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Your search keyword '"Romain Billot"' showing total 19 results
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19 results on '"Romain Billot"'

1. Une plateforme de crowdfunding et son réseau social

Author

Laurent Brisson, Cécile Bothorel, Romain Billot, and Inna Lyubareva

Subjects
Economics and Econometrics, Strategy and Management, 0502 economics and business, 05 social sciences, 050211 marketing, Business and International Management, 050203 business & management
Abstract

L’analyse empirique de la plateforme de crowdfunding Ulule montre l’existence d’un réseau social transverse aux projets qui présente, à l’échelle de la plateforme, un effet catalyseur sur les campagnes de recherche de fonds. Les résultats mettent en évidence cinq sous-groupes de contributeurs au sein du réseau social de la plateforme–sponsors, suiveurs, précurseurs, spécialistes et spécialistes collaboratifs. Tandis qu’un impact positif global du réseau social sur le taux de succès des projets est mis en lumière, ce résultat est particulièrement significatif en présence de sous-groupes de contributeurs marqués par une spécialisation thématique et une dimension collaborative accrues

Published
2020

2. Steady-state analysis of second-order traffic models and application to traffic flow control

Author

Julien Monteil, Romain Billot, Jacques Sau, N-E. El Faouzi, Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC), École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bretagne Loire (UBL)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Département Logique des Usages, Sciences sociales et Sciences de l'Information (IMT Atlantique - LUSSI), IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Lab-STICC_IMTA_CID_DECIDE, and Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bretagne Loire (UBL)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique)

Subjects
Controller design, 050210 logistics & transportation, 021103 operations research, Steady state, Traffic flow control, Computer science, 05 social sciences, 0211 other engineering and technologies, Transportation, 02 engineering and technology, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], [SPI]Engineering Sciences [physics], [SPI.GCIV]Engineering Sciences [physics]/Civil Engineering, [MATH.MATH-MP]Mathematics [math]/Mathematical Physics [math-ph], Order (business), Linearization, Control theory, Modeling and Simulation, 0502 economics and business, Computer Science::Networking and Internet Architecture, [INFO]Computer Science [cs], [MATH]Mathematics [math], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, Software
Abstract

We investigate the problem of controller design after linearization around the steady-state solutions of second-order traffic models. At steady-state the traffic variables follow space-dependent au...

Published
2019

3. Reducing Space Search in Combinatorial Optimization Using Machine Learning Tools

Author

Kenneth Sörensen, Romain Billot, Marc Sevaux, Flavien Lucas, Lab-STICC_UBS_CID_DECIDE, Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bretagne Loire (UBL)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bretagne Loire (UBL), Lab-STICC_IMTA_CID_DECIDE, Département Logique des Usages, Sciences sociales et Sciences de l'Information (IMT Atlantique - LUSSI), IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Faculty of Applied Economics, and University of Antwerp (UA)

Subjects
050101 languages & linguistics, business.industry, Computer science, 05 social sciences, Decision tree, [INFO.INFO-RO]Computer Science [cs]/Operations Research [cs.RO], 02 engineering and technology, Solver, Space (commercial competition), Machine learning, computer.software_genre, Standard deviation, [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], Vehicle routing problem, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Combinatorial optimization, 020201 artificial intelligence & image processing, 0501 psychology and cognitive sciences, Local search (optimization), Artificial intelligence, business, computer, Metaheuristic, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract

A new metaheuristic, called Feature-Guided MNS (FG-MNS) is proposed, combining well-known local search with simple machine learning techniques. In this metaheuristic, a solution is represented by features (mean depth of each route, standard deviation of the length of each route, etc.). The solver uses decision trees to define promising areas in the features space. The search is mainly focused on the promising areas, in order to minimize the exploration time, and to improve the quality of the found solutions. Additional neighborhoods, guided by the features are proposed.

Published
2020

4. Comparison of traffic forecasting methods in urban and suburban context

Author

Julien Salotti, Christine Solnon, Nour-Eddin El Faouzi, Romain Billot, Serge Fenet, Data Mining and Machine Learning (DM2L), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2), Lab-STICC_IMTA_CID_DECIDE, Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bretagne Loire (UBL)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bretagne Loire (UBL), Département Logique des Usages, Sciences sociales et Sciences de l'Information (IMT Atlantique - LUSSI), IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Laboratoire d'Ingénierie Circulation Transport (LICIT UMR TE), Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR)-École Nationale des Travaux Publics de l'État (ENTPE)-Université de Lyon, Geometry Processing and Constrained Optimization (M2DisCo), ANR-11-IDEX-0007,Avenir L.S.E.,PROJET AVENIR LYON SAINT-ETIENNE(2011), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), and Université de Lyon-École Nationale des Travaux Publics de l'État (ENTPE)-Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR)

Subjects
SVR, Computer science, Context (language use), Time Series, ARIMA, Machine learning, computer.software_genre, 01 natural sciences, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], 010104 statistics & probability, [STAT.ML]Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML], 0502 economics and business, 11. Sustainability, Graphical model, Autoregressive integrated moving average, 0101 mathematics, Time series, 050210 logistics & transportation, business.industry, 05 social sciences, k-NN, Traffic flow, Traffic Forecasting, Variable Selection, Artificial intelligence, VAR, Lasso, business, computer
Abstract

International audience; In the context of Connected and Smart Cities, the need to predict short term traffic conditions has led to the development of a large variety of forecasting algorithms. In spite of various research efforts, there is however still no clear view of the requirements involved in network-wide traffic forecasting. In this paper, we study the ability of several state-of-the-art methods to forecast the traffic flow at each road segment. Some of the multivariate methods use the information of all sensors to predict traffic at a specific location, whereas some others rely on the selection of a suitable subset. In addition to classical methods, we also study the advantage of learning this subset by using a new variable selection algorithm based on time series graphical models and information theory. This method has already been successfully used in natural science applications with similar goals, but not in the traffic community. A contribution is to evaluate all these methods on two real-world datasets with different characteristics and to compare the forecasting ability of each method in both contexts. The first dataset describes the traffic flow in the city center of Lyon (France), which exhibits complex patterns due to the network structure and urban traffic dynamics. The second dataset describes inter-urban freeway traffic on the outskirts of the french city of Marseille. Experimental results validate the need for variable selection mechanisms and illustrate the complementarity of forecasting algorithms depending on the type of road and the forecasting horizon.

