机器学习预测与可视化：公共交通拥挤智能管理

本研究论文探讨了"使用机器学习预测和可视化公共交通中的交通拥挤"这一主题，由弗洛里安·托克在东巴黎大学进行，并于2019年完成。论文旨在通过应用机器学习技术来提升对城市公共交通流量的预测能力和拥挤情况的可视化理解，这对于优化城市规划和提升乘客体验具有重要意义。 作者在论文中利用了机器学习算法，如回归分析、聚类分析或深度学习模型，对历史交通数据进行处理，以便识别出行模式、预测特定时间段和地点的乘客流量。这些方法旨在提高交通管理的精确性和效率，减少拥堵现象，同时通过可视化工具将复杂的数据转化为易于理解的图表和地图，使得决策者能够直观地评估交通状况。 论文的指导团队包括Mounim ELYACOUBI教授、Stéphane BONNEVAY教授以及来自不同大学和研究机构的专家，如Boris MERICKSAY讲师、Cristina PRONELLO教授、Etienne COME研究员等，他们在指导过程中提供了专业知识和宝贵的建议。研究的执行地点在IFSTTAR的COSYS/GRETTIA部门，强调了跨学科合作在解决实际问题中的关键作用。 论文不仅关注理论研究，而且关注实践应用，强调了性能和可靠性测试的结果，表明所提出的预测模型在真实环境中的有效性。此外，论文还包含了详细的实验设计、数据分析过程和结果，以及对未来工作的展望，为公共交通领域的研究者和从业者提供了有价值的参考案例。 这篇论文是2019年12月22日的答辩作品，作者表达了对所有参与和支持人员的感激之情，特别是他的导师们，他们的指导和帮助使他能在最佳条件下完成这项研究。整个研究过程展示了机器学习在解决实际问题中的潜力，尤其是在改善城市交通流动性方面。 弗洛里安·托克的这篇论文为理解和解决公共交通中的交通拥挤问题提供了一种创新的机器学习方法，通过可视化手段展示了其在预测和管理方面的实用价值。它不仅推动了学术研究，也为城市规划和交通工程实践提供了新思路。