Thematische Bibliographien / Regroupement de séries temporelles

Inhaltsverzeichnis

  1. Zeitschriftenartikel
  2. Dissertationen
  3. Bücher
  4. Buchteile
  5. Konferenzberichte
  6. Berichte der Organisationen

Auswahl der wissenschaftlichen Literatur zum Thema „Regroupement de séries temporelles“

Autor: Grafiati
Veröffentlicht am 25. Mai 2024
Zuletzt aktualisiert am 31. Juli 2025

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Zeitschriftenartikel zum Thema "Regroupement de séries temporelles"

1

SAMBOU, Al Housseyny, and Samba DIOP. "L'intégration monétaire en Afrique : existe-t-il une synchronisation des cycles économiques entre et au sein des communautés économiques régionales ?" Revue d’Economie Théorique et Appliquée 13, no. 1 (2023): 135–50. http://dx.doi.org/10.62519/reta.v13n1a8.

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Résumé : Ce papier étudie la synchronisation des cycles économiques entre les communautés économiques régionales en Afrique au cours de la période 1980-2016. Nous considérons une analyse de regroupement de séries temporelles pour évaluer si les communautés économiques régionales (CER) présentent des similarités dans les covariations du cycle économique. L'analyse de regroupement révèle cinq groupes de pays relativement stables dans le temps. En effet, la Communauté de l'Afrique de l'Est (CAE) est identifiée comme un sous-groupe au sein de la Communauté de développement de l'Afrique australe (S
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2

Bonneuil, Noël. "Traitement des données manquantes dans les séries issues des registres paroissiaux." Population Vol. 53, no. 1 (1998): 249–70. http://dx.doi.org/10.3917/popu.p1998.53n1-2.0270.

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Résumé BONNEUIL (Noël). - Traitement des données manquantes dans les séries issues des registres paroissiaux L'enquête Biraben 1 500- 1 700 des registres paroissiaux est constituée de séries comportant des données manquantes. Pour compléter ces lacunes, il est préférable actuellement de recourir aux modèles ARIMA de l'économétrie des séries temporelles. On peut ainsi sélectionner quelles séries parmi les co-séries disponibles sont corrélées avec la série à compléter, identifier un modèle, le valider, et projeter pour combler peu à peu la période lacunaire. Des essais effectués sur des séries c
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Lafrance, Bruno, Xavier Lenot, Caroline Ruffel, Patrick Cao, and Thierry Rabaute. "Outils de prétraitements des images optiques Kalideos." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 197 (April 21, 2014): 10–16. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2012.78.

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La communauté scientifique a besoin de disposer de séries temporelles d'observations récurrentes, couvrant des sites d'intérêt pour le suivi de l'évolution des surfaces terrestres (études agronomiques par assimilation de données, suivi de traits de côte, glissements de terrain, surveillance des volcans, cartographie littorale, etc.). L'analyse de ces séries temporelles demande à avoir des images superposables entre elles qui renseignent sur la réflectance des sites (grandeur physique indépendante du capteur).Dans l'objectif de rendre accessibles de telles données physiques et de garantir une h
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4

Nijman and Palm. "Séries temporelles incomplètes en modélisation macroéconomique." Cahiers du Séminaire d'Économétrie, no. 27 (1985): 141. http://dx.doi.org/10.2307/20075587.

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5

Teixeira, A. "Les séries chronologiques ou séries temporelles : présentation et principes d’analyse." Revue des Maladies Respiratoires 22, no. 3 (2005): 493–95. http://dx.doi.org/10.1016/s0761-8425(05)85582-2.

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Inglada, Jordi. "Lettre : Utilisation conjointe de séries temporelles d'images optiques et radar pour le suivi des surfaces agricoles." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 219-220 (January 19, 2020): 71–72. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2019.468.

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7

Jayet, Pierre-Alain. "Quelques notions sur l'analyse spectrale des séries temporelles." Histoire & Mesure 6, no. 1 (1991): 7–29. http://dx.doi.org/10.3406/hism.1991.1381.

