Transcript formulation d`un modele de choix modal
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Modélisation des transports
Cours MOTRA
de l’Ecole des Ponts ParisTech
Formulation, estimation, interprétation d’un
modèle de choix modal : application à Pau
Ecole des Ponts ParisTech
LVMT-SETEC international
Communauté d’Agglomération de Pau Pyrénées
Thierno AW
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Cours MOTRA
de l’Ecole des Ponts ParisTech
Modélisation des transports
OBJETS DE LA PRESENTATION
Objectifs de connaissances :
Constituer une base de données augmentée pour le calibrage de modèles de choix
Formuler et interpréter les utilités modales dans le cadre de la théorie des choix
discrets => modèle logit multinomial
Estimer des modèles de choix modal pour différents segments de demande et
analyser les résultats
Territoire d’étude : Communauté d’Agglomération de Pau Pyrénées et commune
limitrophes (Nord et Nord-ouest)
Bases de données mobilisées :
Enquête Ménages Déplacements, Données physiques et économiques issues des
affectations routières et de transports collectifs
Logiciels supports de la modélisation : TransCAD© , Biogeme©
Formulation, estimation, interprétation d’un modèle de choix modal
Thierno Aw
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Modélisation des transports
SOMMAIRE
1- VUE D’ENSEMBLE
Présente le contexte
2- FORMULATION D’UN MODELE DE CHOIX MODAL
Formule les utilités et discute de la pertinence des variables constitutives des modèles
de choix
3- ESTIMATION ET ANALYSE DES RESULTATS
Illustre sous Biogeme le calibrage des modèles de choix du mode de transport et
examine les résultats de simulation
Formulation, estimation, interprétation d’un modèle de choix modal
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Vue d’ensemble
Formulation d’un modèle de choix modal
Estimation et analyse des résultats
1.1. Présentation du territoire
1.2. Transports et mobilité
1.3. Enjeux
PERIMETRES D’ETUDES
Périmètre d’investigation
Territoire de la CAPP
Territoires des 4 EPCI limitrophes
Périmètre des Enquêtes Ménages Déplacements
EMD 2006 sous maîtrise d’ouvrage CAPP
EMD 2006 sous maîtrise d’ouvrage DDE 64
Périmètre des Enquêtes Ménages Déplacements
14 communes de la CAPP
18 communes de l’enquête ménage DDE 64
Communes d’Aressy, Meillon et Assat
Formulation, estimation, interprétation d’un modèle de choix modal
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Vue d’ensemble
Formulation d’un modèle de choix modal
Estimation et analyse des résultats
1.1. Présentation du territoire
1.2. Transports et mobilité
1.3. Enjeux
OCCUPATION DES SOLS
Localisation de la population
Localisation de l’emploi
Fonctions résidentielles concentrées au
centre : 84 000 Hab. à Pau, 55% de la
population de la CAPP (149 000 hab), 46% du
périmètre de la modélisation (180 000 hab)
Fonctions productives concentrées au
centre : 40 000 Emp. à Pau, 66% des emplois
de la CAPP (60 000 emp), 56% du périmètre
de la modélisation (70 000 emp)
Etalement urbain au nord et au nord-ouest
Le centre ville constitue le premier pôle
d’emplois : 16 000 emplois
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Vue d’ensemble
Formulation d’un modèle de choix modal
Estimation et analyse des résultats
1.1. Présentation du territoire
1.2. Transports et mobilité
1.3. Enjeux
CARACTERISTIQUES DE LA MOBILITE (1/3)
Une mobilité importante
CAPP : 4.05 déplacements/personne/jour (567 900 déplacements)
Communes nord et ouest de la CAPP : 3.94 déplacements/personne/jour (103 500 déplacements)
La voiture privilégiée comme mode de déplacement
Part modale de la VP>70% dans le périmètre des deux enquêtes
Ville
Reims
Maubeuge
Lorient
Toulouse
CAPP
CN-CAPP
Besançon
Année
enquête
2006
2004
2004
2003
2005
2005
2004
Population
228 000
125 000
200 000
935 000
140 000
26 000
162 000
Mobilité tous
modes
Mobilité modes
mécanisés
3.79
3.65
3.8
3.89
4.05
3.94
4.01
2.67
2.78
2.89
3.06
3.16
3.38
2.89
Part TC
9%
5%
8%
9%
4%
4%
11%
Part VP
58%
69%
64%
64%
68%
84%
58%
Part
