| Résumés |
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Dans la pratique de la planification urbaine, la prévision de la demande detransport fait en général appel au modèle à quatre étapes (génération, distribution, répartitionmodale et affectation), malgré des avancées théoriques considérables dans le domaine.Cette persistance s’explique par une facilité relative de mise en oeuvre, liée notamment àla forme des données disponibles et susceptibles d’alimenter les modèles. Cependant, lanature statique de l’approche pose des interrogations quant à sa pertinence pour faire desprévisions de moyen-long terme. Cette thèse étudie, la validité de l’hypothèse de stabilitétemporelle des trois premières étapes du modèle de prévision. Pour ce faire, en prenantl’agglomération lyonnaise comme terrain d’étude, nous avons codifié des réseaux routierset de transports en commun à différentes dates (1985, 1995 et 2006). Cette donne, généralementindisponible, combinée aux enquêtes ménages déplacements correspondantes,nous permet de calibrer les trois premières étapes du modèle traditionnel et de tester leurcapacité prédictive. Pour les modèles de génération, on note des prévisions acceptables à unhorizon de 10 ans. À 20 ans, certaines évolutions dans les styles de vie se sont traduites parune baisse du nombre moyen de sorties pour le motif travail, que les modèles traditionnelsne permettent pas de prévoir complètement. Au niveau de la distribution, l’allongementdes distances entre lieux de réalisation de certaines activités et le lieu de domicile peut êtrerelativement bien reproduit par des modèles gravitaires avec des paramètres stables dans letemps. Au niveau de la répartition modale, les paramètres ne sont pas stables et les modèlesestimés n’auraient pas permis de prévoir le regain de parts de marché des transports encommun observé ces dernières années. |
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In the practice of urban planning, travel demand forecasts are generally obtainedby using the four-step model (generation, distribution, modal split and assignment), despite considerable theoretical advances in the field. This persistence can be explained by the relative ease of implementation of the four-step modelling sequence, which is related, in particular, to the kind of data available that could be used as an input in a model. However, the static nature of the approach raises questions as it pertains to its relevance in producing medium and long range forecasts. This thesis investigates the validity of the hypothesis of temporal stability of the parameters of the first three stages of the traditional forecasting sequence. To do this, taking the Lyon conurbation as our case study, we coded the road and transit networks at different points in time (1985, 1995 and 2006). We then combine this temporal data, which is generally unavailable, with the corresponding household travel surveys in order to calibrate the first three steps of the traditional model and test their predictive ability. For the generation models tested, we note acceptable performance for a 10-year forecast. For a 20-year forecast, some changes in lifestyles have resulted in a decrease in the average number of work trips that traditional models do not predict accurately. Regarding trip distribution, the increase in travel distances observed for certain purposes is reproduced fairly well by the gravity model. At the modal split level, the parameters are not stable and the estimated models would be unable to predict accurately the recent increase in the market share of public transport. |
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