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

Author: Grafiati

Published: 7 July 2024

Last updated: 31 July 2025

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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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6

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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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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11

Gaillard, Pierre. "Contributions à l’agrégation séquentielle robuste d’experts : Travaux sur l’erreur d’approximation et la prévision en loi. Applications à la prévision pour les marchés de l’énergie." Thesis, Paris 11, 2015. http://www.theses.fr/2015PA112133/document.

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Abstract:

Nous nous intéressons à prévoir séquentiellement une suite arbitraire d'observations. À chaque instant, des experts nous proposent des prévisions de la prochaine observation. Nous formons alors notre prévision en mélangeant celles des experts. C'est le cadre de l'agrégation séquentielle d'experts. L'objectif est d'assurer un faible regret cumulé. En d'autres mots, nous souhaitons que notre perte cumulée ne dépasse pas trop celle du meilleur expert sur le long terme. Nous cherchons des garanties très robustes~: aucune hypothèse stochastique sur la suite d'observations à prévoir n'est faite. Cel

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Agoua, Xwégnon. "Développement de méthodes spatio-temporelles pour la prévision à court terme de la production photovoltaïque." Thesis, Paris Sciences et Lettres (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017PSLEM066/document.

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Abstract:

L’évolution du contexte énergétique mondial et la lutte contre le changement climatique ont conduit à l’accroissement des capacités de production d’énergie renouvelable. Les énergies renouvelables sont caractérisées par une forte variabilité due à leur dépendance aux conditions météorologiques. La maîtrise de cette variabilité constitue un enjeu important pour les opérateurs du système électrique, mais aussi pour l’atteinte des objectifs européens de réduction des émissions de gaz à effet de serre, d’amélioration de l’efficacité énergétique et de l’augmentation de la part des énergies renouvel

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Sicard, Pierre. "Caractérisation des retombées atmosphériques en France en zone rurale sous forme de précipitations, gaz et aérosols : analyse des tendances spatio-temporelles et des séries chronologiques." Lille 1, 2006. https://pepite-depot.univ-lille.fr/LIBRE/Th_Num/2006/50376-2006-Sicard.pdf.

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Abstract:

Les travaux présentés portent sur les retombées atmosphériques en zone rurale et s' inscrivent dans le cadre du programme français de Mesure des Retombées Atmosphériques (MERA). Les polluants mesurés dans les stations du dispositif sont en rapport avec les problèmes des pluies acides et de la pollution photochimique. Deux tests statistiques pour détecter et estimer les tendances au sein de séries chronologiques ont été utilisés. La procédure est basée sur le test non paramétrique de Mann-Kendall pour déterminer la tendance et sur la méthode de Sen pour en estimer la magnitude. Ces tests ont ét

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Despagne, Wilfried. "Construction, analyse et implémentation d'un modèle de prévision : déploiement sous forme d'un système de prévision chez un opérateur européen du transport et de la logistique." Phd thesis, Université Européenne de Bretagne, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00487327.

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Abstract:

Cette thèse montre que pour innover, le secteur privé peut faire appel à la connaissance académique. En effet, un partenariat entre un établissement universitaire et un professionnel du transport de marchandises a permis de répondre à des problématiques industrielles par l'application de mathématiques de pointe. Cette thèse porte sur la conception, l'implémentation et la mise en production d'un système de prévision d'activité pour l'optimisation de la planification des ressources. Elle propose également un modèle mathématique pour modéliser les flux de marchandises qui transitent sur un quai d

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15

Mangeas, Morgan. "Propriétés statistiques des modèles paramétriques non-linéaires de prévisions de séries temporelles : application aux réseaux de neurones à propagation directe." Paris 1, 1996. http://www.theses.fr/1996PA010076.

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Todo, William. "Maintenance prédictive des systèmes d'air d'avion : une approche basée sur l'apprentissage automatique et les autoencodeurs variationnels." Electronic Thesis or Diss., Toulouse 3, 2023. http://www.theses.fr/2023TOU30372.