Published
2018

5. A clustering approach to infer Wikipedia contributors' profile

Author

Nicolas Jullien, Romain Billot, Shubham Krishna, Lab-STICC_IMTA_CID_DECIDE, Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC), École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bretagne Loire (UBL)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bretagne Loire (UBL)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Département Logique des Usages, Sciences sociales et Sciences de l'Information (IMT Atlantique - LUSSI), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Laboratoire d'Economie et de Gestion de l'Ouest (LEGO), Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Brestois des Sciences de l'Homme et de la Société (IBSHS), Université de Brest (UBO)-Université Bretagne Loire (UBL)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Môle Armoricain de Recherche sur la SOciété de l'information et des usages d'INternet (MARSOUIN), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Ecole Nationale de la Statistique et de l'Analyse de l'Information [Bruz] (ENSAI)-Université de Brest (UBO)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université Bretagne Loire (UBL)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Nicolas Jullien, ACM, ANR-14-CE29-0013,CAPACITY,CAPACITES NUMERIQUES(2014), École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bretagne Loire (UBL)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bretagne Loire (UBL)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), IMT Atlantique (IMT Atlantique), Université de Brest (UBO)-Université Bretagne Loire (UBL)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Université de Rennes (UR)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Ecole Nationale de la Statistique et de l'Analyse de l'Information [Bruz] (ENSAI)-Université de Brest (UBO)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes 2 (UR2)-Université Bretagne Loire (UBL)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Brestois des Sciences de l'Homme et de la Société (IBSHS), and Université de Brest (UBO)-Université de Brest (UBO)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université Bretagne Loire (UBL)

Subjects
FOS: Computer and information sciences, Casual, Computer science, [INFO.INFO-DS]Computer Science [cs]/Data Structures and Algorithms [cs.DS], Stability (learning theory), user proole, Computer Science - Human-Computer Interaction, 02 engineering and technology, Statistics - Applications, Human-Computer Interaction (cs.HC), Computer Science - Computers and Society, Online communities, [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], 020204 information systems, 0502 economics and business, Computers and Society (cs.CY), 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Applications (stat.AP), ACM: C.: Computer Systems Organization, Cluster analysis, User profile, 05 social sciences, Data science, Replication (computing), JEL: J - Labor and Demographic Economics/J.J5 - Labor–Management Relations, Trade Unions, and Collective Bargaining/J.J5.J54 - Producer Cooperatives • Labor Managed Firms • Employee Ownership, [SHS.GESTION]Humanities and Social Sciences/Business administration, 050211 marketing, JEL: L - Industrial Organization/L.L8 - Industry Studies: Services/L.L8.L86 - Information and Internet Services • Computer Software, JEL: O - Economic Development, Innovation, Technological Change, and Growth/O.O3 - Innovation • Research and Development • Technological Change • Intellectual Property Rights/O.O3.O31 - Innovation and Invention: Processes and Incentives, clustering, Wikipedia
Abstract

In online communities, recent studies have strongly improved our knowledge about the different types or profiles of contributors, from casual to very involved ones, through focused people. However they do so by using very complex methodologies (qualitative-quantitative mix, with a high workload to manually codify/characterize the edits), making their replication for the practitioners limited. These studies are on the English Wikipedia only. The objective of this paper is to highlight different profiles of contributors with clustering techniques. The originality is to show how using only the edits, and their distribution over time, allows to build these contributors profiles with a good accuracy and stability amongst languages. The methodology is validated with both Romanian and Danish wikis. The highlighted profiles are identifiable early in the history of involvement, suggesting that light monitoring of newcomers may be sufficient to adapt the interaction with them and increase the retention rate.

Published
2018

6. Introduction to Big Data and Its Applications in Insurance

Author

Philippe Lenca, Cécile Bothorel, Romain Billot, Lab-STICC_IMTA_CID_DECIDE, Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bretagne Loire (UBL)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bretagne Loire (UBL), Département Logique des Usages, Sciences sociales et Sciences de l'Information (IMT Atlantique - LUSSI), IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Innovation, Entrepreneurship and Management, École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bretagne Loire (UBL)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bretagne Loire (UBL)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), and Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)

Subjects
[INFO.INFO-AR]Computer Science [cs]/Hardware Architecture [cs.AR], [STAT.AP]Statistics [stat]/Applications [stat.AP], [INFO.INFO-DB]Computer Science [cs]/Databases [cs.DB], business.industry, Computer science, 05 social sciences, Big data, Insurance industry, 050801 communication & media studies, 02 engineering and technology, Data science, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], 0508 media and communications, Parallel processing (DSP implementation), [INFO.INFO-CY]Computer Science [cs]/Computers and Society [cs.CY], [STAT.ML]Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML], Data_FILES, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, 020201 artificial intelligence & image processing, Architecture, business
Abstract

International audience; We present an introduction to big data and its application in insurance (impact of big data, 5V and others, tools and architecture for big data, example of application in insurance).

