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  5. Conference papers
  6. Reports

Academic literature on the topic 'Prévision des séries temporelles'

Author: Grafiati
Published: 7 July 2024
Last updated: 31 July 2025

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Journal articles on the topic "Prévision des séries temporelles"

1

Leprêtre, Alain, and Patrice Carpentier. "Une méthode simple de prévision des tendances appliquée aux séries temporelles de qualité des eaux courantes." Comptes Rendus de l'Académie des Sciences - Series III - Sciences de la Vie 320, no. 5 (1997): 407–11. http://dx.doi.org/10.1016/s0764-4469(97)85029-9.

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2

CHEIFETZ, N., L. GUERY, K. DELABRE, and V. HEIM. "Anticipation de crues sur la Seine, la Marne et l’Oise pour protéger la production d’eau potable." 11, no. 11 (November 22, 2021): 45–52. http://dx.doi.org/10.36904/tsm/202111045.

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Abstract:
"La prévision des hauteurs d’eau dans les ressources de surface comme les rivières est un problème difficile à cause de la complexité à modéliser le milieu naturel et les multiples effets exogènes environnementaux (pluie, sécheresse, etc.). Chaque année, les usines du Syndicat des eaux d’Île-de- France (Sedif) produisent près de 336 millions de m3 d’eau potable, dont 97 % à partir des eaux de surface. Veolia Eau d’Île-de-France a mis en place un plan de continuité et de secours en situation de crues pour réagir rapidement et gérer efficacement ces événements. Suivant le niveau de gravité, des
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3

Fayolle, Jacky, and Alexandre Mathis. "Structure des taux d'intérêt et mouvements cycliques des économies américaine et française." Revue de l'OFCE 49, no. 2 (1994): 125–48. http://dx.doi.org/10.3917/reof.p1994.49n1.0125.

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Abstract:
Résumé Les indicateurs cycliques participent à la description des faits stylisés conjoncturels et permettent une mise en ordre des mouvements et des retournements des différentes variables économiques au sein de séquences typiques d'enchaînements conjoncturels. Ils concourent ainsi à la qualité du raisonnement conjoncturel et à la pertinence des prévisions associées. Leur usage prévisionnel reste cependant difficile et passe par leur intégration dans un raisonnement macroéconomique qui, mettant chaque indicateur à sa juste place, évite tout excès de confiance dans tel ou tel d'entre eux. Cette
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4

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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Abstract:
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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5

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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Abstract:
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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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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7

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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8

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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9

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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10

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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Dissertations / Theses on the topic "Prévision des séries temporelles"

1

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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Abstract:
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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2

Boné, Romuald. "Réseaux de neurones récurrents pour la prévision de séries temporelles." Tours, 2000. http://www.theses.fr/2000TOUR4003.

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Abstract:
Les réseaux de neurones à propagation avant sont statiques, leurs sorties ne dépendant que des entrées courantes. Pour contourner cette limitation, la technique la plus répandue repose sur l'utilisation de fenêtres temporelles. Ces techniques sont insuffisantes lorsqu'une mémoire relativement profondes est nécessaire ou lorsque la profondeur de celle-ci est inconnue. Les réseaux de neurones récurrents sont capables de modéliser des dépendances temporelles de durée quelconque entre les entrées et les sorties désirées associées, en utilisant une mémoire implicite, codée grace aux connexions récu
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3

Cherif, Aymen. "Réseaux de neurones, SVM et approches locales pour la prévision de séries temporelles." Thesis, Tours, 2013. http://www.theses.fr/2013TOUR4003/document.

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Abstract:
La prévision des séries temporelles est un problème qui est traité depuis de nombreuses années. On y trouve des applications dans différents domaines tels que : la finance, la médecine, le transport, etc. Dans cette thèse, on s’est intéressé aux méthodes issues de l’apprentissage artificiel : les réseaux de neurones et les SVM. On s’est également intéressé à l’intérêt des méta-méthodes pour améliorer les performances des prédicteurs, notamment l’approche locale. Dans une optique de diviser pour régner, les approches locales effectuent le clustering des données avant d’affecter les prédicteurs
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4

Huard, Malo. "Apprentissage et prévision séquentiels : bornes uniformes pour le regret linéaire et séries temporelles hiérarchiques." Thesis, université Paris-Saclay, 2020. http://www.theses.fr/2020UPASM009.

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Abstract:
Ce travail présente quelques contributions théoriques et pratiques à la prévision des suites arbitraires. Dans ce domaine, la prévision se déroule séquentiellement en même temps que l'apprentissage. À chaque étape, on ajuste le modèle sur les données passées afin de prévoir la prochaine observation. Le but de ce modèle est de faire les meilleures prévisions possibles, c'est-à-dire celles qui minimisent leurs écarts avec les observations. Les méthodes d'apprentissage séquentielles sont évaluées par leur regret, qui mesure à quelle point une stratégie est proche de la meilleure possible, qui est
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5

Lefieux, Vincent. "Modèles semi-paramétriques appliqués à la prévision des séries temporelles : cas de la consommation d’électricité." Phd thesis, Rennes 2, 2007. https://theses.hal.science/tel-00179866/fr/.