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Abstract:

Liebherr-Aerospace, acteur majeur de l'industrie aéronautique, se spécialise dans la conception, le développement et la fabrication de systèmes essentiels pour les avions. En tant que constructeur d'équipements d'origine (OEM), l'entreprise garantit la qualité de ses produits, l'approvisionnement en pièces de rechange et offre un soutien technique pour ses produits. En plus de ces rôles, elle fournit des services de maintenance, réparation et opérations (MRO) et des services Aircraft On Ground (AOG) en cas d'immobilisation de l'appareil. Dans ce contexte, l'entreprise Liebherr Aerospace Toulou

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Çinar, Yagmur Gizem. "Prédiction de séquences basée sur des réseaux de neurones récurrents dans le contexte des séries temporelles et des sessions de recherche d'information." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019GREAM079.

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Abstract:

Cette thèse examine les défis de la prédiction de séquence dans différents scénarios, tels que la prédiction de séquence à l'aide de réseaux de neurones récurrents (RNN) dans le contexte des séries temporelles et des sessions de recherche d'informations (RI). Prédire les valeurs inconnues suivant certaines valeurs précédemment observées est appelée prédiction de séquence. Elle est largement applicable à de nombreux domaines où un comportement séquentiel est observé dans les données. Dans cette étude, nous nous concentrons sur deux tâches de prédiction de séquences: la prévision de séries tempo

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Janbain, Imad. "Apprentissage Ρrοfοnd dans l'Ηydrοlοgie de l'Estuaire de la Seine : Recοnstructiοn des Dοnnées Ηistοriques et Ρrévisiοn Ηydraulique". Electronic Thesis or Diss., Normandie, 2024. http://www.theses.fr/2024NORMR033.

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Abstract:

Cette thèse de doctorat explore l’application des algorithmes d’apprentissage profond (Deep Learning - DL) pour relever les défis hydrologiques dans le bassin de la Seine, le deuxième plus long fleuve de France. Le régime hydraulique complexe de la Seine, influencé par les précipitations variables, les affluents, les interventions humaines et les fluctuations des marées, constitue un cadre idéal pour l’utilisation de techniques computationnelles avancées. Les modèles DL, notamment les réseaux neuronaux récurrents et les mécanismes d’attention, ont été choisis pour leur capacité à capturer les

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Marsilli, Clément. "Mixed-Frequency Modeling and Economic Forecasting." Thesis, Besançon, 2014. http://www.theses.fr/2014BESA2023/document.

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Abstract:

La prévision macroéconomique à court terme est un exercice aussi complexe qu’essentiel pour la définition de la politique économique et monétaire. Les crises financières récentes ainsi que les récessions qu’ont endurées et qu’endurent aujourd’hui encore, en ce début d’année 2014, nombre de pays parmi les plus riches, témoignent de la difficulté d’anticiper les fluctuations économiques, même à des horizons proches. Les recherches effectuées dans le cadre de la thèse de doctorat qui est présentée dans ce manuscrit se sont attachées à étudier, analyser et développer des modélisations pour la prév

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Fries, Sébastien. "Anticipative alpha-stable linear processes for time series analysis : conditional dynamics and estimation." Electronic Thesis or Diss., Université Paris-Saclay (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018SACLG005.

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Abstract:

Dans le contexte des séries temporelles linéaires, on étudie les processus strictement stationnaires dits anticipatifs dépendant potentiellement de tous les termes d'une suite d'erreurs alpha-stables indépendantes et identiquement distribuées.On considère en premier lieu les processus autoregressifs (AR) et l'on montre que des moments conditionnels d'ordres plus élevés que les moments marginaux existent dès lors que le polynôme caractéristique admet au moins une racine à l'intérieur du cercle unité.Des formules fermées sont obtenues pour les moments d'ordre un et deux dans des cas particuliers

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Daouayry, Nassia. "Détection d’évènements anormaux dans les gros volumes de données d’utilisation issues des hélicoptères." Thesis, Lyon, 2020. http://www.theses.fr/2020LYSEI084.

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Abstract:

Cette thèse aborde le sujet de la normalité de fonctionnement des systèmes composants l’hélicoptère à travers l’exploitation des données d’utilisation issues du système de surveillances du HUMS (Health and Usage Monitoring System) pour la maintenance. Les hélicoptères sont des systèmes complexes et sont soumis à des exigences réglementaires strictes imposées par les autorités concernées par la sécurité en vol. L’analyse des données de surveillance est par conséquent un moyen privilégié pour améliorer la maintenance des hélicoptères. De plus, les données produites par le système HUMS représente

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22

Salotti, Julien. "Méthodes de sélection de voisinage pour la prévision à court-terme du trafic urbain." Thesis, Lyon, 2019. http://www.theses.fr/2019LYSEI077.