2RM
1%
1%
1%
2%
2%
1%
1%
Part
Vélo
1%
1%
2%
3%
3%
1%
1%
Part
MAP
30%
24%
24%
21%
22%
9%
28%
Part
Autres
1%
1%
2%
1%
1%
1%
1%
La contre performance des transports collectifs
Part des TC<5%
Temps de déplacement moyen en TC 1.6 fois plus important que la VP (25’ en moyenne contre 16’)
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Vue d’ensemble
Formulation d’un modèle de choix modal
Estimation et analyse des résultats
1.1. Présentation du territoire
1.2. Transports et mobilité
1.3. Enjeux
CARACTERISTIQUES DE LA MOBILITE (2/3)
Nombre moyen de déplacements/personne/jour réalisés en voiture
L’auto-mobilité paloise
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Vue d’ensemble
Formulation d’un modèle de choix modal
Estimation et analyse des résultats
1.1. Présentation du territoire
1.2. Transports et mobilité
1.3. Enjeux
CARACTERISTIQUES DE LA MOBILITE (3/3)
Structure géographique des flux et profil horaire
Des déplacements majoritairement internes à la commune de Pau (64%)…
…pour des motifs non contraints (51%)
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Vue d’ensemble
Formulation d’un modèle de choix modal
Estimation et analyse des résultats
1.1. Présentation du territoire
1.2. Transports et mobilité
1.3. Enjeux
CHARGE DE TRAFICS SUR LE RESEAU ROUTIER
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Vue d’ensemble
Formulation d’un modèle de choix modal
Estimation et analyse des résultats
1.1. Présentation du territoire
1.2. Transports et mobilité
1.3. Enjeux
CHARGE DE TRAFICS SUR LE RESEAU DE TRANSPORTS COLLECTIFS
Codage de l’offre de TC
Modélisation des services de transports collectifs et
affectation de la demande
13 lignes régulières, 1 pôle d’échange
Amplitude horaire de 6h à 20h40 en
semaine, 0h30 en fin de semaine
Faible niveau de service avec
intervalles de desserte de 14’ à 30’
des
4 lignes structurantes captent 55% de la
demande journalière
Structure radiale de l’offre et complexité des itinéraires de
ligne (variantes et tiroirs) : 51% des voyageurs ont pour
origine/destination le pôle d’échange au centre
longueur des lignes importante et offre peu lisible (pas de
cadencement des services) : 60 voy/hab contre 77 pour des
agglomérations de taille comparable en 2007
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Vue d’ensemble
Formulation d’un modèle de choix modal
Estimation et analyse des résultats
1.1. Présentation du territoire
1.2. Transports et mobilité
1.3. Enjeux
VERS DE NOUVELLES PRATIQUES DE MOBILITE
Objectifs à court terme
Initier une politique de stationnement : limitation du stationnement au centre ville, régulation
d’accès des résidents et des livraisons
Poursuivre l’aménagement du centre ville : extension de la zone piétonne, modification du
plan de circulation
Amorcer la priorité donnée aux TC par des aménagements ponctuels : aménagement aux
carrefours, priorité aux feux, sites propres
Restructurer le réseau de TC : schéma lignes, services, lisibilité, suppression des variantes et
tiroirs
Objectifs à moyen terme
Aménager des axes de TCSP
Modifier le plan de circulation dans le cœur d’agglomération
Aménager des parcs relais
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Vue d’ensemble
Formulation d’un modèle de choix modal
Estimation et analyse des résultats
2.1. Constitution d’une base de données
2.2. Formulation des utilités modales
BASE DE DONNEES POUR LE CALIBRAGE DE MODELES DE CHOIX MODAL
Données socioéconomiques par zone
fine et segments de demande -> EMD
Données de performance de liaison
offerte par les transports -> Skim Tcd
Motifs de déplacement contraints et non
contraints (Mco, Mnc)
Distances parcourues sur les réseaux (Dis) :
pris en compte dans la formulation d’utilités des
modes légers => difficulté de franchissement et
contrainte d’utilisation du mode.
Modes de déplacement (MD, VP, TC)
Habitat (Hab) : pour considérer l’influence de la
densité et de la typologie de l’habitat dans le
choix du mode de transport => distinction entre
habitat collectif et individuel.
