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Travel and Arrival Time Prediction Based On Historical GPS Data Utilizing Machine Learning / Abdeldjouad Aymen Azzouz
Titre : Travel and Arrival Time Prediction Based On Historical GPS Data Utilizing Machine Learning Type de document : texte imprimé Auteurs : Abdeldjouad Aymen Azzouz ; Mohammed Abderrahim Fellaouine ; Abdelouahab Moussaoui, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2023 Importance : 1 vol (87f.) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Traffic congestion Public transportation Transit Bus Predictive models GPS data Linear
Regression Gradient Boosting Random Forest RNN LSTM GRU Circulation Transport public Transport Modèles prédictifs Données GPS Régression linéaire Forêt aléatoireIndex. décimale : 004 Informatique Résumé : Due to the increased number of vehicles, traffic congestion has risen at an alarming rate,
resulting in longer travel times and reduced accessibility and mobility. To address this
problem, promoting the use of public transportation, particularly buses, is a viable solution.
However, to encourage people to take buses, reliable information on bus travel and arrival
time is necessary.
In this project, we propose developing predictive models to estimate bus journey and arrival
times based on historical GPS data and bus routes information with the Algerian leader of
Urban Transit ETUS (Etablissement Public de Transports Urbain Sétif). Where we developed
three models for estimating the total journey time: Linear Regression, Gradient Boosting
Regressor and Random Forest Regressor. As for predicting arrival times at each bus stop, we
implemented two RNN architectures using LSTM and GRU.
The results of evaluating the ground-truth dataset show that GBR outperformed the Linear
Regression model, and its performance was similar to that of RFR. As for the deep learning
models, they showed excellent accuracy, with a low error percentage.
Our study unequivocally proves that it is entirely possible to predict bus journey time and
arrival information with remarkable precision using GPS observations and bus routes
information. This capability is especially valuable in situations where data on external features
affecting travel time are unavailable = En raison de l'augmentation du nombre de véhicules, les embouteillages se sont multipliés Ã
un rythme alarmant, entraînant un allongement des temps de trajet et une réduction de
l'accessibilité et de la mobilité. Pour remédier à ce problème, la promotion de l'utilisation des
transports publics, en particulier des bus, est une solution viable. Cependant, pour encourager
les gens à prendre le bus, il est nécessaire de disposer d'informations fiables sur les horaires de
passage et d'arrivée des bus.
Dans ce projet, nous proposons de développer des modèles prédictifs pour estimer les trajets et
les heures d'arrivée des bus sur la base de données GPS historiques et d'informations sur les
itinéraires de bus avec le leader algérien de transport urbain ETUS (Établissement Public de
Transports Urbain Sétif). Où nous avons développé trois modèles pour estimer le temps de
trajet total : Régression linéaire, Gradient Boosting Regressor et Random Forest Regressor. En
ce qui concerne la prédiction des heures d'arrivée à chaque arrêt de bus, nous avons
implémenté deux architectures RNN utilisant LSTM et GRU.
Les résultats de l'évaluation montrent que le GBR a surpassé le modèle de régression linéaire
et que ses performances étaient similaires à celles du RFR. Quant aux modèles d'apprentissage
en profondeur, ils ont montré une excellente précision, avec un faible pourcentage d'erreurs.
Notre étude prouve sans équivoque qu'il est tout à fait possible de prédire la durée d'un trajet
en bus avec une précision remarquable en utilisant les observations GPS et les informations
sur les itinéraires des bus. Cette capacité est particulièrement précieuse dans les situations où
les données sur les caractéristiques externes affectant le temps de trajet ne sont pas
disponiblesCôte titre : MAI/0754 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1_ECwvEsEitTvSCpbRGfWhEyQuHJvBbMX/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Travel and Arrival Time Prediction Based On Historical GPS Data Utilizing Machine Learning [texte imprimé] / Abdeldjouad Aymen Azzouz ; Mohammed Abderrahim Fellaouine ; Abdelouahab Moussaoui, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2023 . - 1 vol (87f.) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Traffic congestion Public transportation Transit Bus Predictive models GPS data Linear
Regression Gradient Boosting Random Forest RNN LSTM GRU Circulation Transport public Transport Modèles prédictifs Données GPS Régression linéaire Forêt aléatoireIndex. décimale : 004 Informatique Résumé : Due to the increased number of vehicles, traffic congestion has risen at an alarming rate,
resulting in longer travel times and reduced accessibility and mobility. To address this
problem, promoting the use of public transportation, particularly buses, is a viable solution.
