- Université de la Rochelle. - 1.3 Etat de l’art sur la localisation de la population. - 2.1.1 Présentation générale de l’approche GenPopSyn. - 18 2.1.1.2 Génération de la population synthétique en ne prenant en. - nération de la population synthétique. - 31 2.1.2 Plateforme utilisée pour l’implémentation de l’approche GenPopSyn . - 33 2.2 Proposition d’une approche pour la localisation de la population synthétique. - 33 2.2.1 Présentation générale de l’approche SpatPopSyn. - 2.2.1.2 Affectation d’une cellule à chaque individu de la population synthétique. - 2.2.2 Plateforme utilisée pour l’implémentation de l’approche SpatPopSyn . - 3.1.1 Paramètres d’entrées de l’approche GenPopSyn. - 3.1.2 Paramètres d’entrées de l’approche SpatPopSyn. - 3.2.2.1 Capacité de l’approche GenPopSyn selon la taille de la popu- lation à générer et en absence de données significatives. - 3.2.2.2 Capacité de l’approche GenPopSyn selon la taille de la popu- lation à générer et en présence de données significatives. - 3.2.2.3 Comparaison de l’approche GenPopSyn à l’approche (Gar- giulo et al., 2010. - 3.2.2.4 Capacité de l’approche SpatPopSyn à localiser une popula- tion selon le type de données disponibles. - Annexe C : Résultats de localisation de la population de Ninh Kieu en utilisant une. - 1.1 Exemple d’application de l’approche ’Point interpolation’ (Martin, 2009. - 11 1.2 Exemple d’application de l’approche ’pycnophylactic interpolation’ (Deich-. - 12 1.3 Exemple d’application de l’approche (Rase, 2000. - 12 2.1 Diagramme de classe des entités de l’approche GenPopSyn. - utiliser dans l’approche SpatPopSyn. - 35 2.3 Diagramme de classe des entités de l’approche SpatPopSyn. - 39 2.7 Diagramme de classe des entités de l’approche GenPopSyn et SpatPopSyn. - 51 3.3 Distribution des individus par âge de l’approche (Garguilo et al., 2010). - 56 3.4 Distribution des individus par âge de l’approche GenPopSyn. - 19 2.2 Différentes étapes de l’approche GenPopSyn. - 43 3.1 Paramètres d’entrées de l’approche GenPopSyn. - 45 3.2 Paramètres d’entrées de l’approche SpatPopSyn. - 53 3.15 Paramètres d’entrées spécifiques à l’expérimentation : Capacité de l’approche. - GenPopSyn selon la taille de la population à générer et en absence de données significatives. - 53 3.16 Résultats de l’expérimentation : Capacité de l’approche GenPopSyn selon la. - taille de la population à générer et en absence de données significatives. - 3.17 Paramètres d’entrées spécifiques à l’expérimentation : Capacité de l’approche GenPopSyn selon la taille de la population à générer et en présence de don- nées significatives. - 54 3.18 Résultats de l’expérimentation : Capacité de l’approche GenPopSyn selon la. - taille de la population à générer et en présence de données significatives. - 55 3.19 Paramètres d’entrées spécifiques à l’expérimentation : Capacité de l’approche. - 57 3.20 Résultats de l’expérimentation : Capacité de l’approche SpatPopSyn à locali-. - Pownall, 1976) et de l’approche CO (Com- binatorial Optimization) (Voas &. - En effet, l’approche consiste à convertir tout. - La figure 1.1 présente un exemple d’application de l’approche (Martin, 2009).. - Figure 1.1 – Exemple d’application de l’approche ’Point interpolation’ (Martin, 2009). - Une fois cette conversion terminée, on utilise l’approche ’areal weighting’ pour initialiser la population de chaque cellule de la grille. - La suite de l’approche (Rase, 2000) est identique à celle de l’approche (Tobler, 1979). - Cette approche a été utilisée pour la distribution de la population d’Allemagne. - Figure 1.2 – Exemple d’application de l’approche ’pycnophylactic interpolation’ (Deichmann, 1996). - Figure 1.3 – Exemple d’application de l’approche (Rase, 2000). - Il s’agit de l’approche ’binary dasymetric mapping’ (Fisher &. - Langford., 1996), de l’approche ’limiting variables’ (Eicher &. - Brewer, 2001), de l’approche. - Langford., 1996) et l’approche ’pycnophylactic interpola- tion’ (Tobler, 1979). - Le principe de distribution de la population de cette approche est subdivisé en trois étapes. - Cette approche a été utilisée pour la distribution de la population d’Amherst, NY. - Le principe de distribution de la population de cette approche est