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Renaut, Didier. "Les séries temporelles de produits satellitaires passées au crible." La Météorologie 8, no. 88 (2015): 4. http://dx.doi.org/10.4267/2042/56354.

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9

Ghysels, Éric. "L’analyse économétrique et la saisonnalité." Survol de la littérature 70, no. 1 (2009): 43–62. http://dx.doi.org/10.7202/602129ar.

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RÉSUMÉDans cet article, nous présentons un survol de développements récents sur l’analyse économétrique de séries temporelles saisonnières. Puisque le sujet est vaste, nous ne pouvons faire justice à toutes les dimensions de la question. Nous abordons tout d’abord le sujet d’ajustement pour les effets de saisons et autres transformations appliquées aux données. Puis nous étudions le sujet du préfiltrage des données en rapport avec les propriétés statistiques des procédures d’inférences, telles que l’estimateur des moindres carrés ordinaires, dans le contexte de modèles linéaires dynamiques. Fi
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10

Dronne, Yves, and Christophe Tavéra. "Substitution dans l'alimentation animale : l'apport des modèles de séries temporelles." Cahiers d'Economie et sociologie rurales 23, no. 1 (1992): 63–86. http://dx.doi.org/10.3406/reae.1992.1306.

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Mehr Quellen

Dissertationen zum Thema "Regroupement de séries temporelles"

1

Al, Saleh Mohammed. "SPADAR : Situation-aware and proactive analytics for dynamic adaptation in real time." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2022. http://www.theses.fr/2022UPASG060.

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Bien que le niveau de rayonnement soit une préoccupation sérieuse qui nécessite une surveillance continue, de nombreux systèmes existants sont conçus pour effectuer cette tâche. Radiation Early Warning System (REWS) est l'un de ces systèmes qui surveille le niveau de rayonnement gamma dans l'air. Un tel système nécessite une intervention manuelle élevée, dépend totalement de l'analyse d'experts et présente des lacunes qui peuvent parfois être risquées. Dans cette thèse, l'approche RIMI (Refining Incoming Monitored Incidents) sera introduite, qui vise à améliorer ce système pour gagner en auton
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2

Gagnon, Jean-François. "Prévision humaine de séries temporelles." Doctoral thesis, Université Laval, 2014. http://hdl.handle.net/20.500.11794/25243.

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La fonction cognitive de prévision est à la base du processus de décision dans plusieurs domaines de travail tels que les finances, la gestion des inventaires et la médecine. Les individus en charge de prendre des décisions quant à l’évolution de situations dynamiques complexes commettent régulièrement des erreurs, généralement attribuées à l’utilisation de stratégies décisionnelles simplificatrices : les heuristiques. Ces heuristiques sont décrites comme irrationnelles puisqu’elles ne tiennent pas compte de l’ensemble des informations disponibles pour porter un jugement sur l’évolution future
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3

Hmamouche, Youssef. "Prédiction des séries temporelles larges." Electronic Thesis or Diss., Aix-Marseille, 2018. http://www.theses.fr/2018AIXM0480.

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De nos jours, les systèmes modernes sont censés stocker et traiter des séries temporelles massives. Comme le nombre de variables observées augmente très rapidement, leur prédiction devient de plus en plus compliquée, et l’utilisation de toutes les variables pose des problèmes pour les modèles classiques.Les modèles de prédiction sans facteurs externes sont parmi les premiers modèles de prédiction. En vue d’améliorer la précision des prédictions, l’utilisation de multiples variables est devenue commune. Ainsi, les modèles qui tiennent en compte des facteurs externes, ou bien les modèles multiva
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4

Hmamouche, Youssef. "Prédiction des séries temporelles larges." Thesis, Aix-Marseille, 2018. http://www.theses.fr/2018AIXM0480.

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De nos jours, les systèmes modernes sont censés stocker et traiter des séries temporelles massives. Comme le nombre de variables observées augmente très rapidement, leur prédiction devient de plus en plus compliquée, et l’utilisation de toutes les variables pose des problèmes pour les modèles classiques.Les modèles de prédiction sans facteurs externes sont parmi les premiers modèles de prédiction. En vue d’améliorer la précision des prédictions, l’utilisation de multiples variables est devenue commune. Ainsi, les modèles qui tiennent en compte des facteurs externes, ou bien les modèles multiva
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5

Hugueney, Bernard. "Représentations symboliques de longues séries temporelles." Paris 6, 2003. http://www.theses.fr/2003PA066161.