Published
2018

7. Halphen Distribution System, Toolbox for Modeling Travel Time Variability

Author

Nour-Eddin El Faouzi, Romain Billot, Aurélien Duret, and Raphaël Delhome

Subjects
050210 logistics & transportation, Decision support system, Mesoscopic physics, Engineering, Scale (ratio), business.industry, Mechanical Engineering, 05 social sciences, Real-time computing, Diagram, Traffic simulation, 010501 environmental sciences, computer.software_genre, 01 natural sciences, Toolbox, Data set, 0502 economics and business, 11. Sustainability, Range (statistics), Data mining, business, computer, 0105 earth and related environmental sciences, Civil and Structural Engineering
Abstract

This paper introduces the Halphen system as a toolbox for modeling travel time variability. The three distributions of the Halphen family and the moment–ratio diagram (MRD), a graphical tool for selecting the best distribution given a specific data set, are presented. The mapping between the positions of travel time samples on the MRD and traffic conditions based on mesoscopic traffic simulation was explored. A comprehensive supply–demand scenario enabled a comparison between day-to-day and hour-by-hour travel time variability in terms of selection of the optimal distribution. The results highlight the capability of the Halphen system to model a wide range of traffic conditions. This flexible tool has the potential to be integrated into a practice-ready decision support system for modeling travel time variability at the network scale.

Published
2015

8. Travel time statistical modeling with the Halphen distribution family

Author

Romain Billot, Nour-Eddin El Faouzi, Raphaël Delhome, OSLANDIA (Entreprise), Lab-STICC_TB_CID_DECIDE, Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance ( Lab-STICC ), École Nationale d'Ingénieurs de Brest ( ENIB ) -Université de Bretagne Sud ( UBS ) -Université de Brest ( UBO ) -Télécom Bretagne-Institut Brestois du Numérique et des Mathématiques ( IBNM ), Université de Brest ( UBO ) -Université européenne de Bretagne ( UEB ) -ENSTA Bretagne-Institut Mines-Télécom [Paris]-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -École Nationale d'Ingénieurs de Brest ( ENIB ) -Université de Bretagne Sud ( UBS ) -Université de Brest ( UBO ) -Télécom Bretagne-Institut Brestois du Numérique et des Mathématiques ( IBNM ), Université de Brest ( UBO ) -Université européenne de Bretagne ( UEB ) -ENSTA Bretagne-Institut Mines-Télécom [Paris]-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Département Logique des Usages, Sciences sociales et Sciences de l'Information ( LUSSI ), IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire ( IMT Atlantique ), École Nationale d'Ingénieurs de Brest ( ENIB ) -Université de Bretagne Sud ( UBS ) -Université de Brest ( UBO ) -ENSTA Bretagne-Institut Mines-Télécom [Paris]-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université Bretagne Loire ( UBL ) -IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire ( IMT Atlantique ), Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux ( IFSTTAR ), Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC), École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-Télécom Bretagne-Institut Brestois du Numérique et des Mathématiques (IBNM), Université de Brest (UBO)-Université européenne de Bretagne - European University of Brittany (UEB)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-Télécom Bretagne-Institut Brestois du Numérique et des Mathématiques (IBNM), Université de Brest (UBO)-Université européenne de Bretagne - European University of Brittany (UEB)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Département Logique des Usages, Sciences sociales et Sciences de l'Information (IMT Atlantique - LUSSI), IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bretagne Loire (UBL)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), and Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bretagne Loire (UBL)

Subjects
Computer science, Diagram (category theory), Aerospace Engineering, 010501 environmental sciences, computer.software_genre, 01 natural sciences, Set (abstract data type), [INFO.INFO-CY]Computer Science [cs]/Computers and Society [cs.CY], [MATH.MATH-ST]Mathematics [math]/Statistics [math.ST], 0502 economics and business, Econometrics, [ MATH.MATH-ST ] Mathematics [math]/Statistics [math.ST], Representation (mathematics), Reliability (statistics), 0105 earth and related environmental sciences, 050210 logistics & transportation, [STAT.AP]Statistics [stat]/Applications [stat.AP], Mathematical model, Applied Mathematics, 05 social sciences, [ STAT.AP ] Statistics [stat]/Applications [stat.AP], Statistical model, Computer Science Applications, Data set, [ INFO.INFO-CY ] Computer Science [cs]/Computers and Society [cs.CY], Control and Systems Engineering, Automotive Engineering, Probability distribution, Data mining, computer, Software, Information Systems
Abstract

International audience; This paper introduces the Halphen distribution family for modeling travel time distributions and their reliability on single road links. This probability family originally used in hydrology has a set of relevant characteristics. It is composed of three probability distribution functions for which the mathematical properties are described here. The paper uses a graphical representation, the δ-Moment Ratio Diagram (δ-MRD). This tool allows characterizing travel time reliability as well as selecting best distribution candidates within the fitting processes, by considering empirical data sets. A systematic methodology is developed to take advantage of both aspects. From maximum log-likelihood estimation it is shown that Halphen distributions are amongst the best state-of-the-art solutions for the travel time modeling purpose. This global framework is validated using two empirical data sets: an urban data set gathered in Portland, Oregon (USA) and a periurban data set from Lyon (France). The model calibration is eased through the use of the δ-MRD; this property opens new research directions about the mapping between traffic states and statistical modeling. It comes out from all these considerations that the Halphen family is suitable to describe accurately the travel time dynamics on single links. Therefore it could be part of a decision support system for practitioners interested in travel time variability.