However, to encourage people to take buses, reliable information on bus travel and arrival
time is necessary.
In this project, we propose developing predictive models to estimate bus journey and arrival
times based on historical GPS data and bus routes information with the Algerian leader of
Urban Transit ETUS (Etablissement Public de Transports Urbain Sétif). Where we developed
three models for estimating the total journey time: Linear Regression, Gradient Boosting
Regressor and Random Forest Regressor. As for predicting arrival times at each bus stop, we
implemented two RNN architectures using LSTM and GRU.
The results of evaluating the ground-truth dataset show that GBR outperformed the Linear
Regression model, and its performance was similar to that of RFR. As for the deep learning
models, they showed excellent accuracy, with a low error percentage.
Our study unequivocally proves that it is entirely possible to predict bus journey time and
arrival information with remarkable precision using GPS observations and bus routes
information. This capability is especially valuable in situations where data on external features
affecting travel time are unavailable = En raison de l'augmentation du nombre de véhicules, les embouteillages se sont multipliés Ã
un rythme alarmant, entraînant un allongement des temps de trajet et une réduction de
l'accessibilité et de la mobilité. Pour remédier à ce problème, la promotion de l'utilisation des
transports publics, en particulier des bus, est une solution viable. Cependant, pour encourager
les gens à prendre le bus, il est nécessaire de disposer d'informations fiables sur les horaires de
passage et d'arrivée des bus.
Dans ce projet, nous proposons de développer des modèles prédictifs pour estimer les trajets et
les heures d'arrivée des bus sur la base de données GPS historiques et d'informations sur les
itinéraires de bus avec le leader algérien de transport urbain ETUS (Établissement Public de
Transports Urbain Sétif). Où nous avons développé trois modèles pour estimer le temps de
trajet total : Régression linéaire, Gradient Boosting Regressor et Random Forest Regressor. En
ce qui concerne la prédiction des heures d'arrivée à chaque arrêt de bus, nous avons
implémenté deux architectures RNN utilisant LSTM et GRU.
Les résultats de l'évaluation montrent que le GBR a surpassé le modèle de régression linéaire
et que ses performances étaient similaires à celles du RFR. Quant aux modèles d'apprentissage
en profondeur, ils ont montré une excellente précision, avec un faible pourcentage d'erreurs.
Notre étude prouve sans équivoque qu'il est tout à fait possible de prédire la durée d'un trajet
en bus avec une précision remarquable en utilisant les observations GPS et les informations
sur les itinéraires des bus. Cette capacité est particulièrement précieuse dans les situations où
les données sur les caractéristiques externes affectant le temps de trajet ne sont pas
disponiblesCôte titre : MAI/0754 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1_ECwvEsEitTvSCpbRGfWhEyQuHJvBbMX/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0754 MAI/0754 Mémoire Bibliothéque des sciences Anglais Disponible
Disponible
Titre : Tuning deep learning parameters using bio-inspired algorithm Type de document : texte imprimé Auteurs : Aya Lakhdari, Auteur ; leila Djidel, Auteur ; Semcheddine,Moussa, Directeur de thèse Année de publication : 2022 Importance : 1 vol (67 f .) Format : 29cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Informatique
InternetIndex. décimale : 004 Informatique Résumé :
There are several domains in which deep learning techniques are successfully applied.
The great success of deep learning depends on the great performance of models. Learning
rate, choice of activation function, network architectures..., all of these are deep learning
hyper-parameters that had an important role in improving the performance of models,
but there are no rules for choosing the right value of each hyper-parameter. In this
thesis, we will use some bio-inspired algorithms like genetic algorithm, particle swarm
optimization algorithm, black widow optimization algorithm, and grey wolf optimization
algorithm to optimize the CNN and LSTM models hyper-parameters. We have used two
data-set, the first is the MNIST data-set which concerned images and the second is the
20 newsgroups text data-set. And we have illustrated the results of the tests affected by
the bio-inspired algorithms and both random and grid searches. The results show that
bio-inspired algorithms give better accuracy results so it can be the way to tune deep
learning hyper-parameters.Côte titre : MAI/0675 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1Jkj-sFnSsaxyLtTPAkh1Gz2q1HRUgbHK/view?usp=share [...] Format de la ressource électronique : Tuning deep learning parameters using bio-inspired algorithm [texte imprimé] / Aya Lakhdari, Auteur ; leila Djidel, Auteur ; Semcheddine,Moussa, Directeur de thèse . - 2022 . - 1 vol (67 f .) ; 29cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Informatique
InternetIndex. décimale : 004 Informatique Résumé :
There are several domains in which deep learning techniques are successfully applied.
