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Réseau de collaborationCe graphique trace les liens entre tous les collaborateurs des publications de Latifa Oukhellou figurant sur cette page.
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Nuage de motsUn nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur Latifa Oukhellou. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
Briand, A.-S., Côme, E., Trépanier, M., & Oukhellou, L. (2017). Analyzing year-to-year changes in public transport passenger behaviour using smart card data. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 79, 274-289. Lien externe
Brianda, A.-S., Côme, É., Oukhellou, L., & Trépanier, M. (mai 2017). Smart card clustering to extract typical temporal passenger habits in transit network. Two case studies: Rennes in France and Gatineau in Canada [Communication écrite]. 3rd International Workshop and Symposium Research and Applications on the Use of Passive Data fom Public Transport, Santiago, Chile. Lien externe
Pasini, K., Khouadjia, M., Samé, A., Trépanier, M., & Oukhellou, L. (2022). Contextual anomaly detection on time series: a case study of metro ridership analysis. Neural Computing and Applications, 34(2), 1483-1507. Lien externe
Toqué, F., Côme, E., Trépanier, M., & Oukhellou, L. (2020). Forecasting of the Montreal subway smart card entry logs with event data. (Rapport technique n° CIRRELT-2020-33). Lien externe
Toqué, F., Khouadjia, M., Come, É., Trépanier, M., & Oukhellou, L. (octobre 2017). Short & long term forecasting of multimodal transport passenger flows with machine learning methods [Communication écrite]. 20th IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC 2017), Yokohama, Japan. Lien externe
Trépanier, M., Briand, A.-S., Oukhellou, L., & Côme, É. (avril 2016). Variations annuelles du comportement des usagers de transport collectif [Communication écrite]. 51e Congrès de l'Association québécoise des transports, Québec, Québec. Non disponible