Published
2017

9. A constructivist approach for a self-adaptive decision-making system: application to road traffic control

Author

Nour-Eddin El Faouzi, Romain Billot, Salima Hassas, Maxime Gueriau, Frédéric Armetta, Systèmes Cognitifs et Systèmes Multi-Agents (SyCoSMA), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2), Laboratoire d'Ingénierie Circulation Transport (LICIT UMR TE), Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR)-École Nationale des Travaux Publics de l'État (ENTPE)-Université de Lyon, Lab-STICC_TB_CID_DECIDE, Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC), École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-Télécom Bretagne-Institut Brestois du Numérique et des Mathématiques (IBNM), Université de Brest (UBO)-Université européenne de Bretagne - European University of Brittany (UEB)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-Télécom Bretagne-Institut Brestois du Numérique et des Mathématiques (IBNM), Université de Brest (UBO)-Université européenne de Bretagne - European University of Brittany (UEB)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Département Logique des Usages, Sciences sociales et Sciences de l'Information (LUSSI), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Télécom Bretagne-Université européenne de Bretagne - European University of Brittany (UEB), Systèmes Multi-Agents ( SMA ), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information ( LIRIS ), Université Lumière - Lyon 2 ( UL2 ) -École Centrale de Lyon ( ECL ), Université de Lyon-Université de Lyon-Université Claude Bernard Lyon 1 ( UCBL ), Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Institut National des Sciences Appliquées de Lyon ( INSA Lyon ), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Université Lumière - Lyon 2 ( UL2 ) -École Centrale de Lyon ( ECL ), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ), Laboratoire d'Ingénierie Circulation Transport ( LICIT UMR TE ), Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux ( IFSTTAR ) -École Nationale des Travaux Publics de l'État ( ENTPE ) -Université de Lyon, Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance ( Lab-STICC ), École Nationale d'Ingénieurs de Brest ( ENIB ) -Université de Bretagne Sud ( UBS ) -Université de Brest ( UBO ) -Télécom Bretagne-Institut Brestois du Numérique et des Mathématiques ( IBNM ), Université de Brest ( UBO ) -Université européenne de Bretagne ( UEB ) -ENSTA Bretagne-Institut Mines-Télécom [Paris]-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -École Nationale d'Ingénieurs de Brest ( ENIB ) -Université de Bretagne Sud ( UBS ) -Université de Brest ( UBO ) -Télécom Bretagne-Institut Brestois du Numérique et des Mathématiques ( IBNM ), Université de Brest ( UBO ) -Université européenne de Bretagne ( UEB ) -ENSTA Bretagne-Institut Mines-Télécom [Paris]-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Département Logique des Usages, Sciences sociales et Sciences de l'Information ( LUSSI ), Université européenne de Bretagne ( UEB ) -Télécom Bretagne-Institut Mines-Télécom [Paris], and Université européenne de Bretagne - European University of Brittany (UEB)-Télécom Bretagne-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)

Subjects
Road traffic control, Traffic control, Computer science, Population, Context (language use), 02 engineering and technology, Constructivism, Machine learning, computer.software_genre, Constructivist teaching methods, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], 0502 economics and business, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Reinforcement learning, education, [ INFO.INFO-AI ] Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], 050210 logistics & transportation, education.field_of_study, business.industry, Multi-agent system, 05 social sciences, Multi-agent systems, Representation (systemics), Reinforcement Learning, [INFO.INFO-MA]Computer Science [cs]/Multiagent Systems [cs.MA], Connected vehicle, Unsupervised learning, [ INFO.INFO-MA ] Computer Science [cs]/Multiagent Systems [cs.MA], 020201 artificial intelligence & image processing, Artificial intelligence, business, computer, Decision making
Abstract

International audience; The relevance of decision making in autonomous systems is intrinsically related to the system capacity to discriminate its perception-action states. This is particularly challenging in unknown and changing complex environments, where providing a complete a priori representation to the system is not possible. To illustrate the problem, let us consider a decentralized control of road traffic, where a control device of the distributed infrastructure locally controls traffic, by learning to construct a precise representation (perception-action states) of the traffic state. In this context, it is challenging to define from prior knowledge a relevant representation of the traffic state that enables an efficient recommendation-based control. Without considering a prior domain-knowledge representation, we propose an approach able to combine a set of existing traditional unsupervised learning methods that collaborate as a population of agents in order to build an efficient representation. Our approach follows a constructivist learning perspective, where each agent produces a possible discretization of the raw sensed data. Thanks to a multi-agent reinforcement learning process, the population is able to collectively build a representation that combines the good capacities of the individual ones.

Published
2016

10. How to assess the benefits of connected vehicles? A simulation framework for the design of cooperative traffic management strategies