The great success of deep learning depends on the great performance of models. Learning
rate, choice of activation function, network architectures..., all of these are deep learning
hyper-parameters that had an important role in improving the performance of models,
but there are no rules for choosing the right value of each hyper-parameter. In this
thesis, we will use some bio-inspired algorithms like genetic algorithm, particle swarm
optimization algorithm, black widow optimization algorithm, and grey wolf optimization
algorithm to optimize the CNN and LSTM models hyper-parameters. We have used two
data-set, the first is the MNIST data-set which concerned images and the second is the
20 newsgroups text data-set. And we have illustrated the results of the tests affected by
the bio-inspired algorithms and both random and grid searches. The results show that
bio-inspired algorithms give better accuracy results so it can be the way to tune deep
learning hyper-parameters.Côte titre : MAI/0675 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1Jkj-sFnSsaxyLtTPAkh1Gz2q1HRUgbHK/view?usp=share [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0675 MAI/0675 Mémoire Bibliothéque des sciences Anglais Disponible
Disponible
Titre : UFAS - Academy Portal Type de document : texte imprimé Auteurs : Ahmed saad eddine Fellahi, Auteur ; mohamed lamine Chiheb, Auteur ; Bouamari,Abdelkader, Directeur de thèse Editeur : Sétif:UFA1 Année de publication : 2023 Importance : 1 vol (52 f .) Format : 29cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : E-learning
Plateforme d’apprentissageIndex. décimale : 004 Informatique Résumé : Les progrès des Technologies de l'Information et de la Communication (TIC) ont conduit à de nouveaux modes d’apprentissage, en particulier dans le domaine de l’éducation, tels que l’apprentissage à distance, également connu sous le nom d’apprentissage électronique. Cette approche implique l’utilisation de moyens de communication et de multimédia dans le processus éducatif. L’éducation à distance est devenue une solution fondamentale dans les cas où les restrictions de temps et d’espace sont problématiques ou impossibles, comme ce fut le cas avec la propagation de la pandémie de COVID-19.
Dans le cadre de ce projet, une plateforme d’apprentissage en ligne pour l’université de SETIF est développée sur la base du framework Laravel. Les étudiants et les enseignants peuvent s’inscrire à cette plateforme, où les enseignants peuvent afficher des cours et les étudiants peuvent les suivre. Les étudiants peuvent également évaluer leurs connaissances en posant des questions sur des informations incompréhensibles L’administrateur gère les différentes ressources de la plateforme ainsi que les et les droits d’accès des différents utilisateursCôte titre : MAI/0725 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1bWs3pyQclSSUajYLkSmO-98tqhNza-sa/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : UFAS - Academy Portal [texte imprimé] / Ahmed saad eddine Fellahi, Auteur ; mohamed lamine Chiheb, Auteur ; Bouamari,Abdelkader, Directeur de thèse . - [S.l.] : Sétif:UFA1, 2023 . - 1 vol (52 f .) ; 29cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : E-learning
Plateforme d’apprentissageIndex. décimale : 004 Informatique Résumé : Les progrès des Technologies de l'Information et de la Communication (TIC) ont conduit à de nouveaux modes d’apprentissage, en particulier dans le domaine de l’éducation, tels que l’apprentissage à distance, également connu sous le nom d’apprentissage électronique. Cette approche implique l’utilisation de moyens de communication et de multimédia dans le processus éducatif. L’éducation à distance est devenue une solution fondamentale dans les cas où les restrictions de temps et d’espace sont problématiques ou impossibles, comme ce fut le cas avec la propagation de la pandémie de COVID-19.
Dans le cadre de ce projet, une plateforme d’apprentissage en ligne pour l’université de SETIF est développée sur la base du framework Laravel. Les étudiants et les enseignants peuvent s’inscrire à cette plateforme, où les enseignants peuvent afficher des cours et les étudiants peuvent les suivre. Les étudiants peuvent également évaluer leurs connaissances en posant des questions sur des informations incompréhensibles L’administrateur gère les différentes ressources de la plateforme ainsi que les et les droits d’accès des différents utilisateursCôte titre : MAI/0725 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1bWs3pyQclSSUajYLkSmO-98tqhNza-sa/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0725 MAI/0725 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
Disponible
Titre : UFAS study portal Type de document : texte imprimé Auteurs : El houda Aber Nour, Auteur ; Chams El Assil Filali, Auteur ; Abdelkader Bouamari, Directeur de thèse Editeur : Sétif:UFA1 Année de publication : 2023 Importance : 1 vol (38 f .) Format : 29cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Application Web
E-learningIndex. décimale : 004 Informatique Résumé : E-learning est une solution technologique très utilisée actuellement, dans ce contexte nous avons proposé une solution logicielle à base du frame work laravel.