Coût d’utilisation de la voiture (Ckm) : avec
l’hypothèse d’un coût kilométrique de 0.11
euro/km
Age (Age) : trois classes d’âge, 5-24, de 24-65,
65- et plus.
Abonnement aux transports collectifs (Atc) :
gratuité pour les retraités et chômeurs, 0.32 euros
pour les abonnés, contre 0.92 autres usagers.
Possession du permis (Ppe) : pour le calibrage
du choix modal lié à la voiture.
Temps de déplacement en VP (Tvp) : temps à
charge sur le réseau routier
Niveau de motorisation des ménages (Mot) :
l’équipement automobile des ménages rentre en
compte dans la préférence pour l’auto-mobilité.
Temps de déplacement en TC (Ttc) : temps à
charge sur le réseau de transports collectifs.
Difficultés de stationnement en origine et en
destination (Sta) : les contraintes de stationnement
sont déterminantes de l’utilisation de la voiture
particulière
Formulation, estimation, interprétation d’un modèle de choix modal
Nombre de transferts (Nbc) : nombre de
changements réalisés sur le réseau de transports
collectifs
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Vue d’ensemble
Formulation d’un modèle de choix modal
Estimation et analyse des résultats
2.1. Constitution d’une base de données
2.2. Formulation des utilités modales
FORMULES D’UTILITES
Utilités modales
U
MD
i MD Dis
U
TC
iTC Hab Age TTC Atc Nbc
U
VP
iVP TVP Mot C km Sta o Sta d Ppe
Probabilités de choix modal
e
P( j x)
V j (x)
.
J
e
Vh (x)
h 1
P
TC
e
U
TC
U
TC
e
e
U
VP
e
U
MD
P
VP
Formulation, estimation, interprétation d’un modèle de choix modal
U
VP
U
VP
e
e
U
TC
e
e
U
MD
Thierno Aw
P
MD
e
U
TC
U
MD
e
e
U
VP
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e
U
MD
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Vue d’ensemble
Formulation d’un modèle de choix modal
Estimation et analyse des résultats
3.1. Estimation
3.2. Analyse des résultats
ESTIMATION POUR LES MOTIFS CONTRAINTS
Name
Value
Std err
t-test
p-value
Robust Std err
Robust t-test
p-value
24 ( Age ) 24
2.23331
0.259082
8.62
0
0.280019
7.98
0
65 ( Age ) 65
1.12515
0.291132
3.86
0
0.293966
3.83
0
( C km )
-3.10285
0.459817
-6.75
0
0.482277
-6.43
0
( Atc )
-0.324207
0.19678
-1.65
0.1
0.222629
-1.46
0.15
*
( Dis )
-0.4
fixed
( Hab )
-0.359571
0.163912
-2.19
0.03
0.195937
-1.84
0.07
*
( Mot )
2.7056
0.285573
9.47
0
0.32791
8.25
0
( Nbc )
-0.694553
0.185786
-3.74
0
0.195365
-3.56
0
( Ppe )
1.799
0.132942
13.5
0
0.185997
9.67
0
d ( Sta ) d
-1.24532
0.266188
-4.68
0
0.296697
-4.2
0
o ( Sta ) o
-0.879967
0.278012
-3.17
0
0.337221
-2.61
0.01
(TTC )
-0.016403
0.001834
-8.94
0
0.00205517
-7.98
0
(TVP )
-0.071153
0.014518
-4.9
0
0.0161621
-4.4
0
( i MD )
4.40044
0.304491
14.5
0
0.380553
11.56
0
( iTC )
-0.399508
0.373353
-1.07
0.28
0.442376
-0.9
0.37
*
*
*
Globalement, pour 14 variables estimées sur 3 811 observations, le maximum de vraisemblance
croît entre une valeur initiale de -3398.82 et une valeur finale de -1279.631, pour un R² ajusté
satisfaisant de 0.6.
