Dans le cas du contr\u00f4le du trafic, les compteurs de trafic examinent l’espace du parc toutes les \u03b4 minutes (\u00e0 des intervalles r\u00e9guliers) et notent la plaque min\u00e9ralogique du v\u00e9hicule qui occupe la place de stationnement donn\u00e9e. Pour d\u00e9terminer la dur\u00e9e de stationnement moyenne, une valeur est estim\u00e9e sur la base de la dur\u00e9e moyenne de stationnement de chaque v\u00e9hicule observ\u00e9. Bien que les r\u00e9sultats soient d\u00e9form\u00e9s pour des raisons connues (c’est-\u00e0-dire que les stationnements de courte dur\u00e9e sont sous-repr\u00e9sent\u00e9s et que la dur\u00e9e de stationnement des v\u00e9hicules observ\u00e9s ne repr\u00e9sentent que des valeurs approch\u00e9es), la pr\u00e9cision du relev\u00e9 reste inconnue apr\u00e8s sa r\u00e9alisation. Tr\u00e8s souvent, un compromis doit \u00eatre \u00e9tabli entre la pr\u00e9cision du relev\u00e9 et les co\u00fbts. Dans le cadre d’une analyse de la relation entre erreurs et d\u00e9penses de personnel, nous pr\u00e9sentons aux sp\u00e9cialistes diff\u00e9rentes propositions en vue d’obtenir des r\u00e9sultats expressifs \u00e0 partir du contr\u00f4le de trafic et, dans le m\u00eame temps, de r\u00e9duire les co\u00fbts au minimum.<\/p>\n
L’analyse de la relation entre ces trois \u00e9l\u00e9ments cl\u00e9s peut \u00eatre approfondie par la d\u00e9finition de trois variables (intensit\u00e9 de contr\u00f4le X, erreur de relev\u00e9 Y et co\u00fbts relatifs Z). Plus le contr\u00f4le est men\u00e9 de fa\u00e7on intensive, plus il sera \u00e9videmment co\u00fbteux, mais plus le taux d’erreur sera faible. Des donn\u00e9es tir\u00e9es des deux zones de parc (place Max-Bill \u00e0 Zurich, Suisse, 64 stationnements et Ballston Garage aux \u00c9tats-Unis, 2800 places de stationnement) ont \u00e9galement \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9es pour valider le mod\u00e8le. En tenant compte du fait que la dur\u00e9e de stationnement pr\u00e9sente une distribution gamma, les donn\u00e9es effectives correspondaient dans une large mesure aux \u00e9volutions de courbes th\u00e9oriques.<\/p>\n
Un r\u00e9sum\u00e9 des r\u00e9sultats et une repr\u00e9sentation de la fa\u00e7on dont ces derniers pourraient \u00eatre utilis\u00e9s dans des relev\u00e9s r\u00e9els ont \u00e9t\u00e9 effectu\u00e9s \u00e0 la fin.<\/p>\n
Sur la base de ces r\u00e9sultats, et \u00e9tant donn\u00e9 que la d\u00e9formation g\u00e9n\u00e9rale de la r\u00e9partition de la dur\u00e9e de stationnement est connue, et sur la base de quelques hypoth\u00e8ses fondamentales, nous sommes d\u00e9sormais en mesure de recommander un budget minimal qui garantit aux r\u00e9sultats une pr\u00e9cision pr\u00e9visible. Nous avons en outre mis au point un proc\u00e9d\u00e9 qui diminue l’erreur de relev\u00e9 Y sans entra\u00eener une augmentation suppl\u00e9mentaire de la masse salariale. Une fois connue la marge d’erreur possible pour un X donn\u00e9 (la valeur de X peut \u00eatre d\u00e9termin\u00e9e \u00e0 l’aide du relev\u00e9), les r\u00e9sultats peuvent \u00eatre corrig\u00e9s pour atteindre une pr\u00e9cision sup\u00e9rieure. Dans le cas de la place Max-Bill, l’erreur de relev\u00e9 de notre syst\u00e8me peut \u00eatre limit\u00e9e \u00e0 6 %, pour un budget de seulement 109 (il suffit d’adopter une valeur limite basse), tandis que la m\u00e9thode traditionnelle avec un budget de 150 aurait g\u00e9n\u00e9r\u00e9 un taux d’erreur de 18 %.<\/p>\n
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