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Abstract:
Une prévision correcte de la consommation d’électricité est fondamentale pour le bon fonctionnement du réseau électrique français, dont Réseau de Transport d’Electricité a la charge. Les prévisions utilisées quotidiennement par RTE sont issues d’un modèle alliant une régression paramétrique non linéaire et un modèle SARIMA. Dans l’idée d’obtenir un modèle de prévision adaptatif, des méthodes de prévision non-paramétriques ont déjà été testées sans succès véritable. On sait notamment que la qualité d’un prédicteur nonparamétrique résiste mal à un grand nombre de variables explicatives, ce qu’on
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Lefieux, Vincent. "Modèles semi-paramétriques appliqués à la prévision des séries temporelles. Cas de la consommation d'électricité." Phd thesis, Université Rennes 2, 2007. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00179866.

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Abstract:
Une prévision correcte de la consommation d'électricité est fondamentale pour le bon fonctionnement du réseau électrique français, dont Réseau de Transport d'Electricité a la charge. Les prévisions utilisées quotidiennement par RTE sont issues d'un modèle alliant une régression paramétrique non linéaire et un modèle SARIMA.Dans l'idée d'obtenir un modèle de prévision adaptatif, des méthodes de prévision non-paramétriques ont déjà été testées sans succès véritable. On sait notamment que la qualité d'un prédicteur non-paramétrique résiste mal à un grand nombre de variables explicatives, ce qu'on
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7

Tatsa, Sylvestre. "Modélisation et prévision de la consommation horaire d'électricité au Québec : comparaison de méthodes de séries temporelles." Thesis, Université Laval, 2014. http://www.theses.ulaval.ca/2014/30329/30329.pdf.

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Abstract:
Ce travail explore la dynamique de consommation résidentielle d’électricité au Québec à l’aide de données horaires fournies par Hydro-Québec pour la période de janvier 2006 à décembre 2010. Nous considérons trois modèles autorégressifs standards en analyse des séries temporelles : le lissage exponentiel Holt-Winters, le modèle ARIMA saisonnier (SARIMA) et le modèle ARIMA saisonnier avec variables exogènes (SARIMAX). Pour ce dernier modèle, nous nous concentrons sur l’effet des variables climatiques (la température, l’humidité relative et le point de rosé et la nébulosité). Les facteurs climati
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8

Vroman, Philippe. "Prédiction des séries temporelles en milieu incertain : application à la prévision de ventes dans la distribution textile." Lille 1, 2000. http://www.theses.fr/2000LIL10207.

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Abstract:
Face a une mondialisation exacerbee, les acteurs de la filiere textile-habillement reorganisent leurs reseaux de production et distribution. Le mode de gestion adopte necessite un systeme de prevision des ventes adapte a l'environnement incertain et complexe du marche textile. L'incertitude est caracterisee par de nombreuses variables explicatives qui ne sont ni controlees, ni parfaitement identifiees. Le distributeur a d'abord besoin de connaitre le volume global des ventes une saison a l'avance afin d'organiser sa production (moyen terme). Il doit ensuite reajuster ses previsions tout au lon
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9

Zuo, Jingwei. "Apprentissage de représentations et prédiction pour des séries-temporelles inter-dépendantes." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2022. http://www.theses.fr/2022UPASG038.

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Abstract:
Les séries temporelles sont un type de données endémique dans de nombreux domaines d'applications, telles que l'analyse financière, le diagnostic médical, la surveillance de l'environnement ou encore l'astronomie. Du fait de leur structure complexe, les séries temporelles amènent à de nouveaux défis dans le traitement et l'extraction de connaissances de ces données. La représentation des séries temporelles joue un rôle déterminant dans les méthodes d'apprentissage et les tâches de fouille de données. Cependant, peu de méthodes tiennent compte des interdépendances entre séries temporelles diffé
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10

Melzi, Fateh. "Fouille de données pour l'extraction de profils d'usage et la prévision dans le domaine de l'énergie." Thesis, Paris Est, 2018. http://www.theses.fr/2018PESC1123/document.

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Abstract:
De nos jours, les pays sont amenés à prendre des mesures visant à une meilleure rationalisation des ressources en électricité dans une optique de développement durable. Des solutions de comptage communicantes (Smart Meters), sont mises en place et autorisent désormais une lecture fine des consommations. Les données spatio-temporelles massives collectées peuvent ainsi aider à mieux connaitre les habitudes de consommation et pouvoir les prévoir de façon précise. Le but est d'être en mesure d'assurer un usage « intelligent » des ressources pour une meilleure consommation : en réduisant par exempl
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Books on the topic "Prévision des 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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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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service), SpringerLink (Online, ed. Séries temporelles avec R: Méthodes et cas. Springer Paris, 2011.

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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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Book chapters on the topic "Prévision des 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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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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"Bibliographie." In Analyse des séries temporelles. Dunod, 2016. http://dx.doi.org/10.3917/dunod.bourb.2016.01.0345.

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"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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"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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Conference papers on the topic "Prévision des 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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Reports on the topic "Prévision des 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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