Modélisation stochastique basée sur des données pour l'évaluation de la robustesse des horaires des réseaux ferroviaires

Cet article évalue la robustesse d'un réseau ferroviaire par rapport aux retards opérationnels. Il suppose que les trains du réseau circulent sur des itinéraires fixes et en fonction d'un horaire. Un modèle de propagation des retards stochastiques est proposé pour identifier les retards primaires (imposés de l'extérieur) et pour calculer les retards secondaires résultants (en cascade). Des distributions de probabilités de retard sont calculées pour chaque train à chaque gare de son parcours, en utilisant des données d'horaire et d'infrastructure pour identifier les conflits potentiels de ressources station avec d'autres trains. Les prévisions de retard sont utilisées pour évaluer la robustesse des horaires en utilisant deux nouvelles métriques proposées. La robustesse individuelle mesure la capacité des trains à limiter les effets néfastes de leurs propres retards primaires. En revanche, la robustesse collective mesure la capacité du réseau dans son ensemble à limiter les effets en cascade des retards primaires imposés à une petite fraction de trains. Les deux métriques fournissent des garanties stochastiques sur la ponctualité des trains lorsque l'horaire publié est mis en œuvre. L'applicabilité de la méthodologie proposée est validée à l'aide de données empiriques provenant d'une partie du réseau des chemins de fer indiens, contenant plus de 38 000 enregistrements d'arrivée/départ de trains. Bien qu'un réseau ferroviaire soit utilisé comme étude de cas, les mêmes idées peuvent être appliquées à tout réseau de transport programmé.