Run de test du 22 juin 2026
Configuration utilisée :
Le run est volontairement borné :
| Paramètre |
Valeur |
| fichiers journaliers |
1 |
| utilisateurs maximum |
25 |
| segments maximum |
80 |
Préparation
| Indicateur |
Valeur |
| points bruts lus |
81 867 |
| utilisateurs bruts |
25 |
| points retirés pour précision GPS |
4 920 |
| doublons supprimés |
3 549 |
| points conservés après nettoyage |
73 398 |
| utilisateurs conservés |
24 |
| vitesses manquantes ou inconnues |
18 139 |
| vitesses plafonnées |
220 |
| Indicateur |
Valeur |
| segments préparés |
80 |
| segments conformes |
80 |
| segments non conformes |
0 |
| points préparés |
59 994 |
| fréquence médiane globale |
1 seconde |
Prédiction
| Indicateur |
Valeur |
| points prédits |
59 994 |
| segments prédits |
80 |
points classés searching |
11 963 |
| segments avec recherche prédite |
79 |
| durée moyenne prédite de recherche |
9,24 min |
| durée médiane prédite de recherche |
9,98 min |
| distance moyenne restante au début prédit |
128 m |
Lecture
Le modèle s'exécute correctement sur les données préparées. Les contrôles de
format passent sur tous les segments du test borné.
Le fait que 79 segments sur 80 aient une recherche prédite doit être interprété
avec prudence. Cela peut refléter un vrai signal de fin de trajet, mais aussi :
- une segmentation trop large ;
- une probabilité ReLUT élevée dans des contextes non liés au stationnement ;
- un effet du post-traitement séquentiel ;
- une mauvaise identification du point final comme stationnement.
Fichiers de contrôle
| Fichier |
Rôle |
Output/reports/cleaning_report.json |
pertes et imputations au nettoyage |
Output/reports/relut_validation_by_segment.csv |
conformité segment par segment |
Output/reports/prediction_summary_by_segment.csv |
indicateurs de prédiction |
Output/figures/prediction_probability_examples.png |
courbes de probabilité |
Output/maps/prediction_sample_map.html |
carte interactive |