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Vue d’ensemble
Formulation d’un modèle de choix modal
Estimation et analyse des résultats
3.1. Estimation
3.2. Analyse des résultats
ESTIMATION POUR LES MOTIFS NON CONTRAINTS
Name
Value
Std err
t-test
p-value
Robust Std err
Robust t-test
p-value
( C km )
-4.41859
0.382455
-11.55
0
0.408484
-10.82
0
( Atc )
-1.45078
0.148046
-9.8
0
0.17084
-8.49
0
( Dis )
-0.4
fixed
( Hab )
-0.793113
0.12834
-6.18
0
0.149744
-5.3
0
( Mot )
2.84842
0.133795
21.29
0
0.174469
16.33
0
( Nbc )
-0.621011
0.169734
-3.66
0
0.205386
-3.02
0
( Ppe )
0.872842
0.0765499
11.4
0
0.0961291
9.08
0
d ( Sta ) d
-1.06824
0.112626
-9.48
0
0.140324
-7.61
0
o ( Sta ) o
-0.89715
0.112517
-7.97
0
0.137872
-6.51
0
(TTC )
-0.0253256
0.0021247
-11.92
0
0.003146
-8.05
0
(TVP )
-0.0153562
0.0128218
-1.2
0.23
0.0136732
-1.12
0.26
( i MD )
3.49287
0.140208
24.91
0
0.182927
19.09
0
( iTC )
0.666323
0.173457
3.84
0
0.222183
3
0
*
*
Globalement, pour 12 variables estimées sur 12 770 observations, le maximum de vraisemblance
croît entre une valeur initiale de -11002.783 et une valeur finale de -3255.718, pour un R² ajusté
satisfaisant de 0.67.
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Vue d’ensemble
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Estimation et analyse des résultats
3.1. Estimation
3.2. Analyse des résultats
RESULTATS DU CALIBRAGE DES MODELES DE CHOIX MODAL
R2 = 0.8835
4 000
30 000
R2 = 0.9963
3 500
25 000
3 000
20 000
VP
TC
2 000
Bis
Linéaire (TC)
1 500
MOD
MOD
2 500
Bis
15 000
Linéaire (VP)
10 000
1 000
500
5 000
-
500
1 000
1 500
2 000
2 500
3 000
3 500
4 000
-
5 000
10 000
OBS
R2 = 0.9913
20 000
MOD
Bis
Linéaire (MD)
10 000
30 000
Q_Model
100 871
24 406
383 650
508 928
P_Model
19.8%
4.8%
75.4%
100%
Q_Obs
100 871
24 406
383 651
508 928
Obs
19.8%
4.8%
75.4%
100%
ML
TC
VP
Q_MCO
Q_MCO
24 216
12 081
86 038
122 335
P_MCO
19.8%
9.9%
70.3%
100%
Q_Obs
24 216
12 081
86 038
122 335
Obs
19.8%
9.9%
70.3%
100%
ML
TC
VP
Q_MNC
Q_MNC
76 655
12 325
297 612
386 593
P_MNC
19.8%
3.2%
77.0%
100%
Q_Obs
76 655
12 325
297 612
386 593
Obs
19.8%
3.2%
77.0%
100%
5 000
10 000
25 000
ML
TC
VP
Q_Pau
MD
15 000
5 000
20 000
OBS
25 000
-
15 000
15 000
20 000
25 000
OBS
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Vue d’ensemble
Formulation d’un modèle de choix modal
Estimation et analyse des résultats
3.1. Estimation
3.2. Analyse des résultats
INDICATEUR DE BON CHOIX ET DECOMPOSITION DES UTILITES MODALES
% de bon choix : conservation de manière désagrégée, pour chacune des OD, des déplacements modélisés si
l’utilité maximale correspond effectivement au mode choisi et comparaison aux observations
• 85% pour les motifs contraints ;
• 89% pour les motifs non contraints ;
• 88% pour l’ensemble de la demande modélisée sur une journée moyenne de semaine.
Décomposition de l’utilité : sur un exemple d’OD
• La constante : 10 à 20% dans l’utilité modale des principaux modes mécanisés (VP et TC).
• Déterminants pour les TC : performance de liaison offerte en temps, l’âge pour les motifs école -université, et
la densité d’habitat collectif.
• Déterminants pour la VP : niveau de motorisation (à lier avec la possession du permis de conduire) et coûts
d’utilisation de la voiture (à lier avec les temps de déplacement).
