Ludovic Leclercq

基于仿真的贝叶斯优化方法用于大规模动态车道分配

与观测对齐的两阶段领域分解方法用于基于稀疏固定传感器的物理信息交通状态估计

具备空间感知能力的预测器，用于带专用公交道的双模网格中车辆子网络最优区域的优化

考虑微观车辆交互效应的容量下降：分析模型与高分辨率轨迹验证

多类用户均衡下的最优速度限制：一种基于数学规划的规范性方法

多模式网络宏观基本图校准中的挑战：数据融合流程的综述与定义

深度学习方法用于调整全球MFD速度估计以适应本地链路配置

评估网约车平衡策略如何提高多模式交通系统的韧性

用于估计城市网络中宏观基础图的方法，其基于稀疏的静止传感器覆盖。

活动瓶颈处的通行能力下降：基于轨迹数据的实证研究

警戒线信号的异类测光率的周界控制: 一种物理正则化的多主体强化学习方法

大规模城市网络中广义浴盆模型的物理通知机器学习

通过分层协调改进基于区域的交通需求预测的深度学习方法

利用强化学习进行动态交通控制: 现场实施的调查和挑战

多模态交通网络的分散信号控制: 一种深度强化学习方法