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Modélisation de la Pollution due au Trafic, en Utilisant les Données des Smartphones et Python

Explorez la modélisation de la pollution due au trafic basée sur Python en utilisant des données de smartphones, en combinant l'affectation de trafic, les modèles économétriques et l'analyse de la congestion pour la surveillance et l'atténuation environnementale urbaine.
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Explorez la modélisation de la pollution due au trafic basée sur Python en utilisant des données de smartphones, en combinant l'affectation de trafic, les modèles économétriques et l'analyse de la congestion pour la surveillance et l'atténuation environnementale urbaine.

Programme

  • Introduction à la Pollution du Trafic et aux Données des Smartphones
  • Aperçu des sources de pollution du trafic
    Rôle des données des smartphones dans la surveillance de la pollution
    Introduction aux bibliothèques Python clés
  • Modèles d'Affectation du Trafic
  • Principes de l'affectation du trafic
    Mise en œuvre des modèles de trafic en Python
    Analyse des schémas de trafic et des émissions des véhicules
  • Modèles Économétriques pour la Pollution
  • Bases de la modélisation économétrique
    Exigences de données et prétraitement
    Construction de modèles économétriques en Python
  • Analyse de la Congestion
  • Compréhension de la congestion du trafic et de ses effets
    Techniques pour mesurer et modéliser la congestion
    Application des modèles de congestion dans la prédiction de la pollution
  • Collecte de Données de Pollution via les Smartphones
  • Vue d'ensemble des capteurs de smartphone et des méthodes de collecte de données
    Gestion de la confidentialité des données et des considérations éthiques
    Prétraitement et analyse des données de smartphone pour la modélisation de la pollution
  • Intégration des Modèles pour la Surveillance de la Pollution Urbaine
  • Combinaison des modèles de trafic, économiques et de congestion
    Conception de modèles complets pour les environnements urbains
    Études de cas et applications
  • Mise en Œuvre et Outils Python
  • Introduction aux outils et cadres Python pour la modélisation de la pollution
    Mise en œuvre pratique des modèles
    Visualisation et interprétation des résultats
  • Implications Politiques Environnementales
  • Comprendre comment les modèles informent les décisions politiques
    Communication des résultats aux parties prenantes
    Stratégies pour la réduction de la pollution urbaine
  • Projets de Cours et Présentation
  • Développement d'un projet de fin d'études sur une zone urbaine choisie
    Présentation et évaluation par les pairs des projets
    Retour d'information et conclusion du cours

Sujets

Conférences