3.00
3.00
5.00
2.50
2.50
4.00
2.00
2.00
1.50
1.50
3.00
2.00
1.00
1.00
1.00
0.50
0.50
-
-
-0.50
-1.00
-0.50
-1.00
Cte_TC
84_62
-0.52
Nb_Chg_T
Tmps_TC
C
-0.68
-
HAB
-0.35
Age24
2.40
Age65
-
-1.00
-2.00
Tmps_VP C_Km_VP
84_62
-0.47
Formulation, estimation, interprétation d’un modèle de choix modal
-0.68
MOT
2.74
PPE
-
STA_O
-
Thierno Aw
STA_D
-
Cte_MD
84_62
4.45
SETEC International - LVMT
Dist_MD
-1.07
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discrets => modèle logit multinomial
Estimer des modèles de choix modal pour différents segments de demande et
analyser les résultats
Territoire d’étude : Communauté d’Agglomération de Pau Pyrénées et commune
limitrophes (Nord et Nord-ouest)
Bases de données mobilisées :
Enquête Ménages Déplacements, Données physiques et économiques issues des
affectations routières et de transports collectifs
Logiciels supports de la modélisation : TransCAD© , Biogeme©
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SOMMAIRE
1- VUE D’ENSEMBLE
Présente le contexte
2- FORMULATION D’UN MODELE DE CHOIX MODAL
Formule les utilités et discute de la pertinence des variables constitutives des modèles
de choix
3- ESTIMATION ET ANALYSE DES RESULTATS
Illustre sous Biogeme le calibrage des modèles de choix du mode de transport et
examine les résultats de simulation
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Vue d’ensemble
Formulation d’un modèle de choix modal
Estimation et analyse des résultats
1.1. Présentation du territoire
1.2. Transports et mobilité
1.3. Enjeux
PERIMETRES D’ETUDES
Périmètre d’investigation
Territoire de la CAPP
Territoires des 4 EPCI limitrophes
Périmètre des Enquêtes Ménages Déplacements
EMD 2006 sous maîtrise d’ouvrage CAPP
EMD 2006 sous maîtrise d’ouvrage DDE 64
Périmètre des Enquêtes Ménages Déplacements
14 communes de la CAPP
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Vue d’ensemble
Formulation d’un modèle de choix modal
Estimation et analyse des résultats
1.1. Présentation du territoire
1.2. Transports et mobilité
1.3. Enjeux
OCCUPATION DES SOLS
Localisation de la population
Localisation de l’emploi
Fonctions résidentielles concentrées au
centre : 84 000 Hab. à Pau, 55% de la
population de la CAPP (149 000 hab), 46% du
périmètre de la modélisation (180 000 hab)
Fonctions productives concentrées au
centre : 40 000 Emp. à Pau, 66% des emplois
de la CAPP (60 000 emp), 56% du périmètre
de la modélisation (70 000 emp)
Etalement urbain au nord et au nord-ouest
Le centre ville constitue le premier pôle
d’emplois : 16 000 emplois
Formulation, estimation, interprétation d’un modèle de choix modal
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Vue d’ensemble
Formulation d’un modèle de choix modal
Estimation et analyse des résultats
1.1. Présentation du territoire
1.2. Transports et mobilité
1.3. Enjeux
CARACTERISTIQUES DE LA MOBILITE (1/3)
Une mobilité importante
CAPP : 4.05 déplacements/personne/jour (567 900 déplacements)
Communes nord et ouest de la CAPP : 3.94 déplacements/personne/jour (103 500 déplacements)
La voiture privilégiée comme mode de déplacement
Part modale de la VP>70% dans le périmètre des deux enquêtes
Ville
Reims
Maubeuge
Lorient
Toulouse
CAPP
CN-CAPP
Besançon
Année
enquête
2006
2004
2004
2003
2005
2005
2004
Population
228 000
125 000
200 000
935 000
140 000
26 000
162 000
Mobilité tous
modes
Mobilité modes
mécanisés
3.79
3.65
3.8
3.89
4.05
3.94
4.01
2.67
2.78
2.89
3.06
3.16
3.38
2.89
Part TC
9%
5%
8%
9%
4%
4%
11%
Part VP
58%
69%
64%
64%
68%
84%
58%
Part
2RM
1%
1%
1%
2%
2%
1%
1%
Part
Vélo
1%
1%
2%
3%
3%
1%
1%
Part
MAP
30%
24%
24%
21%
22%
9%
28%
Part
Autres
1%
1%
2%
1%
1%
1%
1%
La contre performance des transports collectifs
Part des TC<5%
Temps de déplacement moyen en TC 1.6 fois plus important que la VP (25’ en moyenne contre 16’)
Formulation, estimation, interprétation d’un modèle de choix modal
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Vue d’ensemble
Formulation d’un modèle de choix modal
Estimation et analyse des résultats
1.1. Présentation du territoire
1.2. Transports et mobilité
1.3. Enjeux
CARACTERISTIQUES DE LA MOBILITE (2/3)
Nombre moyen de déplacements/personne/jour réalisés en voiture