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Abstract:

Dans le contexte de la ville intelligente, le besoin d’informer, d’anticiper, et d’agir sur l’état du réseau routier est à l'origine du développement de nombreuses méthodes de prévision de trafic. L’augmentation de nos capacités à stocker et à traiter des données, notamment en temps réel, ainsi que le nombre croissant de segments de routes équipés de capteurs sont de nouveaux éléments à considérer lors du choix d’une méthode de prévision. Malgré de nombreux travaux de recherche, nous ne disposons toujours pas d’une compréhension claire des critères permettant de prédire efficacement à l’échell

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Cifonelli, Antonio. "Probabilistic exponential smoothing for explainable AI in the supply chain domain." Electronic Thesis or Diss., Normandie, 2023. http://www.theses.fr/2023NORMIR41.

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Abstract:

Le rôle clé que l’IA pourrait jouer dans l’amélioration des activités commerciales est connu depuis longtemps, mais le processus de pénétration de cette nouvelle technologie a rencontré certains freins au sein des entreprises, en particulier, les coûts de mise œuvre. En moyenne, 2.8 ans sont nécessaires depuis la sélection du fournisseur jusqu’au déploiement complet d’une nouvelle solution. Trois points fondamentaux doivent être pris en compte lors du développement d’un nouveau modèle. Le désalignement des attentes, le besoin de compréhension et d’explications et les problèmes de performance e

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Sasal, Léna. "Deep Learning for Modeling Dynamical System." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2025. http://www.theses.fr/2025SORUS001.

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Abstract:

L'apprentissage profond a montré un potentiel remarquable dans divers domaines, en particulier dans la modélisation et la prévision de phénomènes temporels et spatio-temporels complexes. Cependant, des défis subsistent dans la capture précise des relations non linéaires et dans la gestion de données structurées en graphe. Cette thèse vise à relever ces défis à travers plusieurs axes clés : l'amélioration des prévisions de séries temporelles en utilisant des modèles d'apprentissage profond hybrides, l'avancement des méthodes basées sur les graphes pour analyser les dynamiques temporelles et spa

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Fries, Sébastien. "Anticipative alpha-stable linear processes for time series analysis : conditional dynamics and estimation." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018SACLG005/document.

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Abstract:

Dans le contexte des séries temporelles linéaires, on étudie les processus strictement stationnaires dits anticipatifs dépendant potentiellement de tous les termes d'une suite d'erreurs alpha-stables indépendantes et identiquement distribuées.On considère en premier lieu les processus autoregressifs (AR) et l'on montre que des moments conditionnels d'ordres plus élevés que les moments marginaux existent dès lors que le polynôme caractéristique admet au moins une racine à l'intérieur du cercle unité.Des formules fermées sont obtenues pour les moments d'ordre un et deux dans des cas particuliers

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Rakotoarisoa, Mahefa. "Les risques hydrologiques dans les bassins versants sous contrôle anthropique : modélisation de l'aléa, de la vulnérabilité et des conséquences sur les sociétés. : Cas de la région Sud-ouest de Madagascar." Thesis, Angers, 2017. http://www.theses.fr/2017ANGE0067/document.

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Abstract:

La ville de Toliara qui se trouve à l’exutoire du bassin de Fiherenana (Madagascar) est soumise chaque année aux aléas inondations. Les enjeux sont donc d'une importance majeure dans cette région. Cette étude débute par l’analyse de l’aléa avec les données hydro climatiques existantes. On cherche alors à déterminer les tendances en utilisant des modèles statistiques basés sur les séries temporelles. Une méthode de reconstitution des données manquantes est alors proposée. Ensuite, deux approches sont menées afin d’évaluer la vulnérabilité de la ville de Toliara et des villages alentours : une a

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Zaffran, Margaux. "Post-hoc predictive uncertainty quantification : methods with applications to electricity price forecasting." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2024. http://www.theses.fr/2024IPPAX033.