Author

Romain Billot, Nour-Eddin El Faouzi, Frédéric Armetta, Salima Hassas, Julien Monteil, Maxime Gueriau, Laboratoire d'Ingénierie Circulation Transport ( LICIT UMR TE ), Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux ( IFSTTAR ) -École Nationale des Travaux Publics de l'État ( ENTPE ) -Université de Lyon, Systèmes Multi-Agents ( SMA ), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information ( LIRIS ), Université Lumière - Lyon 2 ( UL2 ) -École Centrale de Lyon ( ECL ), Université de Lyon-Université de Lyon-Université Claude Bernard Lyon 1 ( UCBL ), Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Institut National des Sciences Appliquées de Lyon ( INSA Lyon ), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Université Lumière - Lyon 2 ( UL2 ) -École Centrale de Lyon ( ECL ), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ), Département Logique des Usages, Sciences sociales et Sciences de l'Information ( LUSSI ), Université européenne de Bretagne ( UEB ) -Télécom Bretagne-Institut Mines-Télécom [Paris], Lab-STICC_TB_CID_DECIDE, Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance ( Lab-STICC ), École Nationale d'Ingénieurs de Brest ( ENIB ) -Université de Bretagne Sud ( UBS ) -Université de Brest ( UBO ) -Télécom Bretagne-Institut Brestois du Numérique et des Mathématiques ( IBNM ), Université de Brest ( UBO ) -Université européenne de Bretagne ( UEB ) -ENSTA Bretagne-Institut Mines-Télécom [Paris]-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -École Nationale d'Ingénieurs de Brest ( ENIB ) -Université de Bretagne Sud ( UBS ) -Université de Brest ( UBO ) -Télécom Bretagne-Institut Brestois du Numérique et des Mathématiques ( IBNM ), Université de Brest ( UBO ) -Université européenne de Bretagne ( UEB ) -ENSTA Bretagne-Institut Mines-Télécom [Paris]-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Trinity College Dublin, Laboratoire d'Ingénierie Circulation Transport (LICIT UMR TE), Université de Lyon-École Nationale des Travaux Publics de l'État (ENTPE)-Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR), Lab-STICC_IMTA_CID_DECIDE, Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bretagne Loire (UBL)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bretagne Loire (UBL), Département Logique des Usages, Sciences sociales et Sciences de l'Information (IMT Atlantique - LUSSI), IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), School of Computer Science and Statistics [Dublin], Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), and Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)

Subjects
[SPI.OTHER]Engineering Sciences [physics]/Other, Engineering, Traffic conflict, Poison control, Transportation, Advanced driver assistance systems, Intelligent Transportation System (ITS), 010501 environmental sciences, 01 natural sciences, Advanced Traffic Management System, SYSTEME DE TRANSPORT INTELLIGENT, Transport engineering, MODELING, 0502 economics and business, CONGESTION (TRAFIC), Intelligent transportation system, Data mining, 0105 earth and related environmental sciences, Civil and Structural Engineering, InSync adaptive traffic control system, 050210 logistics & transportation, Transport network, business.industry, 05 social sciences, C-ITS, MODELISATION, TRAFFIC MANAGEMENT, Computer Science Applications, GESTION DU TRAFIC, [ INFO.INFO-CY ] Computer Science [cs]/Computers and Society [cs.CY], Traffic congestion, Traffic management, COOPERATIVE VEHICLES, Automotive Engineering, SIMULATION, business, SIMULATEUR (CONDUITE)
Abstract

International audience; Advances in Information and Communication Technologies (ICT) allow the transportation community to foresee dramatic improvements for the incoming years in terms of a more efficient, environmental friendly and safe traffic management. In that context, new ITS paradigms like Cooperative Systems (C-ITS) enable an efficient traffic state estimation and traffic control. C-ITS refers to three levels of cooperation between vehicles and infrastructure: (i) equipped vehicles with Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) adjusting their motion to surrounding traffic conditions; (ii) information exchange with the infrastructure; (iii) vehicle-to-vehicle communication. Therefore, C-ITS makes it possible to go a step further in providing real time information and tailored control strategies to specific drivers. As a response to an expected increasing penetration rate of these systems, traffic managers and researchers have to come up with new methodologies that override the classic methods of traffic modeling and control. In this paper, we discuss some potentialities of C-ITS for traffic management with the methodological issues following the expansion of such systems. Cooperative traffic models are introduced into an open-source traffic simulator. The resulting simulation framework is robust and able to assess potential benefits of cooperative traffic control strategies in different traffic configurations.

Published
2016

11. Power and Exponential Functions Relating Accidents to Traffic and Rain. Calibration on a French Network

Author

Maurice Aron, Neila Bhouri, Romain Billot, Nour-Eddin El Faouzi, Régine Seidowsky, Génie des Réseaux de Transport Terrestres et Informatique Avancée (IFSTTAR/COSYS/GRETTIA), Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR)-Communauté Université Paris-Est, Lab-STICC_IMTA_CID_DECIDE, Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bretagne Loire (UBL)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bretagne Loire (UBL), Département Logique des Usages, Sciences sociales et Sciences de l'Information (IMT Atlantique - LUSSI), IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Laboratoire d'Ingénierie Circulation Transport (LICIT UMR TE), Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR)-École Nationale des Travaux Publics de l'État (ENTPE)-Université de Lyon, Communauté Université Paris-Est-Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR), École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bretagne Loire (UBL)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bretagne Loire (UBL)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), and Université de Lyon-École Nationale des Travaux Publics de l'État (ENTPE)-Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR)

Subjects
[SPI.OTHER]Engineering Sciences [physics]/Other, Occupancy, Operations research, Calibration (statistics), Accident risk, ACCIDENT DE LA ROUTE, URBAN MOTORWAY, 01 natural sciences, Advanced Traffic Management System, Transport engineering, 010104 statistics & probability, Power model, [STAT.ML]Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML], 11. Sustainability, 0502 economics and business, 0101 mathematics, SAFETY PERFORMANCE FUNCTION, RISQUE, 050210 logistics & transportation, [STAT.AP]Statistics [stat]/Applications [stat.AP], POWER MODEL, 05 social sciences, Tailgating, TRAFFIC INDICATOR, Power (physics), [STAT]Statistics [stat], Variable (computer science), Geography, LOGISTIC REGRESSION, PLUIE, SURROGATE DATA, TRAFFIC DATA
Abstract

Relations between the occurrence of road accidents, traffic and rainfall conditions are valuable in setting safety objectives for traffic management, and in assessing the safety impacts of new traffic management systems, prior to their implementation. Based on traffic, road accidents and rain data collected over one year, on a French urban motorway network, a set of safety performance functions were estimated; each of them provides the accident risk per vehicle-kilometer for a certain type of accident, according to the occurrence of rain, and to the level of a traffic variable (average speed, occupancy, percentage of tailgating...). Analyses were carried out separately by lane and for two types of accidents: single-vehicle accidents and multiple-vehicle accidents.The relationships, although statistically significant, have yet to be validated by the treatment of another set of accidents.