L’auto-mobilité paloise
Formulation, estimation, interprétation d’un modèle de choix modal
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Vue d’ensemble
Formulation d’un modèle de choix modal
Estimation et analyse des résultats
1.1. Présentation du territoire
1.2. Transports et mobilité
1.3. Enjeux
CARACTERISTIQUES DE LA MOBILITE (3/3)
Structure géographique des flux et profil horaire
Des déplacements majoritairement internes à la commune de Pau (64%)…
…pour des motifs non contraints (51%)
Formulation, estimation, interprétation d’un modèle de choix modal
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Vue d’ensemble
Formulation d’un modèle de choix modal
Estimation et analyse des résultats
1.1. Présentation du territoire
1.2. Transports et mobilité
1.3. Enjeux
CHARGE DE TRAFICS SUR LE RESEAU ROUTIER
Formulation, estimation, interprétation d’un modèle de choix modal
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Vue d’ensemble
Formulation d’un modèle de choix modal
Estimation et analyse des résultats
1.1. Présentation du territoire
1.2. Transports et mobilité
1.3. Enjeux
CHARGE DE TRAFICS SUR LE RESEAU DE TRANSPORTS COLLECTIFS
Codage de l’offre de TC
Modélisation des services de transports collectifs et
affectation de la demande
13 lignes régulières, 1 pôle d’échange
Amplitude horaire de 6h à 20h40 en
semaine, 0h30 en fin de semaine
Faible niveau de service avec
intervalles de desserte de 14’ à 30’
des
4 lignes structurantes captent 55% de la
demande journalière
Structure radiale de l’offre et complexité des itinéraires de
ligne (variantes et tiroirs) : 51% des voyageurs ont pour
origine/destination le pôle d’échange au centre
longueur des lignes importante et offre peu lisible (pas de
cadencement des services) : 60 voy/hab contre 77 pour des
agglomérations de taille comparable en 2007
Formulation, estimation, interprétation d’un modèle de choix modal
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Vue d’ensemble
Formulation d’un modèle de choix modal
Estimation et analyse des résultats
1.1. Présentation du territoire
1.2. Transports et mobilité
1.3. Enjeux
VERS DE NOUVELLES PRATIQUES DE MOBILITE
Objectifs à court terme
Initier une politique de stationnement : limitation du stationnement au centre ville, régulation
d’accès des résidents et des livraisons
Poursuivre l’aménagement du centre ville : extension de la zone piétonne, modification du
plan de circulation
Amorcer la priorité donnée aux TC par des aménagements ponctuels : aménagement aux
carrefours, priorité aux feux, sites propres
Restructurer le réseau de TC : schéma lignes, services, lisibilité, suppression des variantes et
tiroirs
Objectifs à moyen terme
Aménager des axes de TCSP
Modifier le plan de circulation dans le cœur d’agglomération
Aménager des parcs relais
Formulation, estimation, interprétation d’un modèle de choix modal
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Vue d’ensemble
Formulation d’un modèle de choix modal
Estimation et analyse des résultats
2.1. Constitution d’une base de données
2.2. Formulation des utilités modales
BASE DE DONNEES POUR LE CALIBRAGE DE MODELES DE CHOIX MODAL
Données socioéconomiques par zone
fine et segments de demande -> EMD
Données de performance de liaison
offerte par les transports -> Skim Tcd
Motifs de déplacement contraints et non
contraints (Mco, Mnc)
Distances parcourues sur les réseaux (Dis) :
pris en compte dans la formulation d’utilités des
modes légers => difficulté de franchissement et
contrainte d’utilisation du mode.
Modes de déplacement (MD, VP, TC)
Habitat (Hab) : pour considérer l’influence de la
densité et de la typologie de l’habitat dans le
choix du mode de transport => distinction entre
habitat collectif et individuel.
Coût d’utilisation de la voiture (Ckm) : avec
l’hypothèse d’un coût kilométrique de 0.11
euro/km
Age (Age) : trois classes d’âge, 5-24, de 24-65,
65- et plus.
Abonnement aux transports collectifs (Atc) :
gratuité pour les retraités et chômeurs, 0.32 euros
pour les abonnés, contre 0.92 autres usagers.
Possession du permis (Ppe) : pour le calibrage
du choix modal lié à la voiture.