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Abstract:

L'essor d'algorithmes d'apprentissage statistique offre des perspectives prometteuses pour prévoir les prix de l'électricité. Cependant, ces méthodes fournissent des prévisions ponctuelles, sans indication du degré de confiance à leur accorder. Pour garantir un déploiement sûr de ces modèles prédictifs, il est crucial de quantifier leur incertitude prédictive. Cette thèse porte sur le développement d'intervalles prédictifs pour tout algorithme de prédiction. Bien que motivées par le secteur électrique, les méthodes développées, basées sur la prédiction conforme par partition (SCP), sont généri

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Boulegane, Dihia. "Machine learning algorithms for dynamic Internet of Things." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2021. http://www.theses.fr/2021IPPAT048.

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Abstract:

La croissance rapide de l’Internet des Objets (IdO) ainsi que la prolifération des capteurs ont donné lieu à diverses sources de données qui génèrent continuellement de grandes quantités de données et à une grande vitesse sous la forme de flux. Ces flux sont essentiels dans le processus de prise de décision dans différents secteurs d’activité et ce grâce aux techniques d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique afin d’extraire des connaissances précieuses et les transformer en actions pertinentes. Par ailleurs, les données sont souvent associées à un indicateur temporel, appelé

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29

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

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Abstract:

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

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Abstract:

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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Doumèche, Nathan. "Physics-informed machine learning : a mathematical framework with applications to time series forecasting." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2025. http://www.theses.fr/2025SORUS105.

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Abstract:

L'apprentissage automatique informé par la physique est un domaine récent qui consiste à intégrer des connaissances physiques dans des modèles d'apprentissage automatique. L'information physique prend souvent la forme d'un système d'équations aux dérivées partielles (EDPs) que la fonction de régression doit satisfaire. Dans la première partie de cette thèse, nous analysons les propriétés statistiques des méthodes d'apprentissage automatique informé par la physique. En particulier, nous étudions les propriétés des réseaux de neurones informés par la physique, en termes d'approximation, de consi

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

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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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Abstract:

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

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Abstract:

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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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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Abstract:

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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Abstract:

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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Frambourg, Cédric. "Apprentissage d'appariements pour la discrimination de séries temporelles." Phd thesis, Université de Grenoble, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00948989.

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Abstract:

Il n'est pas rare dans les applications que les profils globaux des séries temporelles soient dissimilaires au sein d'une même classe ou, inversement, exhibent des dynamiques similaires pour des classes différentes. L'objectif de ce travail consiste à discriminer de telles structures de séries temporelles complexes. Nous proposons une nouvelle approche d'apprentissage d'appariements discriminants visant à connecter les séries temporelles selon les caractéristiques partagées dans les classes et différentielles entre les classes. Cette approche est fondée sur un critère de variance/covariance po

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El, Ghini Ahmed. "Contribution à l'identification de modèles de séries temporelles." Lille 3, 2008. http://www.theses.fr/2008LIL30017.

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Abstract:

Cette thèse de doctorat comporte deux parties traitant des problèmes d'identification et de sélection en économétrie. Nous étudions les sujets suivants : (1) le problème d'identification de modèles de séries temporelles à l'aide des fonctions d'autocorrélation, d'autocorrélation partielle, d'autocorrélation inverse et d'autocorrélation partielle inverse ; (2) l'estimation de la fonction d'autocorrélation inverse dans le cadre des séries temporelles non linéaires. Dans une première partie, nous considérons le problème d'identification de modèles de séries temporelles à l'aide des fonctions d'au

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Guillemé, Maël. "Extraction de connaissances interprétables dans des séries temporelles." Thesis, Rennes 1, 2019. http://www.theses.fr/2019REN1S102.

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Abstract:

Energiency est une entreprise qui vend à des industriels une plate-forme pour leur permettre d’analyser leurs données de consommation d’énergie, représentées sous la forme de séries temporelles. Cette plate-forme intègre des modèles d’apprentissage automatique pour répondre aux besoins des clients. L’application de tels modèles sur des séries temporelles rencontre deux problèmes : d’une part certaines approches classiques d’apprentissage automatique ont été conçues pour des données tabulaires et doivent être adaptées aux séries temporelles, d’autre part les résultats de certaines approches son

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Bailly, Adeline. "Classification de séries temporelles avec applications en télédétection." Thesis, Rennes 2, 2018. http://www.theses.fr/2018REN20021/document.

