I' ordinateur à nette. en .oeuvre le procédé selon IL' une d des revendications précédentes' 30 li System...e destiné à préddre une char-e: de passager, caractêrisé en ce comporte un classificateur .(.108j qui a été entraîné pour prédire des char es de passager : à des arrêts de véhicule sur une. route de transport, sur la base de charges de passager reconstruites pour des arrêts de véhicule, sur la route ; un composant de reconstruction de voyage (90) qui 5 prédit des arrêts de descente pour des voyages de passager sur- la base- de données de transac.uion pour des passagers gui embarquent à des arrêts de véhicule sur la route de transport ; un. composant de reconstruction de charge ;92) qui 10 calcule des charges de passager reconstruites pour des arrêts de véhicule sur la route, sur la base des arrêts d' embarquement et des arrêts de descente prédits ; un composant de prédiction de charge (0.8) qui utilise le classificateur entraîné pour prédire une charge 15, de passager pour au moins un des arrêts de véhicule. sur la route de transport, sur la base de la charge de passager reconstruite pour l'arrêt de véhicule ; et un processeur (74) qui met en oeuvre le composant de reconstruction de voyage (90) ,le composant de. 20 reconstruction de. charge (92), c- le composant de prédiction de charge (98). 12. Système selon la revendication Il, comportant en outre un composant d'entraïnement (9.6) qui ent raine le 25 classificateur sur la base de charges de passager reconstruites pour des arrêts de véhicule dans un. réseau de transport qui comprend la route de transport et des données de charge de passager réelle basées sur des comptes de passager qui embarquent et descendent à de arrêts de 30 véhicule respectifs, de préférence comportant en outre un. composant de calcul de charge de passager automatisé. qui calcule: les données de charge de passager réelle basées sur des comptes de passager qui embarquent et descendent- 38 S\,,stéme selon l'une quelconque des revendications il à 12, comportant en outre un composant de sortie (102) qui délivre la charge de passage.,, pred.e ou une information basée dessus Système selon queleonqUe des reVendieatiens il à 13, dans lequel le composant. de. :reconstruction de vc..Jvage (90) prédit des arréts de descente pour: des voyages de passaqe en util..1..sat un ensemble de..heuristiques 15. Procédé de génération d'un système selon: 1!.' une quelconde des revendications il a: 14 destiné a prédire une: charge de passager, comporte. le fait de 15 acquérir des données de transaction. pour: des passagers qui embarquent à des arrêts de véhicule sur - une pluralité de routes de transport dans unréseau de transport calculer de,1 charges de passager reconstruites 20 pour les arréts de véhicule 81::Ir La. pluralité dé routes de transpert,: sur la base des données de transaction. ; acquérir des données de compte pour des :.:..assage...rs qui embarquebt à des arrêts de véhicule sur la pluralité de routes de traese,ett r>e calculer des chares de passacer réelles pour les arrêts de véhicule sur la pluralité de routes de transport, sur la base des données de compte entràlner un classificateur (...108.) pour prédire des char:oies de passager à des: arrêts de véhicule sur une 30 route- de transport dans le reseàU de. transport,' I'entralnement étant.. basé.. sur les charges: de passager reconstruites et les charges de passager réelles sur la de .routes de transport 5 10 39 stocker le classificateur entraîné dans :La moire: re une charge de pasEialr. pour un dés a r..r ts de véhi cule sur Une des Tout es de t.ra port sur base et la nouvelle dharge. d',.e passager reçonStrUlt e p.tur r.rêt de véhicule. 16 , $ yst.ème. comportant une memo ire qui stocke des in strucl:d on s pour mettre en oeuvre le prozed.é selon uffi, quelconque s revendicarjen I à 9 ou la revendication 15 10 et un pro cesseur (74.) , en.. commUnioat ion avec ia. mémoire, C-Uj, eMout-- les instructions