Modélisation longitudinale de l'usage d'un réseau de transport collectif

La compréhension des évolutions de la fréquentation d'un réseau de transport en commun est une caractéristique importante dans la gestion d'une société de transport collectif. Avoir une prévision de l'achalandage futur sur un réseau de transport permet d'anticiper les changements et ainsi d'adapter l'offre à la demande. Suite à des augmentations de l'achalandage à sein du réseau de la Société de transport de l'Outaouais (STO - Gatineau, Québec, CA), le besoin pouvoir prévoir l'évolution de l'achalandage futur a été formulé. L'objectif de ce mémoire est de comprendre et d'estimer les évolutions de la fréquentation du réseau de bus à moyen terme. Sans un modèle de prévision de l'achalandage, il est difficile d'identifier et principalement de quantifier l'effet des facteurs influençant la demande. Aucune décision stratégique ne peut donc être prise avec certitude. La problématique majeure concerne l'anticipation d'acquisition de ressources matérielles et humaines. Un modèle de prévision longitudinale de la fréquentation du réseau de transport est donc mis en place dans ce mémoire.

Abstract

Understanding the evolution of ridership on a transit system is an important feature in the management of a public transit company. Having a forecast of future ridership on a transit system allows to anticipate changes and thus to adapt the level of supply to the demand. The Société de transport de l'Outaouais (STO - Gatineau, Quebec, CA) has expressed the need to forecast ridership on its network. The objective of this paper is to understand and estimate the evolution of the bus network ridership in the medium term. Without a ridership forecasting model, it is difficult to identify and primarily quantify the effect of factors influencing demand. Therefore, no strategic decision can be made with certainty. The main problem concerns the anticipation of the acquisition of material and human resources. A longitudinal forecasting model of the transport network's use is therefore implemented in this research. The development of a longitudinal forecasting model suited for the study area is determined by comparing several models to determine the most relevant one. The study is organized around several steps. The literature review identifies a panel of potential models. The retrospective analysis of transit demand and indicators of the Gatineau region confirms which forecasting models are to be estimated and the explanatory factors to be used. These models are then implemented at three different levels of aggregation: the overall network, the municipal sectors and a specific level of aggregation determined to meet the project objectives. The performances of the forecasting models are then compared to determine the most appropriate for the network in question.