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Abstract:

La classification de séries temporelles a suscité beaucoup d’intérêt au cours des dernières années en raison de ces nombreuses applications. Nous commençons par proposer la méthode Dense Bag-of-Temporal-SIFT-Words (D-BoTSW) qui utilise des descripteurs locaux basés sur la méthode SIFT, adaptés pour les données en une dimension et extraits à intervalles réguliers. Des expériences approfondies montrent que notre méthode D-BoTSW surpassent de façon significative presque tous les classificateurs de référence comparés. Ensuite, nous proposons un nouvel algorithmebasé sur l’algorithme Learning Time

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Gautier, Antony. "Modèles de séries temporelles à coefficients dépendants du temps." Lille 3, 2004. http://www.theses.fr/2004LIL30034.

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Abstract:

Dans cette thèse, nous étudions les propriétés probalistes et/ou statistiques de modèles linéaires ou non-linéaires de séries temporelles à coefficients dépendant du temps. La première partie de la thèse est dévolue à la statistique des modèles ARMA dont les coefficients varient en fonction d'événements récurrents, mais non-périodiques. Les propriétés asymptotiques (convergence forte et normalité) des estimateurs des moindres carrés sont établies. Le cas particulier des modèles ARMA à changement de régime Markoviens est ensuite considéré. La seconde partie de la thèse étudie l'influence asympt

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Dola, Béchir. "Problèmes économétriques d'analyse des séries temporelles à mémoire longue." Phd thesis, Université Panthéon-Sorbonne - Paris I, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00794676.

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Abstract:

Les modalités d'investigation de notre thèse sont menées, sous trois angles : épistémologique, statistique et économique. En première partie de la thèse, dans une approche épistémologique, nous spécifions en quoi le concept de mémoire longue peut apparaître, comme un nouveau paradigme kühnien pour la macroéconomie et la finance. En deuxième partie de la thèse, dans une approche statistique, semi-paramétrique, nous proposons trois extensions de la statistique IR (Increment Ratio) de Surgailis et al, (2008). Premièrement, un théorème central limite multidimensionnelle est établi pour un vecteur

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Ahmad, Ali. "Contribution à l'économétrie des séries temporelles à valeurs entières." Thesis, Lille 3, 2016. http://www.theses.fr/2016LIL30059/document.

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Abstract:

Dans cette thèse, nous étudions des modèles de moyennes conditionnelles de séries temporelles à valeurs entières. Tout d’abord, nous proposons l’estimateur de quasi maximum de vraisemblance de Poisson (EQMVP) pour les paramètres de la moyenne conditionnelle. Nous montrons que, sous des conditions générales de régularité, cet estimateur est consistant et asymptotiquement normal pour une grande classe de modèles. Étant donné que les paramètres de la moyenne conditionnelle de certains modèles sont positivement contraints, comme par exemple dans les modèles INAR (INteger-valued AutoRegressive) et

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Jebreen, Kamel. "Modèles graphiques pour la classification et les séries temporelles." Thesis, Aix-Marseille, 2017. http://www.theses.fr/2017AIXM0248/document.

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Abstract:

Dans cette thèse nous nous intéressons aux méthodes de classifications supervisées utilisant les réseaux bayésiens. L'avantage majeur de ces méthodes est qu'elles peuvent prendre en compte les interactions entre les variables explicatives. Dans une première partie nous proposons une procédure de discrétisation spécifique et une procédure de sélection de variables qui permettent d'améliorer considérablement les classifieurs basés sur des réseaux bayésiens. Cette procédure a montré de très bonnes performances empiriques sur un grand choix de jeux de données connus de l’entrepôt d'apprentissage a

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Desrues, Mathilde. "Surveillance opérationnelle de mouvements gravitaires par séries temporelles d'images." Thesis, Strasbourg, 2021. http://www.theses.fr/2021STRAH002.