Published
2016

12. Traffic indicators, accidents and rain: some relationships calibrated on a French urban motorway network

Author

Maurice Aron, Romain Billot, Nour-Eddin El Faouzi, Régine Seidowsky, Cadic, Ifsttar, Génie des Réseaux de Transport Terrestres et Informatique Avancée (IFSTTAR/COSYS/GRETTIA), Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR)-Communauté Université Paris-Est, Laboratoire d'Ingénierie Circulation Transport (LICIT UMR TE), and Université de Lyon-École Nationale des Travaux Publics de l'État (ENTPE)-Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR)

Subjects
[SPI.OTHER]Engineering Sciences [physics]/Other, ACCIDENT, Traffic data, Occupancy, Injury accident, ACCIDENT DE LA ROUTE, ZONE URBAINE, AUTOROUTE URBAINE, rain, surrogate data, Transport engineering, Kilometer, 0502 economics and business, 11. Sustainability, TRAFIC ROUTIER, Single vehicle, 0501 psychology and cognitive sciences, RELATION VITESSE-ACCIDENT, Crash data, SECURITE, 050107 human factors, 050210 logistics & transportation, RELATION CONCENTRATION-ACCIDENT, VITESSE, [SPI.OTHER] Engineering Sciences [physics]/Other, logistic regression, 05 social sciences, traffic indicators, BASE DE DONNEES, AUTOROUTE, safety performance function, PLUIE, Traffic conditions, Environmental science, urban motorway, risk
Abstract

EWGT 2015-Euro Working Group on Transportation, DELFT, PAYS-BAS, 14-/07/2015 - 16/07/2015; The purpose of this paper is to study the link between the occurrence of injury road accidents, the prevailing traffic conditions, and the occurrence of rain. This is useful for assessing, before its implementation, the safety impact of a new traffic management. Traffic conditions were extracted from a one year traffic database which covers 150 kilometres of two or three lanes urban motorways near the city of Marseille, in the south of France. 208 loop detectors provide the individual speeds, headways, arrival times and lengths of vehicles. Based on this information, thirteen aggregated traffic variables were constituted every six minutes, such as the average speed, occupancy, short time headways and a few combinations of speed, relative speed and time gaps. 292 injuries or fatal accidents occurred on the network during the same year. The French accident database provides their characteristics - location, time and type of accidents, meteorological conditions and other parameters addressing the infrastructure, the driver and the vehicle. The rain occurrence is provided, every six minutes, from a meteorological station. A set of safety performance functions were estimated, each one giving the risk of injury accident by vehicle-kilometre according to the level of one traffic variable and according to the occurrence of rain. Generally based on logistic regression models, analyses were carried out separately by lane and for two types of accidents -single vehicle accidents and crashes between vehicles. Some relations linking accidents with traffic variables are significant: the occurrence of single vehicle accidents is related to the speed on the fast lane; the occurrence of multiple vehicle accidents is related to occupancy.

Published
2015

13. An extension of MovSim for Multi-Agent Cooperative Vehicles Modeling

Author

Maxime Gueriau, Nour-Eddin El Faouzi, Salima Hassas, Frédéric Armetta, Romain Billot, Systèmes Cognitifs et Systèmes Multi-Agents (SyCoSMA), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2), Laboratoire d'Ingénierie Circulation Transport (LICIT), and Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR)-École Nationale des Travaux Publics de l'État (ENTPE)-Université de Lyon

Subjects
050210 logistics & transportation, Engineering, business.industry, Multi-agent system, 05 social sciences, Traffic simulation, 020206 networking & telecommunications, Control engineering, 02 engineering and technology, Extension (predicate logic), Traffic engineering, 0502 economics and business, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, [INFO]Computer Science [cs], Mobile communication systems, business
Abstract

International audience; We present a multi-agent based extension of a microscopic time continuous lane-based simulator designed to develop cooperative vehicle behaviors within a connected environment.We have chosen to extend the Multi-model Open-source Vehicular-traffic SIMulator (MovSim) which offers a complete traffic simulation platform. By integrating concepts coming from artificial intelligence and related intelligent distributed systems such as multi-agent systems, we aim to model complex individual interactions (including sensors measurements, communication between vehicles and with the infrastructure).

Published
2014

14. Electric Vehicle Green Routing with Possible En-Route Recharging

Author

Fouad Baouche, Romain Billot, Rochdi Trigui, Nour-Eddin El Faouzi, Laboratoire d'Ingénierie Circulation Transport (LICIT UMR TE), Université de Lyon-École Nationale des Travaux Publics de l'État (ENTPE)-Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR), Laboratoire Transports et Environnement (IFSTTAR/AME/LTE), Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR)-Université de Lyon, and Cadic, Ifsttar

Subjects
Battery (electricity), [SPI.OTHER]Engineering Sciences [physics]/Other, Engineering, business.product_category, ELECTRIC VEHICLE, 0211 other engineering and technologies, DUREE DU TRAJET, ROUTING, 02 engineering and technology, 7. Clean energy, Automotive engineering, Hardware_GENERAL, 0502 economics and business, Electric vehicle, BATTERIE, Simulation, 050210 logistics & transportation, 021103 operations research, SHORTEST PATH PROBLEM, [SPI.OTHER] Engineering Sciences [physics]/Other, Location model, business.industry, 05 social sciences, Software deployment, Shortest path problem, Graph (abstract data type), Routing (electronic design automation), business, Energy (signal processing), VEHICULE ELECTRIQUE
Abstract

IEEE 17th International Conference on Intelligent Transportation Systems ITSC, Qingdao, CHINE, 08-/10/2014 - 11/10/2014; The deployment of Electric Vehicles (EVs) is constrained mainly by the restricted autonomy, the lack of charging stations, the battery recharge time and recuperation capability (e.g. braking phases or downhill). In this study we aim to develop a green routing tool to encourage the use of EV. To overcome the autonomy limitation we propose a methodology for the EV that includes a charging stations location model, an energy graph construction for EV routing and a resolution scheme for the routing problem with recharging stage(s) along the way on the available charging stations.