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6

Claeys, Emmanuelle. "Clusterisation incrémentale, multicritères de données hétérogènes pour la personnalisation d’expérience utilisateur." Thesis, Strasbourg, 2019. http://www.theses.fr/2019STRAD039.

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Dans de nombreux domaines (santé, vente en ligne, …) concevoir ex nihilo une solution optimale répondant à un problème défini (trouver un protocole augmentant le taux de guérison, concevoir une page Web favorisant l'achat d'un ou plusieurs produits, ...) est souvent très difficile voire impossible. Face à cette difficulté, les concepteurs (médecins, web designers, ingénieurs de production,...) travaillent souvent de façon incrémentale par des améliorations successives d'une solution existante. Néanmoins, définir les modifications les plus pertinentes reste un problème difficile. Pour tenter d'
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Nowakowski, Samuel. "Détection de défauts dans les séries temporelles." Nancy 1, 1989. http://www.theses.fr/1989NAN10074.

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Utilisation des calculs de distances pour résoudre des problèmes rencontrés pour les tests de détection de changements tels que le test du rapport de vraisemblance généralisé. Expérimentation de la méthode de la variable instrumentale
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8

Haykal, Vanessa. "Modélisation des séries temporelles par apprentissage profond." Thesis, Tours, 2019. http://www.theses.fr/2019TOUR4019.

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La prévision des séries temporelles est un problème qui est traité depuis de nombreuses années. Dans cette thèse, on s’est intéressé aux méthodes issues de l’apprentissage profond. Il est bien connu que si les relations entre les données sont temporelles, il est difficile de les analyser et de les prévoir avec précision en raison des tendances non linéaires et du bruit présent, spécifiquement pour les séries financières et électriques. A partir de ce contexte, nous proposons une nouvelle architecture de réduction de bruit qui modélise des séries d’erreurs récursives pour améliorer les prévisions.
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9

Jabbari, Ali. "Encodage visuel composite pour les séries temporelles." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018GREAM035/document.

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Les séries temporelles sont l'un des types de données les plus courants dans divers domaines scientifiques, industriels et financiers. Selon le contexte, l'analyse des séries temporelles est effectuée à diverses fins: prévision, estimation, classification et détection des tendances et des événements. Grâce aux capacités exceptionnelles de la perception visuelle humaine, la visualisation reste l'un des outils les plus puissants pour l'analyse de données, en particulier pour les données temporelles. Avec la croissance de volume et de la complexité des jeux de données, de nouvelles techniques de
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Assaad, Charles. "Découvertes de relations causales entre séries temporelles." Electronic Thesis or Diss., Université Grenoble Alpes, 2021. http://www.theses.fr/2021GRALM019.

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Cette thèse a pour but d'expliquer les concepts et principes centraux de la causalité. Nous nous intéresserons particulièrement à la découverte causale à partir de séries temporelles, domaine émergent aujourd’hui avec, notamment, les données industrielles de capteurs. Dans les deux premiers chapitres, nous présentons les concepts puis les algorithmes existants dans ce domaine. Ensuite, nous présentons une nouvelle approche qui infère un graphe récapitulatif du système causal sous-jacent aux séries temporelles tout en assouplissant le cadre idéalisé de fréquences d'échantillonnage égaux, tout e
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Mehr Quellen

Bücher zum Thema "Regroupement de séries temporelles"

1

Aragon, Yves. Séries temporelles avec R. Springer Paris, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-2-8178-0208-4.

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2

Gourieroux, Christian. Séries temporelles et modèles dynamiques. Economica, 1990.

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3

Meuriot, Véronique. Une histoire des concepts des séries temporelles. Harmattan-Academia, 2012.

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4

Thionbiano, Taladidia. ECONOMÉTRIE DES SÉRIES TEMPORELLES - Cours et exercices. Editions L'Harmattan, 2008.