subdivisé en deux étapes. - Blaschke, 2014) qui est une variante de l’approche ’binary dasymetric mapping’. - Tableau 1.1 – Récapitulatif des approches dans le domaine de la localisation de la population. - Dans ce chapitre, nous présentons l’approche proposée afin de générer la population synthétique. - • Etape 2 : Génération de la population synthétique en ne considérant que les caractéris- tiques primaires,. - • Etape 3 : Prise en compte des caractéristiques secondaires dans la génération de la population synthétique.. - La figure 2.1 présente le diagramme de classe des entités de l’approche GenPopSyn.. - Figure 2.1 – Diagramme de classe des entités de l’approche GenPopSyn. - 2.1.1.2 Génération de la population synthétique en ne prenant en compte que les carac- téristiques principales. - • Etape 1 : Rassembler toutes les données agrégées de la population dans une seule liste. - Tableau 2.2 – Différentes étapes de l’approche GenPopSyn. - 2.1.2 Plateforme utilisée pour l’implémentation de l’approche GenPop- Syn. - Le tableau 2.2 récapitule les diffé- rentes étapes de l’approche GenPopSyn.. - Le chapitre suivant se charge de présenter plus en détails l’approche proposée pour la localisation de la population synthétique.. - 2.2.1 Présentation générale de l’approche SpatPopSyn. - Choi, 2011), l’approche ’street weighting’ (Riebel &. - Figure 2.3 – Diagramme de classe des entités de l’approche SpatPopSyn. - Etape 1 : Initialisation de la population de chaque cellule en utilisant la formule de l’équation (2.13). - la population de cette cellule. - ∗ Etape 4 : Détermination de la population d’une cellule donnée (voir équation (2.17)). - Dans l’approche initiale de (Kim &. - Ainsi, pour adapter l’approche (Roy &. - Blaschke, 2014) à l’approche ’binary dasymetric mapping’ (Fisher &. - L R A : désigne la longueur de la route R A. - Figure 2.7 – Diagramme de classe des entités de l’approche GenPopSyn et SpatPopSyn. - 2.2.2 Plateforme utilisée pour l’implémentation de l’approche SpatPop- Syn. - Somme toute, nous avons présenté l’approche proposée pour la localisation de la popu- lation synthétique. - Tableau 3.1 – Paramètres d’entrées de l’approche GenPopSyn. - Tableau 3.2 – Paramètres d’entrées de l’approche SpatPopSyn. - • P i : désigne la taille de la population initiale. - • P n : désigne la taille de la nouvelle population. - 3.2.2.1 Capacité de l’approche GenPopSyn selon la taille de la population à générer et en absence de données significatives. - bonnes prédictions (Moy_PGPG_I_U et Moy_PGPG_I_R et Moy_PGPG_M_U et Moy_PGPG_M_R) de l’approche GenPopSyn pour la distribution des individus et des ménages est de 100%. - 3.2.2.2 Capacité de l’approche GenPopSyn selon la taille de la population à générer et en présence de données significatives. - Tableau 3.15 – Paramètres d’entrées spécifiques à l’expérimentation : Capacité de l’approche GenPopSyn selon la taille de la population à générer et en absence de données significatives. - Tableau 3.16 – Résultats de l’expérimentation : Capacité de l’approche GenPopSyn selon la taille de la population à générer et en absence de données significatives. - Tableau 3.17 – Paramètres d’entrées spécifiques à l’expérimentation : Capacité de l’approche GenPopSyn selon la taille de la population à générer et en présence de données significatives. - Tableau 3.18 – Résultats de l’expérimentation : Capacité de l’approche GenPopSyn selon la taille de la population à générer et en présence de données significatives. - Figure 3.3 – Distribution des individus par âge de l’approche (Garguilo et al., 2010). - Figure 3.4 – Distribution des individus par âge de l’approche GenPopSyn. - 3.2.2.4 Capacité de l’approche SpatPopSyn à localiser une population selon le type de données disponibles. - Blaschke, 2014) est meilleure à celle de l’approche (Riebel &. - Annexe A : Algorithme de l’approche IPU (Ye et al., 2009). - Annexe C : Résultats de localisation de la population de Ninh Kieu en utilisant une grille. - Résultat de localisation de la population de Ninh Kieu en utilisant l’approche (Roy &. - Résultat de localisation de la population de Ninh Kieu en utilisant l’approche (Riebel &. - Exemple d’application de l’approche IPU (Ye et al., 2009)