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Les systèmes de transport intelligents, École Polytechnique de Montréal

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Référence Détail
1 Groupe MADITUC (2019). Accompagnement analytique pour la production de compilations nécessaires à la pondération et l'analyse préliminaire des données de l'enquête Origine-Destination 2018 de la région de Montréal, Volet 2, Comité technique d'enquêtes Origine-Destination, Montréal.
2 Groupe MADITUC (2019). Accompagnement analytique pour la production de compilations nécessaires à la pondération et l'analyse préliminaire des données de l'enquête Origine-Destination 2018 de la région de Montréal, Volet 1, Comité technique d'enquêtes Origine-Destination, Montréal.
3 CHU, Ka Kee, LOMONE, André, CHAPLEAU, Robert (2019). Evaluating the impact of fare capping and guaranteed best fare policies using smart card validations data and machine learning, TransitData 2019, 5th International Workshop and Symposium, Paris, France.
4 CHAPLEAU, Robert, GAUDETTE, Philippe, SPURR, Tim (2019). Application of machine learning to two large-sample household travel surveys: a characterization of travel modes, Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, Washington, D.C., Volume 2673, no. 4, pages 173-183.
5 CHAPLEAU, Robert, GAUDETTE, Philippe, SPURR, Tim (2018). Modélisation du choix discret de mode par technique d'apprentissage supervisé appliquée aux enquêtes ménage transport de Montréal, 1eres Rencontres Francophones Transport-Mobilité, Lyon, France.
6 CHAPLEAU, Robert, GAUDETTE, Philippe, LEROUX, Antoine, SPURR, Tim (2018). Comportement comparé des usagers du transport urbain collectif tel que révélé par les enquêtes ménage transport et les cartes à puces: cas de Montréal 2013, 1eres Rencontres Francophones Transport-Mobilité, Lyon, France.
7 SPURR, Tim, LEROUX, Antoine, CHAPLEAU, Robert (2018). Comparative structural evaluation of transit travel demand using travel survey and smart card data for metropolitan transit financing, Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, Washington, D.C., Volume 2672, no. 8, pages 807-816.
8 CHAPLEAU, Robert, GAUDETTE, Philippe, SPURR, Tim (2018). Strict and Deep Comparison of Revealed Transit Trip Structure between CATI Household Travel Survey and Smart Cards, Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, Washington, D.C., Volume 2672, no. 42 , pages 13-22.
9 THIBAULT, Marc-Olivier (2017). Types de mobilité associés aux points de jonction : cas des enquêtes origine-destination de la grande région de Montréal, Mémoire M.Sc.A., École Polytechnique de Montréal, Montréal.
10 LEROUX, Antoine (2017). Caractérisation structurelle des déplacements en transport en commun au regard des données de l'enquête origine-destination et des cartes à puce, Mémoire M.Sc.A., École Polytechnique de Montréal, Montréal.
11 CHAPLEAU, Robert (2017). Challenges in integrating smart cards and GTFS data to perform dynamic assignment of transit demand, UITP - Global Public Transport Summit, Montréal. Accéder au résumé
12 DIONNE, Vincent, CHU, Ka Kee, CHAPLEAU, Robert (2016). Les défis profonds d'analyse des cartes à puces pour la planification du transport collectif, Mercredis de l'AMT, édition du 30 mars 2016, Montréal. Accéder au résumé
13 GAUDETTE, Philippe, CHAPLEAU, Robert, SPURR, Tim (2016). Bus Network Microsimulation with GTFS and Tap-in-Only Smart Card Data, Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, Washington, D.C., Volume 2544, pages 71-80.
14 GAUDETTE, Philippe (2015). Microsimulation d'un réseau d'autobus défini dans le format GTFS, Mémoire M.Sc.A., École Polytechnique de Montréal, Montréal.
15 GAUDETTE, Philippe, LAVIOLETTE, Jérôme, CHAPLEAU, Robert (2015). Microsimulation des piétons dans le métro, 50e congrès annuel de l’Association québécoise du transport et des routes, Montréal.
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gbisaillon@polymtl.ca 2024-03-04 05:40:33