Note :
Ce livre est vivement recommandé à tous ceux qui s'intéressent à la planification des transports et à la modélisation des réseaux. Il offre des informations précieuses et des explications complètes sur les concepts clés, en particulier sur le modèle en quatre étapes. Il a été salué pour son contenu informatif et ses exemples pratiques qui facilitent l'apprentissage.
Avantages:Outil précieux tout au long du semestre, excellent aperçu des réseaux de transport, instructif pour les domaines de l'ingénierie, bien écrit, explique facilement les techniques, fortement recommandé pour les passionnés de planification, informations détaillées avec des exemples.
Inconvénients:Aucun inconvénient significatif n'a été mentionné dans les commentaires.
(basé sur 9 avis de lecteurs)
Transportation Network Modeling and Calibration
Ce livre présente aux étudiants en ingénierie des transports et aux ingénieurs débutants le concept de modélisation des réseaux de transport, le codage des réseaux, l'étalonnage et la validation des modèles, et l'évaluation des modèles.
Les spécialistes des transports utilisent des techniques de modélisation et de simulation pour saisir la complexité des systèmes de transport et pour développer et évaluer des solutions visant à atténuer les problèmes actuels et futurs liés aux transports. Cet ouvrage présente aux étudiants en ingénierie des transports et aux ingénieurs débutants le concept de modélisation des réseaux de transport, le codage des réseaux, l'étalonnage et la validation des modèles, et l'évaluation des modèles.
Les modèles de demande de transport sont sensibles aux changements démographiques et peuvent expliquer et prévoir comment un nouveau système d'offre de transport conduit à un nouveau modèle de demande de transport. Ce livre décrit également l'évolution des modèles de demande, qui sont passés d'un modèle basé sur les déplacements à une nouvelle génération de modèles basés sur les activités et sur les agents, afin de surmonter certaines des lacunes de l'approche en quatre étapes et d'améliorer le pouvoir de prédiction des modèles.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)