Temps de déplacement en VP (Tvp) : temps à
charge sur le réseau routier
Niveau de motorisation des ménages (Mot) :
l’équipement automobile des ménages rentre en
compte dans la préférence pour l’auto-mobilité.
Temps de déplacement en TC (Ttc) : temps à
charge sur le réseau de transports collectifs.
Difficultés de stationnement en origine et en
destination (Sta) : les contraintes de stationnement
sont déterminantes de l’utilisation de la voiture
particulière
Formulation, estimation, interprétation d’un modèle de choix modal
Nombre de transferts (Nbc) : nombre de
changements réalisés sur le réseau de transports
collectifs
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Vue d’ensemble
Formulation d’un modèle de choix modal
Estimation et analyse des résultats
2.1. Constitution d’une base de données
2.2. Formulation des utilités modales
FORMULES D’UTILITES
Utilités modales
U
MD
i MD Dis
U
TC
iTC Hab Age TTC Atc Nbc
U
VP
iVP TVP Mot C km Sta o Sta d Ppe
Probabilités de choix modal
e
P( j x)
V j (x)
.
J
e
Vh (x)
h 1
P
TC
e
U
TC
U
TC
e
e
U
VP
e
U
MD
P
VP
Formulation, estimation, interprétation d’un modèle de choix modal
U
VP
U
VP
e
e
U
TC
e
e
U
MD
Thierno Aw
P
MD
e
U
TC
U
MD
e
e
U
VP
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e
U
MD
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Vue d’ensemble
Formulation d’un modèle de choix modal
Estimation et analyse des résultats
3.1. Estimation
3.2. Analyse des résultats
ESTIMATION POUR LES MOTIFS CONTRAINTS
Name
Value
Std err
t-test
p-value
Robust Std err
Robust t-test
p-value
24 ( Age ) 24
2.23331
0.259082
8.62
0
0.280019
7.98
0
65 ( Age ) 65
1.12515
0.291132
3.86
0
0.293966
3.83
0
( C km )
-3.10285
0.459817
-6.75
0
0.482277
-6.43
0
( Atc )
-0.324207
0.19678
-1.65
0.1
0.222629
-1.46
0.15
*
( Dis )
-0.4
fixed
( Hab )
-0.359571
0.163912
-2.19
0.03
0.195937
-1.84
0.07
*
( Mot )
2.7056
0.285573
9.47
0
0.32791
8.25
0
( Nbc )
-0.694553
0.185786
-3.74
0
0.195365
-3.56
0
( Ppe )
1.799
0.132942
13.5
0
0.185997
9.67
0
d ( Sta ) d
-1.24532
0.266188
-4.68
0
0.296697
-4.2
0
o ( Sta ) o
-0.879967
0.278012
-3.17
0
0.337221
-2.61
0.01
(TTC )
-0.016403
0.001834
-8.94
0
0.00205517
-7.98
0
(TVP )
-0.071153
0.014518
-4.9
0
0.0161621
-4.4
0
( i MD )
4.40044
0.304491
14.5
0
0.380553
11.56
0
( iTC )
-0.399508
0.373353
-1.07
0.28
0.442376
-0.9
0.37
*
*
*
Globalement, pour 14 variables estimées sur 3 811 observations, le maximum de vraisemblance
croît entre une valeur initiale de -3398.82 et une valeur finale de -1279.631, pour un R² ajusté
satisfaisant de 0.6.
Formulation, estimation, interprétation d’un modèle de choix modal
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Vue d’ensemble
Formulation d’un modèle de choix modal
Estimation et analyse des résultats
3.1. Estimation
3.2. Analyse des résultats
ESTIMATION POUR LES MOTIFS NON CONTRAINTS
Name
Value
Std err
t-test
p-value
Robust Std err
Robust t-test
p-value
( C km )
-4.41859
0.382455
-11.55
0
0.408484
-10.82
0
( Atc )
-1.45078
0.148046
-9.8
0
0.17084
-8.49
0
( Dis )
-0.4
fixed
( Hab )
-0.793113
0.12834
-6.18
0
0.149744
-5.3
0
( Mot )
2.84842
0.133795
21.29
0
0.174469
16.33
0
( Nbc )
-0.621011
0.169734
-3.66
0
0.205386
-3.02
0
( Ppe )
0.872842
0.0765499
11.4
0
0.0961291
9.08
0
d ( Sta ) d
-1.06824
0.112626
-9.48
0
0.140324
-7.61
0
o ( Sta ) o
-0.89715
0.112517
-7.97
0
0.137872
-6.51
0
(TTC )
-0.0253256
0.0021247
-11.92
0
0.003146
-8.05
0
(TVP )
-0.0153562
0.0128218
-1.2
0.23
0.0136732
-1.12
0.26
( i MD )
3.49287
0.140208
24.91
0
0.182927
19.09
0
( iTC )
0.666323
0.173457
3.84
0
0.222183
3
0
*
*
Globalement, pour 12 variables estimées sur 12 770 observations, le maximum de vraisemblance
croît entre une valeur initiale de -11002.783 et une valeur finale de -3255.718, pour un R² ajusté
satisfaisant de 0.67.