Published
2014

15. Electric Vehicle Shortest Path Problem with Replenishment Constraint

Author

Rochdi Trigui, Romain Billot, Nour-Eddin El Faouzi, Fouad Baouche, Cadic, Ifsttar, Laboratoire d'Ingénierie Circulation Transport (LICIT UMR TE), Université de Lyon-École Nationale des Travaux Publics de l'État (ENTPE)-Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR), Laboratoire Transports et Environnement (IFSTTAR/AME/LTE), and Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR)-Université de Lyon

Subjects
[SPI.OTHER]Engineering Sciences [physics]/Other, Engineering, Mathematical optimization, business.product_category, ELECTRIC VEHICLE, 0211 other engineering and technologies, STATION DE CHARGE, 02 engineering and technology, 7. Clean energy, Charging station, Hardware_GENERAL, 0502 economics and business, Electric vehicle, BATTERIE, CHARGING STATION, Simulation, 050210 logistics & transportation, 021103 operations research, SHORTEST PATH PROBLEM, business.industry, [SPI.OTHER] Engineering Sciences [physics]/Other, 05 social sciences, Energy consumption, Battery capacity, Constraint (information theory), Software deployment, Shortest path problem, Routing (electronic design automation), business, VEHICULE ELECTRIQUE
Abstract

ICCVE 2014, International Conference on Connected Vehicles and Expo, VIENNE, AUTRICHE, 03-/11/2014 - 07/11/2014; The deployment of Electric Vehicles (EVs) is constrained mainly by the limited battery capacity, the limited number of charging stations and the recharging time. Our goal is to promote the use of EV by developing energy-efficient routing tools. To overcome the autonomy limitation we propose a methodology for the EV routing problem with recharging stage(s) along the way on the available charging stations.

Published
2014

16. Real-Time Queue-End Detection on Freeways with Floating Car Data : Practice-Ready Algorithm

Author

Eric Pillet, Tu-Uyen Justine Dinh, Nour-Eddin El Faouzi, Romain Billot, Laboratoire d'Ingénierie Circulation Transport (LICIT UMR TE), Université de Lyon-École Nationale des Travaux Publics de l'État (ENTPE)-Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR), and APRR Motorway

Subjects
[SPI.OTHER]Engineering Sciences [physics]/Other, Engineering, QUEUE END DETECTION, 02 engineering and technology, Bottleneck, DETECTION, [SPI.AUTO]Engineering Sciences [physics]/Automatic, PROBE DATA, 0203 mechanical engineering, 11. Sustainability, 0502 economics and business, Segmentation, DETECTION D'INCIDENT, FREEWAY, Queue, Civil and Structural Engineering, Data source, 050210 logistics & transportation, business.industry, Mechanical Engineering, 05 social sciences, Detector, 020302 automobile design & engineering, Floating car data, AUTOROUTE, INCENDIE, TRAITEMENT EN TEMPS REEL, Safety risk, Network characterization, business, Algorithm
Abstract

This paper is a contribution towards an operational use of large floating car data (FCD) in traffic 47 management. The work focuses on a practice-ready approach on highways. The goal is to detect 48 in real-time the end of a perturbation. As an entire highway network is not fully equipped with 49 cameras or loop detectors, FCD have the potential to help better detect the end of a moving 50 bottleneck. This specific zone represents a significant road safety risk and there is a need for 51 better real-time detection of the end of congestion. To address this issue, real world data are 52 analyzed from a French freeway with recurrent congestion patterns. After discussing the quality 53 and precision of FCD, a dynamic spatial segmentation of the network highlights the relevance of 54 this data source from an operational standpoint. Further to the empirical network 55 characterization, a systematic detection algorithm is introduced, which is able to detect the 56 queue-end in real-time with a 500m precision. Based on the assumption of a growing penetration 57 rate of FCD in the coming years, the algorithm uses only FCD with very simple detection rules 58 and few parameters. The method is validated on real congestion cases and the results prove the 59 accuracy of the detection. A discussion about the precision of FCD and recommendations for 60 road operators are introduced.

Published
2014

17. Effects of adverse weather conditions on traffic demand

Author

Romain Billot, Nour-Eddin El Faouzi, Jérémie Buton, Laboratoire d'Ingénierie Circulation Transport (LICIT UMR TE), Université de Lyon-École Nationale des Travaux Publics de l'État (ENTPE)-Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR), Direction Régionale et Interdépartementale de l'Équipement et de l'Aménagement Ile-de-France, and parent

Subjects
[SPI.OTHER]Engineering Sciences [physics]/Other, 010504 meteorology & atmospheric sciences, Computer science, Interurban area, Transportation, METEOROLOGIE, TRAFFIC DEMAND, 01 natural sciences, Transport engineering, 0502 economics and business, 11. Sustainability, Statistical analysis, DENSITE DU TRAFIC, Rain and snow mixed, 0105 earth and related environmental sciences, Interurban, ADVERSE WEATHER CONDITIONS, 050210 logistics & transportation, Adverse weather, TEMPS (METEO), Postponement, RAIN, 05 social sciences, DENSITE (TRAFIC), Work (electrical), Modal shift, SNOW, PLUIE, Automotive Engineering, NEIGE
Abstract