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5

service), SpringerLink (Online, ed. Séries temporelles avec R: Méthodes et cas. Springer Paris, 2011.

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6

Ouerfelli, Chokri. La saisonnalité dans les séries temporelles: Étude théorique et appliquée au tourisme tunisien. A.N.R.T, Université Pierre Mendes France (Grenoble II), 1999.

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7

Pawłowski, Adam. Séries temporelles en linguistique: Avec application à l'attribution de textes, Romain Gary et Emile Ajar. H. Champion, 1998.

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8

Pineau, Christophe. Nature théorique et identification économétrique des séries temporelles: Une appication à la dynamique du rendement des actions. A.N.R.T, Université Pierre Mendes France (Grenoble II), 1999.

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9

Nakkar, Osman. Modélisation Espace d'États de la dynamique des séries temporelles: Traitement automatique des données du marché du cuivre. A.N.R.T. Université Pierre Mendès France Grenoble 2, 1994.

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10

Bouopda, Pierre Eugène. Analyse des séries temporelles: Une application à la modélisation macroéconomique des comportements bancaires dans le cas français. A.N.R.T, Université Pierre Mendes France (Grenoble II), 1992.

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Mehr Quellen

Buchteile zum Thema "Regroupement de séries temporelles"

1

Aragon, Yves. "Séries temporelles non stationnaires." In Pratique R. Springer Paris, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-2-8178-0208-4_5.

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2

Aragon, Yves. "R pour les séries temporelles." In Pratique R. Springer Paris, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-2-8178-0208-4_2.

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3

Aragon, Yves. "Démarche de base en séries temporelles." In Pratique R. Springer Paris, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-2-8178-0208-4_1.

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Aragon, Yves. "Modèles de base en séries temporelles." In Pratique R. Springer Paris, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-2-8178-0208-4_4.

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5

"Bibliographie." In Analyse des séries temporelles. Dunod, 2016. http://dx.doi.org/10.3917/dunod.bourb.2016.01.0345.

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6

"Chapitre 2 R pour les séries temporelles." In Séries temporelles avec R. EDP Sciences, 2020. http://dx.doi.org/10.1051/978-2-7598-1994-2-005.

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"Chapitre 6 Lissage exponentiel." In Séries temporelles avec R. EDP Sciences, 2020. http://dx.doi.org/10.1051/978-2-7598-1994-2-009.

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8

"AVANT-PROPOS." In Séries temporelles avec R. EDP Sciences, 2020. http://dx.doi.org/10.1051/978-2-7598-1994-2-003.

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"Chapitre 8 Trafic mensuel de l’aéroport de Toulouse-Blagnac." In Séries temporelles avec R. EDP Sciences, 2020. http://dx.doi.org/10.1051/978-2-7598-1994-2-011.

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10

"Index." In Séries temporelles avec R. EDP Sciences, 2020. http://dx.doi.org/10.1051/978-2-7598-1994-2-017.

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Konferenzberichte zum Thema "Regroupement de séries temporelles"

1

LAFON, Virginie, Arthur ROBINET, Tatiana DONNAY, et al. "RIVERCOLOR : chaîne de traitement des séries temporelles LANDSAT, SPOT et MODIS dédiée à la cartographie des matières en suspension en zone estuarienne." In Journées Nationales Génie Côtier - Génie Civil. Editions Paralia, 2014. http://dx.doi.org/10.5150/jngcgc.2014.067.

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Berichte der Organisationen zum Thema "Regroupement de séries temporelles"

1

Perreault, L., A. Nicault, É. Boucher, D. Arseneault, and F. Gennaretti. Analyse des changements de régimes dans les séries temporelles issues de la dendrochronologie. Natural Resources Canada/CMSS/Information Management, 2021. http://dx.doi.org/10.4095/328084.

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2

Nicault, A., L. Cournoyer, T. Labarre, and Y. Bégin. Analyse des relations entre le climat et les séries temporelles de densité de cerne. Natural Resources Canada/CMSS/Information Management, 2021. http://dx.doi.org/10.4095/328074.

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