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Abstract:

Comprendre la dynamique et le comportement des mouvements gravitaires est essentiel dans l’anticipation de catastrophes naturelles et donc dans la protection des infrastructures et des personnes. Plusieurs techniques géodésiques apportent déjà des informations sur les champs de déplacement / déformation des pentes instables, techniques qui permettent d’analyser les propriétés géométriques des masses en mouvement et le comportement mécanique des pentes. En combinant des séries temporelles d’images optiques terrestres et ces techniques classiques, la quantité d’informations collectées est densif

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Buiatti, Marco. "Correlations à longue distance dans les séries temporelles biologiques." Paris 6, 2006. http://www.theses.fr/2006PA066242.

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Abstract:

Plusieurs systèmes biologiques montrent des corrélations a à longue distancedistance, i. E. C-à-d des corrélations qui décadent déclinent très lentement dans le temps et l’espace dans l'espace. Le but de cette thèse est celui de contribuer à l'explication de ce problème phénomène à la fois en explorant les relations entre la fonction du système et sa structure statistique a longue distance, et en étudiant l’adaptation des systèmes biologiques à un environnement caractérisé par des corrélations a longue distance. La première étude explore montre comment une tache de raisonnement module les corr

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Owusu, Patrick Asante. "Modélisation de dépendances dans des séries temporelles co-évolutives." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2024. http://www.theses.fr/2024LORR0104.

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Abstract:

Les recherches actuelles en analyse des séries temporelles montrent qu'il existe des approches formelles insuffisantes pour modéliser les dépendances de plusieurs séries temporelles ou de séries temporelles co-évolutives à mesure qu'elles changent au fil du temps. Dans cette thèse, nous développons une approche formelle pour analyser la temporalité et l'évolution des dépendances via les définitions de sous-séries temporelles, où une sous-série temporelle est un segment des données de la série temporelle originale. Nous concevons une approche basée sur le principe des fenêtres glissantes pour a

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Gueguen, Lionel. "Extraction d'information et compression conjointes de Séries Temporelles d'Images Satellitaires." Phd thesis, Télécom ParisTech, 2007. http://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00003146.

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Abstract:

Ces derniers temps, de nouvelles données riches en information ont été produites : les Séries Temporelles d'Images Satellitaires qui permettent d'observer les évolutions de la surface de la Terre. Ces séries constituent un grand volume de données et elles contiennent des informations complexes et d'intérêt. Par exemple, de nombreux événements spatio-temporels, tels que les récoltes, la maturation de cultures ou l'évolution de zones urbaines, peuvent y être obsérvés et sont utiles pour des problèmatiques de télé-surveillance. Dans ce contexte, cette thèse se propose d'extraire l'information aut

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Partouty, S. "Interprétation des séries temporelles altimétriques sur la calotte polaire Antarctique." Phd thesis, Université Paul Sabatier - Toulouse III, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01018319.

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Abstract:

L'objectif de cette thèse est de mieux comprendre les variations temporelles des signaux altimétriques sur la calotte polaire Antarctique. Nous exploitons les observations effectuées par l'altimètre à bord d'ENVISAT entre janvier 2003 et décembre 2007. Ces observations s'étendent jusqu'à 82°Sud, ce qui permet de couvrir environ 80% du continent Antarctique. Pendant la période d'étude deux fréquences sont exploitables (Bande S, soit 3.2GHz, et Bande Ku soit 13.6GHz), ce qui permet de mieux cerner la sensibilité de la mesure aux variations d'état du manteau neigeux couvrant la calotte polaire An

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Khiali, Lynda. "Fouille de données à partir de séries temporelles d’images satellites." Thesis, Montpellier, 2018. http://www.theses.fr/2018MONTS046/document.

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Abstract:

Les images satellites représentent de nos jours une source d’information incontournable. Elles sont exploitées dans diverses applications, telles que : la gestion des risques, l’aménagent des territoires, la cartographie du sol ainsi qu’une multitude d’autre taches. Nous exploitons dans cette thèse les Séries Temporelles d’Images Satellites (STIS) pour le suivi des évolutions des habitats naturels et semi-naturels. L’objectif est d’identiﬁer, organiser et mettre en évidence des patrons d’évolution caractéristiques de ces zones.Nous proposons des méthodes d’analyse de STIS orientée objets, en o

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