Université Lille1 - Sciences et Technologies Contribution à la prédiction en ligne des séries temporelles : un cas d'étude à la modélisation de systèmes dynamiques 003.85 Temps réel (informatique) Systèmes dynamiques Modèles mathématiques Séries chronologiques Logique floue Apprentissage automatique Prédiction (logique) Text Electronic Thesis or Dissertation fr Cette thèse porte sur la modélisation des systèmes dynamiques, et tente, en particulier, d'apporter une solution au problème de la prédiction de séries temporelles en temps réel. Le premier prédicteur présenté utilise la logique floue. Afin que la phase d'apprentissage puisse se faire sans expert (apprentissage non supervisé), nous avons adopté, pour celle-ci, la méthode d'extraction de règles floues de Abe. Cette méthode, outre qu'elle offre un caractère robuste, permet une interprétation facile du comportement du système sous-jacent, car elle utilise des hyper-volumes simples pour définir les relations qui lient les observations passées et les sorties futures du système. Afin d'améliorer la précision, plusieurs algorithmes ont été développés de manière à adapter les règles floues et les paramètres du modèle lorsque la base d'apprentissage évolue. Le second prédicteur utilise, pour sa part, les propriétés géométriques du signal à prédire. Son originalité réside dans l'utilisation des informations liées au cercle osculateur. Elle est composée d'une procédure locale, qui a pour objectif de construire à chaque instant le cercle osculateur à la courbe représentative du signal, et d'une procédure globale qui permet de prendre en compte les observations passées (base d'apprentissage évolutive). La mise en oeuvre de ces deux méthodes sur plusieurs séries temporelles, ainsi que leurs comparaisons avec des techniques existantes, les font apparaître comme des alternatives très intéressantes, dans le domaine de la prédiction temps réel. application/pdf 1 : 1 Mo https://pepite-depot.univ-lille.fr/RESTREINT/Th_Num/2001/50376-2001-219.pdf Lepère Stéphane 1900-01-01 060279257 2001LIL10083 2001-01-01 Productique, automatique et informatique industrielle Université Lille1 - Sciences et Technologies 026404184 Doctorat non oui Zeng Xianyi 060143746 Vasseur Christian 060281014 ddc:000 ASCII PDF 9999 restriction 2012-01-01 9999-01-01 restriction 2012-01-01 9999-01-01