Calage et validation des modèles de trafic - Sétra

dans le tableau ci-dessous. Chacune de ces sept configurations peut en outre se démultiplier en autant depossibilités qu’il y a de jeux de données.Offre de transport Demande de transport Paramètres de l’affectationSituation actuelle Autre(s) jeu(x) dedonnéesSituation actuelle Autre(s) jeu(x) dedonnéesSituation actuelle Autre(s) jeu(x)de données1 X X X2 X X X3 X X X4 X X X5 X X X6 X X X7 X X X8 X X XTableau 27 - Présentation des scénarios théoriques pour la validation d'un modèleCependant, les configurations sont limitées par la disponibilité du jeu d’observation des données de sortiecorrespondant. Dans un premier temps, nous nous limiterons aux données de comptage. En pratique, lesconfigurations suivantes peuvent être analysées :• situation 2 : il s’agit d’exploiter la diversité des configurations possibles de la demande de transport pours’assurer que le réseau a été correctement codifié. L’offre de transport est principalement étudiée grâce à cetest de validation :– si le modèle fonctionne sur une base horaire, la situation actuelle peut être basée sur l’heure de pointe dusoir et les autres jeux de données correspondre aux autres périodes horaires modélisées ;– s’il fonctionne sur une base journalière, le modèle peut par exemple être décomposé en jours ouvrables,pointes saisonnières, samedi type, dimanche type ;– enfin, la demande peut être évaluée à deux horizons différents auxquels l’offre de transport est sensiblementsimilaire. Cette situation apparaît notamment lorsqu’un modèle régional est créé et mis à jour au fur et àmesure des études ;• situation 5 : en ce qui concerne l’offre de transport, seul un recul temporel permet un recueil de donnéesdifférentes de celles utilisées lors du calage : le réseau routier et autoroutier a pu connaître de fortesmodifications (mises en service d’aménagements, créations d’échangeurs, variation des péages, …). Il estdans ce cas intéressant de comparer les données de sortie du modèle en faisant varier la matrice OD selon lesrègles dont l’utilisation est prévue pour la prospective. La validation n’est alors pas complètement rigoureuse :les données de sortie ne correspondent pas exactement au jeu de données d’observation. Ce test de validationdonne des indications sur la pertinence de la matrice OD et de ses règles d’évolution ;• situation 6 : elle correspond à la situation 5, avec une matrice OD déterminée spécifiquement pour l’année àlaquelle l’offre de transport est définie. Cette situation permet principalement de tester la pertinence desparamètres d’affectation.Les paramètres d’affectation n’étant pas directement observables, il est en pratique impossible de les faire varierdans le processus de validation. Leur valeur sera néanmoins à adapter en fonction de la configuration de lademande d’une part, et des évolutions des courbes débit-vitesse constatées d’autre part [38].Pour analyser la qualité de la reproduction de la situation de validation, il conviendra d’employer l’ensemble desindicateurs et cartes produits dans le rapport de calage. Ces résultats sont comparés pour les deux situations(calage et validation) : cela permet de vérifier si la qualité du modèle reste comparable dans une situationd’affectation autre que celle utilisée pour le calage.Cette méthode n’est encore une fois valable que pour un nombre restreint de modèles : elle ne s’applique pasaux modèles faisant l’objet de préchargements généralisés. Pour ce type de modèle, il faudra étudier lacorrélation entre la variation de trafic obtenue par le modèle et la variation de trafic donnée par les comptages.Cet indicateur n’est cependant pas suffisant, car il est possible que les flux non modélisés connaissent également138 Calage et validation des modèles de trafic - Techniques appliquées à l'affectation routière interurbaine