Classification et prévision avec les algorithmes d'auto-organisation - Couverture souple

Rousset, Patrick

 
9786131500114: Classification et prévision avec les algorithmes d'auto-organisation
Couverture souple
ISBN 10 : 6131500118 ISBN 13 : 9786131500114
Editeur : Editions universitaires europeennes, 2011

Synopsis

L'esprit de ce travail est à rapprocher d'une citation de Jean-Paul Benzécri, "le modèle doit suivre les données et non l'inverse". Ainsi, la méthode de prévision contient un pré processus d'analyse de données. Les cartes d'auto-organisation, privilégiées dans ce pré processus, ont été complétées par des outils aide à leur l'interprétation pour améliorer leur potentiel d'analyse. Ces outils se sont avérés performants pour analyser un grand nombre de données réelles issues de domaines variés tels que l'analyse de la consommation des canadiens ou du chômage. Ils ont été améliorés à mesure que leur champ d'application s'étendait pour aboutir à un ensemble d'outils complémentaires d'analyse et de visualisation des données dont la performance sera développée en première partie. La seconde partie présente la méthode de prévision qui s'écarte des méthodes récursives et s'adapte à des contextes nouveaux. En particulier, pour la prévision de la consommation électrique, elle solutionne des problèmes structurels aux séries chronologiques (comme la non- stationnarité) qui limitent les performances des techniques traditionnelles ou neuronales.

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Présentation de l'éditeur

L'esprit de ce travail est à rapprocher d'une citation de Jean-Paul Benzécri, "le modèle doit suivre les données et non l'inverse". Ainsi, la méthode de prévision contient un pré processus d'analyse de données. Les cartes d'auto-organisation, privilégiées dans ce pré processus, ont été complétées par des outils aide à leur l'interprétation pour améliorer leur potentiel d'analyse. Ces outils se sont avérés performants pour analyser un grand nombre de données réelles issues de domaines variés tels que l'analyse de la consommation des canadiens ou du chômage. Ils ont été améliorés à mesure que leur champ d'application s'étendait pour aboutir à un ensemble d'outils complémentaires d'analyse et de visualisation des données dont la performance sera développée en première partie. La seconde partie présente la méthode de prévision qui s'écarte des méthodes récursives et s'adapte à des contextes nouveaux. En particulier, pour la prévision de la consommation électrique, elle solutionne des problèmes structurels aux séries chronologiques (comme la non- stationnarité) qui limitent les performances des techniques traditionnelles ou neuronales.

Biographie de l'auteur

Patrick Rousset, titulaire d'un doctorat de l'université Panthéon-Sorbonne, est actuellement ingénieur de recherche au centre d'études et de recherche sur les qualifications et chercheur associé au laboratoire SAMM de l'université Panthéon-Sorbonne.

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Éditeur
Editions universitaires europeennes
Date d'édition
2011
Langue
français
ISBN 10 
6131500118
ISBN 13 
9786131500114
Reliure
Broché
Nombre de pages
192
Coordonnées du fabricant
non disponible
Personne responsable
non disponible