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Titre : Prédiction « end to end » du comportement de mobilité multimodale des étudiants en utilisant des approches d'apprentissage par renforcement et récurrent Mots clés : Mobilité des étudiants, prédiction de mobilité individuelle, apprentissage par renforcement, réseau de neurones récurrents, système de transport multimodal Projet de stage Les déplacements quotidiens des individus, et en particulier des étudiants, s'inscrivent dans des systèmes de transport de plus en plus complexes et multimodaux. Ce stage s'intéresse à la compréhension et à la prédiction de la mobilité quotidienne des étudiants au sein des systèmes de transport multimodaux. Il vise à prédire les décisions de déplacement individuelles à partir des habitudes passées, afin de proposer des choix de mobilité plus durables et adaptées aux préférences des usagers. Dans ce cadre, deux modèles de prédiction seront étudiés : un premier modèle basé sur l'apprentissage par renforcement profond pour prédire les...

Titre : Prédiction « end to end » du comportement de mobilité multimodale des étudiants en utilisant des approches d'apprentissage par renforcement et récurrent Mots clés : Mobilité des étudiants, prédiction de mobilité individuelle, apprentissage par renforcement, réseau de neurones récurrents, système de transport multimodal Projet de stage Les déplacements quotidiens des individus, et en particulier des étudiants, s'inscrivent dans des systèmes de transport de plus en plus complexes et multimodaux. Ce stage s'intéresse à la compréhension et à la prédiction de la mobilité quotidienne des étudiants au sein des systèmes de transport multimodaux. Il vise à prédire les décisions de déplacement individuelles à partir des habitudes passées, afin de proposer des choix de mobilité plus durables et adaptées aux préférences des usagers. Dans ce cadre, deux modèles de prédiction seront étudiés : un premier modèle basé sur l'apprentissage par renforcement profond pour prédire les...