Formulation, estimation, interprétation d’un modèle de choix modal
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Vue d’ensemble
Formulation d’un modèle de choix modal
Estimation et analyse des résultats
3.1. Estimation
3.2. Analyse des résultats
RESULTATS DU CALIBRAGE DES MODELES DE CHOIX MODAL
R2 = 0.8835
4 000
30 000
R2 = 0.9963
3 500
25 000
3 000
20 000
VP
TC
2 000
Bis
Linéaire (TC)
1 500
MOD
MOD
2 500
Bis
15 000
Linéaire (VP)
10 000
1 000
500
5 000
-
500
1 000
1 500
2 000
2 500
3 000
3 500
4 000
-
5 000
10 000
OBS
R2 = 0.9913
20 000
MOD
Bis
Linéaire (MD)
10 000
30 000
Q_Model
100 871
24 406
383 650
508 928
P_Model
19.8%
4.8%
75.4%
100%
Q_Obs
100 871
24 406
383 651
508 928
Obs
19.8%
4.8%
75.4%
100%
ML
TC
VP
Q_MCO
Q_MCO
24 216
12 081
86 038
122 335
P_MCO
19.8%
9.9%
70.3%
100%
Q_Obs
24 216
12 081
86 038
122 335
Obs
19.8%
9.9%
70.3%
100%
ML
TC
VP
Q_MNC
Q_MNC
76 655
12 325
297 612
386 593
P_MNC
19.8%
3.2%
77.0%
100%
Q_Obs
76 655
12 325
297 612
386 593
Obs
19.8%
3.2%
77.0%
100%
5 000
10 000
25 000
ML
TC
VP
Q_Pau
MD
15 000
5 000
20 000
OBS
25 000
-
15 000
15 000
20 000
25 000
OBS
Formulation, estimation, interprétation d’un modèle de choix modal
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Vue d’ensemble
Formulation d’un modèle de choix modal
Estimation et analyse des résultats
3.1. Estimation
3.2. Analyse des résultats
INDICATEUR DE BON CHOIX ET DECOMPOSITION DES UTILITES MODALES
% de bon choix : conservation de manière désagrégée, pour chacune des OD, des déplacements modélisés si
l’utilité maximale correspond effectivement au mode choisi et comparaison aux observations
• 85% pour les motifs contraints ;
• 89% pour les motifs non contraints ;
• 88% pour l’ensemble de la demande modélisée sur une journée moyenne de semaine.
Décomposition de l’utilité : sur un exemple d’OD
• La constante : 10 à 20% dans l’utilité modale des principaux modes mécanisés (VP et TC).
• Déterminants pour les TC : performance de liaison offerte en temps, l’âge pour les motifs école -université, et
la densité d’habitat collectif.
• Déterminants pour la VP : niveau de motorisation (à lier avec la possession du permis de conduire) et coûts
d’utilisation de la voiture (à lier avec les temps de déplacement).
3.00
3.00
5.00
2.50
2.50
4.00
2.00
2.00
1.50
1.50
3.00
2.00
1.00
1.00
1.00
0.50
0.50
-
-
-0.50
-1.00
-0.50
-1.00
Cte_TC
84_62
-0.52
Nb_Chg_T
Tmps_TC
C
-0.68
-
HAB
-0.35
Age24
2.40
Age65
-
-1.00
-2.00
Tmps_VP C_Km_VP
84_62
-0.47
Formulation, estimation, interprétation d’un modèle de choix modal
-0.68
MOT
2.74
PPE
-
STA_O
-
Thierno Aw
STA_D
-
Cte_MD
84_62
4.45
SETEC International - LVMT
Dist_MD
-1.07
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