George Stephen Ukam est actuellement candidat au doctorat au Centre régional de recherche et d’éducation sur les transports de Kumasi (TRECK), Université des sciences et technologies Kwame Nkrumah (KNUST) du Ghana.

Le transport public dans la plupart des villes d’Afrique subsaharienne et même dans les villes du sud est en grande partie informel, ce qu’on appelle communément le transport adapté. Ils comprennent différents types de véhicules avec des capacités de transport allant de 2 pour les motos à environ 50 pour les gros autobus, avec des minibus taxis et des capacités de transport entre 10 et 20. Le transport adapté est nettement distinct des services d’autobus officiels, qui sont populaires dans les pays développés. Ils ne suivent pas les horaires ou les voies ; ils s’arrêtent sur demande le long de la route, non sur des arrêts dédiés. La nature et le fonctionnement du transport adapté engendrent plus d’incertitude quant aux temps de déplacement. Cela augmente l’anxiété associée à ces voyages, les mauvaises expériences des utilisateurs et le manque de fiabilité du service. La fourniture de renseignements sur les déplacements s’est révélée utile pour atténuer l’anxiété et améliorer l’expérience des utilisateurs en ce qui a trait aux déplacements en transport en commun pour les services officiels d’autobus, et elle a été recommandée pour le transport adapté. Cependant, pour fournir des renseignements sur le temps de déplacement ou introduire des interventions le long de la route qui peuvent aider à améliorer les temps de déplacement et la qualité du service du transport adapté, il est nécessaire de modéliser le temps de déplacement pour les déplacements.
Cette étude s’est donc concentrée sur la modélisation du temps de déplacement pour le service afin de prédire les durées de trajet d’une manière qui peut être utilisée pour fournir des renseignements aux utilisateurs. Un modèle basé sur la régression a été proposé pour prédire le temps de déplacement du transport adapté (minibus appelé trotro au Ghana) à Kumasi. Dans le schéma de modélisation, l’itinéraire a été divisé en liens pour inclure le type d’intersection adjacent, et les facteurs affectant la durée des trajets ont été étudiés lors de la construction du modèle afin que la prédiction pour l’ensemble de l’itinéraire devienne la somme des prédictions individuelles pour chaque lien.
Le modèle proposé a été mis à l’essai sur une route de trotro « réelle », où les données ont été recueillies au moyen d’un sondage sur la durée des déplacements à bord à l’aide d’une application mobile. La performance du modèle a été évaluée à l’aide de l’erreur quadratique moyenne (RMSE) et de l’erreur en pourcentage absolu moyen (MAPE). Les résultats montrent que l’erreur de prédiction pour les segments était d’une minute et la précision de prédiction était d’environ 77%.
Les résultats de cette étude fournissent une approche qui peut être utilisée pour estimer la durée des trajets en transport adapté. Les planificateurs des transports et les exploitants de transport public peuvent utiliser cette approche pour planifier le transport adapté dans les pays à revenu faible ou intermédiaire.
George Stephen Ukam

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