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Amélioration de l'estimation du AADT pour les routes locales grâce à une modélisation au niveau des parcelles
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Le trafic journalier moyen annuel (TJMA) constitue une donnée essentielle pour de nombreuses analyses dans le domaine des transports. Traditionnellement, le TJMA est estimé à partir d'une combinaison de comptages de trafic permanents et temporaires. La collecte de comptages de trafic sur le terrain étant coûteuse, elle n'est généralement effectuée que sur les axes routiers principaux, ce qui laisse la plupart des routes locales sans aucune information relative au TJMA. Or, les TJMA des routes locales sont nécessaires pour de nombreuses applications. Cette recherche propose une nouvelle méthode d'estimation des AADT pour les routes locales à l'aide de la modélisation de la demande de déplacement.
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Le trafic journalier moyen annuel (TJMA) constitue une donnée essentielle pour de nombreuses analyses dans le domaine des transports. Traditionnellement, le TJMA est estimé à partir d'une combinaison de comptages de trafic permanents et temporaires. La collecte de comptages de trafic sur le terrain étant coûteuse, elle n'est généralement effectuée que sur les axes routiers principaux, ce qui laisse la plupart des routes locales sans aucune information relative au TJMA. Or, les TJMA des routes locales sont nécessaires pour de nombreuses applications. Cette recherche propose une nouvelle méthode d'estimation des AADT pour les routes locales à l'aide de la modélisation de la demande de déplacement.
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