Donc nous avons programmé un site web pour stocker les leçons, les projets et les sites importants, afin que l'étudiant puisse les récupérer en cas de besoin. Gérer les emplois du temps personnels. Partager des articles pour obtenir de l'aide et développer des sujets communs. Gérer les cours. Gérer (par l’administrateur) les deux types d’utilisateurs ; étudiant et enseignant.Côte titre : MAI/0724 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1DjTdxFjaLnODATFvGQ5iwYIS2ZbgsMD9/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : UFAS study portal [texte imprimé] / El houda Aber Nour, Auteur ; Chams El Assil Filali, Auteur ; Abdelkader Bouamari, Directeur de thèse . - [S.l.] : Sétif:UFA1, 2023 . - 1 vol (38 f .) ; 29cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Application Web
E-learningIndex. décimale : 004 Informatique Résumé : E-learning est une solution technologique très utilisée actuellement, dans ce contexte nous avons proposé une solution logicielle à base du frame work laravel.
Donc nous avons programmé un site web pour stocker les leçons, les projets et les sites importants, afin que l'étudiant puisse les récupérer en cas de besoin. Gérer les emplois du temps personnels. Partager des articles pour obtenir de l'aide et développer des sujets communs. Gérer les cours. Gérer (par l’administrateur) les deux types d’utilisateurs ; étudiant et enseignant.Côte titre : MAI/0724 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1DjTdxFjaLnODATFvGQ5iwYIS2ZbgsMD9/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0724 MAI/0724 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
Disponible
Titre : Urbanisation des systèmes d’information Type de document : texte imprimé Auteurs : Keida, Sihem, Auteur ; Saidi, Mohamed, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2021 Importance : 1 vol (64 f .) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Urbanisation
composition des services WebIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé :
L’urbanisation des systèmes d’information porte sur les processus métiers, la
communication inter-applicative et sur la mise en place de référentiels transverses.
Le travail sur les référentiels consiste à lister les informations dupliquées au sein de
l’entreprise, puis à essayer de les rapprocher sur la base de clefs uniques . Des outils
techniques sont proposés dans le cadre des échanges inter-applicatifs, de l’automatisation
des processus métiers et de l’homogénéisation des interfaces. Dans ce travail nous avons
utilisé le mécanisme des services Web, c’est un mécanisme très performant pour améliorer
l’interopérabilité entre les différents systèmes d’information et faciliter L’urbanisation des
systèmes d’information.
Le résultat de ce mémoire, après l’utilisation de la composition des services web, est de
passer d’une gestion d’autorisation transport scolaire manuelle à une gestion automatique
pour faciliter la vie des opérateurs.Côte titre : MAI/0496 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1usTtI0yRUco_SJIQ_-DJ7tZ9QLqwhjKB/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Urbanisation des systèmes d’information [texte imprimé] / Keida, Sihem, Auteur ; Saidi, Mohamed, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2021 . - 1 vol (64 f .) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Urbanisation
composition des services WebIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé :
L’urbanisation des systèmes d’information porte sur les processus métiers, la
communication inter-applicative et sur la mise en place de référentiels transverses.
Le travail sur les référentiels consiste à lister les informations dupliquées au sein de
l’entreprise, puis à essayer de les rapprocher sur la base de clefs uniques . Des outils
techniques sont proposés dans le cadre des échanges inter-applicatifs, de l’automatisation
des processus métiers et de l’homogénéisation des interfaces. Dans ce travail nous avons
utilisé le mécanisme des services Web, c’est un mécanisme très performant pour améliorer
l’interopérabilité entre les différents systèmes d’information et faciliter L’urbanisation des
systèmes d’information.
Le résultat de ce mémoire, après l’utilisation de la composition des services web, est de
passer d’une gestion d’autorisation transport scolaire manuelle à une gestion automatique
pour faciliter la vie des opérateurs.Côte titre : MAI/0496 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1usTtI0yRUco_SJIQ_-DJ7tZ9QLqwhjKB/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0496 MAI/0496 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
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