Numéro 311

Dossiers

• Valorisation socio-économique de la régularité ferroviaire - Contribution à l’élargissement du champ d’application

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  L’évaluation socio-économique appliquée au domaine des transports concerne généralement l’évaluation de la rentabilité au sens large d’un grand projet d’investissement. Les externalités considérées sont nombreuses et leurs monétarisations sont devenues un enjeu majeur des dossiers économiques attachés à la justification des investissements ferroviaires car, in fine, les financements de certains projets peuvent en dépendre. Bien que les études socio-économiques intègrent directement ou indirectement la valorisation de la régularité, elles ignorent souvent certains effets de son altération. L’analyse proposée vise à intégrer plus explicitement l’ensemble des conséquences économiques d’une mauvaise ou médiocre régularité et à en estimer le coût global. La réduction de l’irrégularité peut ainsi apparaître comme un objectif d’investissement ; l’approche décrite permet de considérer plus exhaustivement l’amélioration qu’un projet apportera à la régularité des circulations et d’évaluer son poids dans l’ensemble des externalités.

  Socio-economic valuation of railway service regularity-Contribution to enlarging the area of application

  A socio-economic evaluation applied to the transport domain generally concerns a broad evaluation of the profitability of a large investment project. The externalities considered are numerous and their monetisation has become a major risk in terms of the economic issues surrounding the justification of railway investments, since financing for certain projects can ultimately depend on them. Although socio-economic studies directly or indirectly incorporate a valuation of service regularity, they often omit some of the effects of altered regularity. The proposed analysis has the goal of integrating more explicitly the range of economic consequences of poor or mediocre service regularity and of estimating the overall cost of such irregularity. Reducing irregularity of services could thus be seen as an investment objective. The described approach allows more exhaustive consideration of the contribution of a project to improving the regularity of services and an evaluation of its weight in the range of externalities.

  Sozioökonomische Bewertung der Pünktlichkeit bei der Bahn-Beitrag zur Erweiterung des Anwendungsbereichs

  Die auf den Transportsektor angewandte sozioökonomische Bewertung betrifft generell die Beurteilung der Rentabilität im weiten Sinne eines großen Investitionsprojekts. Die betrachteten externen Effekte sind zahlreich und ihre Monetarisierung wurde ein zentrales Thema der mit der Begründung der Eisenbahninvestitionen verbundenen Wirtschaftsdossiers, denn letztendlich kann die Finanzierung bestimmter Projekte davon abhängen. Obgleich die sozioökonomischen Studien die Bewertung der Pünktlichkeit direkt oder indirekt integrieren, werden gewisse Auswirkungen ihrer Änderung oft ignoriert. Mit der vorgeschlagenen Analyse wird angestrebt, sämtliche wirtschaftlichen Folgen einer schlechten bzw. mittelmäßigen Pünktlichkeit expliziter zu integrieren und eine Einschätzung der Gesamtkosten der Unregelmäßigkeit vorzunehmen. Die Reduzierung der Unregelmäßigkeit kann sich somit als Investitionsziel abzeichnen; der beschriebene Ansatz ermöglicht eine ausführlichere Betrachtung der Verbesserung, die ein Projekt für die Pünktlichkeit des Zugverkehrs erbringen wird, sowie eine Bewertung ihres Gewichts für sämtliche externen Effekte.

• Les systèmes de « deep learning » pour l’embarqué ferroviaire

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  Ce dossier s’intéresse aux systèmes d’apprentissage automatisés (« machine learning » ou ML), à leur extension aux systèmes d’apprentissage automatiques non supervisé (« deep learning » ou DL) et au paradigme de la boîte noire qui en résulte quant à l’explication des résultats et à la démonstration de la reconnaissance de leur validité.

  Explainability of deep learning systems for the railway domain

  This article addresses machine learning systems, their extension to deep learning systems and the resulting black box paradigm as to the explanation of the results and demonstrating recognition of their validity.

  Erklärbarkeit der Verfahren des Deep Learning für die Eisenbahnbordanlagen

  Dieser Artikel befasst sich mit den maschinellen Lernverfahren (Machine Learning), deren Erweiterung auf die nicht überwachten maschinellen Lernverfahren (Deep Learning) sowie dem resultierenden Black-Box-Paradigma im Hinblick auf die Erläuterung der Ergebnisse und die Demonstration der Erkennung ihrer Gültigkeit.

• MERITS - La base de données pour les horaires des trains européens

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  MERITS (Multiple East-West Railway Integrated Timetable data Storage) est la base de données des gares, des horaires et des services ferroviaires, utilisée par les entreprises ferroviaires européennes pour l’information et la vente de billets nationaux et internationaux. Cette base de données est mise à jour deux fois par semaine, et tient compte des événements actualisés, comme les travaux ou les incidents divers non programmés. Chaque entreprise ferroviaire fournit ses informations à son propre rythme, comme par exemple journellement pour la SNCF ou une fois par mois pour de petites entreprises ferroviaires du Centre Europe. L’outil MERITS intègre les informations et met à disposition les données intégrées aux utilisateurs du système comme les entreprises ferroviaires, les systèmes de distribution globale, les agences de voyage en ligne, les développeurs d’applications…

  MERITS-Database for the timetables of European trains

  MERITS (Multiple East-West Railway Integrated Timetable Data Storage) is the database for stations, timetables and railway services used by the European railway undertakings for information and sales of national and international tickets. This database is refreshed twice weekly and takes into account event updates such as any non-programmed work or incidents.

  The railway companies each provide their information at their own pace (for example daily in the case of SNCF or once a month for small railway undertakings in Central Europe). The MERITS tool incorporates the information and makes the integrated data available to the users of the system (such as railway companies, global distribution systems, online travel agents, application developers, etc.).

  MERITS-Die Datenbank für die Fahrpläne der europäischen Züge

  MERITS (Multiple East-West Railway Integrated Timetable data Storage) ist die Datenbank für die Bahnhöfe, Fahrpläne und den Zugverkehr, der sich die europäischen Eisenbahnverkehrsunternehmen für Informationen und den Verkauf von Inlandsfahrkarten und internationalen Tickets bedienen. Diese Datenbank wird zweimal wöchentlich auf den neuesten Stand gebracht und berücksichtigt die aktuellen Ereignisse, wie die verschiedenen nicht programmierten Arbeiten oder Störungen. Jedes Eisenbahnverkehrsunternehmen liefert seine Informationen im eigenen Rhythmus, die SNCF beispielsweise täglich bzw. kleine Eisenbahnunternehmen Mitteleuropas einmal monatlich.

  Das MERITS-Werkzeug integriert die Informationen und stellt die integrierten Daten den Systembenutzern, wie u.a. den Eisenbahnverkehrsunternehmen, den globalen Vertriebssystemen, den Online-Reisebüros, den Anwendungsentwicklern, zur Verfügung.

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