The goal of this study is to highlight the effects of adverse weather conditions on traffic demand. The literature review underlines that some events, especially rain and snow, induce significant changes on both travel demand and traffic operations. These changes have several origins (modal shift, time departure postponement, travel cancellation. . .) and depend on many factors, such as time of day (day/night), week (weekdays/weekend), environment (urban/interurban area), trip purpose (discretionary/nondiscretionary). . . The literature review is therefore divided in two parts: a study of surveys that reveals the impact of weather on travel choices, and then statistical analysis conducted on traffic data collected from loop detectors. This preliminary work is completed by statistical analysis and modeling on operational interurban data (a section of the A43 French Highway) and urban data (route næ 3, Tokyo).; L'objectif de cet article est de mettre en évidence les effets de la météorologie sur la demande de trafic. Une étude approfondie de la littérature est d'abord réalisée : d'une part une analyse des conséquences sur la demande de déplacement au sens large à travers le prisme du modèle à quatre étapes (à partir d'enquêtes principalement) et d'autre part un focus sur la demande de trafic, en synthétisant les analyses réalisées à partir des données boucles. L'analyse montre ainsi que certains événements météorologiques, comme la pluie et surtout la neige, conduisent à des modifications dans les comportements (transfert modal, annulation du déplacement. . .) et à une baisse de la demande de trafic. La nature et l'amplitude des changements opérés dépendent de nombreux facteurs, comme la période du jour (journée/nuit), de la semaine (semaine/week-end), du milieu (urbain/interurbain), du motif du déplacement (contraint/non contraint). . . Cette bibliographie est ensuite complétée par des analyses statistiques et des modélisations sur des données opérationnelles recueillies en milieu interurbain (section Lyon-Chambéry de l'A43) et sur la route n 3 des autoroutes urbaines de Tokyo.

Published
2013

18. Integrating the impact of rain into traffic management online traffic state estimation using sequential Monte Carlo techniques

Author

Romain Billot, Nour-Eddin El Faouzi, Florian De Vuyst, Jacques Sau, Laboratoire de Mecanique des Fluides et d'Acoustique (LMFA), École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université de Lyon-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), and Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)

Subjects
Estimation, 050210 logistics & transportation, 0209 industrial biotechnology, Computer science, Rain intensity, Mechanical Engineering, 05 social sciences, Monte Carlo method, Traffic simulation, 02 engineering and technology, Traffic flow, computer.software_genre, 020901 industrial engineering & automation, 0502 economics and business, Key (cryptography), INRETS, State (computer science), Data mining, Particle filter, computer, Simulation, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, Civil and Structural Engineering
Abstract

This paper consists in a new step toward the integration of the effects of inclement weather into traffic management strategies. It is well recognized that adverse weather conditions are a critical factor impacting traffic operations and safety. In a previous work (1), a methodology for the analysis of the rain impact has been put forward and this impact on key traffic indicators (e.g. free-flow speed, capacity) has been quantified. Thanks to these quantification studies, a first parameterization of the fundamental diagram according to the rain intensity is proposed. Next, since the fundamental diagram represents the basis of many simulation tools, the goal is to develop weather-responsive traffic state estimation tools, which can be useful for control applications and traffic management. More precisely, the online traffic state estimation takes place within a Bayesian framework with particle filtering techniques (i.e. sequential Monte Carlo simulations) in combination with a parameterized first-order macroscopic model. This approach has already been validated for sensor diagnosis and accident detection. Here, the goal is to show how the integration of the weather effects can improve this efficient tool. The approach is validated with real world data from the Lyon's ring road section (8sensors from a homogeneous section). The results from different scenarios show the benefits of the integration of the rain impact for traffic state estimation. Strategies to detect a rain event in time and in space are also suggested.

Published
2010

19. Motorway travel time prediction based on toll data and weather effect integration

Author

N.-E. El Faouzi, Romain Billot, Salim Bouzebda, Laboratoire de Mathématiques Appliquées de Compiègne (LMAC), and Université de Technologie de Compiègne (UTC)

Subjects
Operations research, Computer science, 020209 energy, Transportation, 02 engineering and technology, [MATH.MATH-FA]Mathematics [math]/Functional Analysis [math.FA], Transport engineering, 0502 economics and business, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Information system, Electronic toll collection, Real-time data, Intelligent transportation system, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, General Environmental Science, Interurban, Estimation, 050210 logistics & transportation, Data collection, biology, Mechanical Engineering, 05 social sciences, [STAT.TH]Statistics [stat]/Statistics Theory [stat.TH], [MATH.MATH-PR]Mathematics [math]/Probability [math.PR], Toll, biology.protein, Law
Abstract

This study reports the main findings of the Travel time Prediction based on electronic Toll collection (ETC) data with wEather effect integration on mOtorways (TPTEO) project aiming at developing and implementing a route planner tool and travel time prediction system on the interurban motorway network managed by French motorway AREA Company. One of the main innovative characteristics of this project is the use of toll collection data (TCD) to derive speed and travel time estimation and prediction. This data source is becoming more and more available on motorway facilities and provides an efficient way not only to estimate and predict travel time but also to achieve the origin–destination (OD) matrices elaboration and exhibit trends in traffic. Based on the previous studies on weather effect quantification, the prediction algorithm is designed to account for the weather impact during the prediction process. The resulting tool is considered to be accurate enough and paves the way for developing weather responsive advanced traffic management and information systems.

Published
2010

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