Rozprawy doktorskie: „Analyse en séries temporelles”

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Le, Tertre Alain. "Séries temporelles et analyse combinée des liens pollution atmosphérique et santé". Paris 6, 2005. http://www.theses.fr/2005PA066434.

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Toque, Carole. "Pour l'identification de modèles factoriels de séries temporelles : application aux ARMA stationnaires". Phd thesis, Télécom ParisTech, 2006. http://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00001966.

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Cette thèse est axée sur le problème de l'identification de modèles factoriels de séries temporelles et est à la rencontre des deux domaines de la Statistique, l'analyse des séries temporelles et l'analyse des données avec ses méthodes descriptives. La première étape de notre travail a pour but d'étendre à plusieurs séries temporelles discrètes, l'étude des composantes principales de Jenkins développée dans les années 70. Notre approche adapte l'analyse en composantes principales "classique" (ou ACP) aux séries temporelles en s'inspirant de la technique Singular Spectrum Analysis (ou SSA). Un principe est déduit et est appliqué au processus multidimensionnel générateur des séries. Une matrice de covariance à structure "remarquable" est construite autour de vecteurs al9;atoires décalés: elle exploite la chronologie, la stationnarité et la double dimension du processus. A l'aide de deux corollaires établis par Friedman B. dans les années 50 basés sur le produit tensoriel de matrices, et de propriétés de covariance des processus circulaires, nous approchons les éléments propres de la matrice de covariance. La forme générale des composantes principales de plusieurs séries temporelles est déduite. Dans le cas des processus "indépendants", une propriété des scores est établie et les composantes principales sont des moyennes mobiles des séries temporelles. A partir des résultats obtenus, une méthodologie est présentée permettant de construire des modèles factoriels de référence sur des ARMA vectoriels "indépendants". L'objectif est alors de projeter une nouvelle série dans un des modèles graphiques pour son identification et une première estimation de ses paramètres. Le travail s'effectue dans un cadre théorique, puis dans un cadre expérimental en simulant des échantillons de trajectoires AR(1) et MA(1) stationnaires, "indépendantes" et à coefficients symétriques. Plusieurs ACP, construites sur la matrice temporelle issue de la simulation, produisent de bonnes qualités de représentation des processus qui se regroupent ou s'opposent selon leur type en préservant la propriété des scores et la symétrie dans le comportement des valeurs propres. Mais, ces modèles factoriels reflètent avant tout la variabilité des bruits de la simulation. Directement basées sur les autocorrélations, de nouvelles ACP donnent de meilleurs résultats quels que soient les échantillons. Un premier modèle factoriel de référence est retenu pour des séries à forts coefficients. La description et la mesure d'éventuels changements structurels conduisent à introduire des oscillateurs, des fréquences et des mesures entropiques. C'est l'approche structurelle. Pour établir une possible non-linéarité entre les nombreux critères et pour augmenter la discrimination entre les séries, une analyse des correspondances multiples suivie d'une classification est élaborée sur les entropies et produit un deuxième modèle de référence avec trois classes de processus dont celle des processus à faibles coefficients. Ce travail permet également d'en déduire une méthode d'analyse de séries temporelles qui combine à la fois, l'approche par les autocorrélations et l'approche par les entropies, avec une visualisation par des méthodes factorielles. La méthode est appliquée à des trajectoires AR(2) et MA(2) simulées et fournit deux autres modèles factoriels de référence.

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Desrosiers, Maxime. "Le prix du risque idiosyncrasique : une analyse en séries temporelles et coupe transversale". Master's thesis, Université Laval, 2020. http://hdl.handle.net/20.500.11794/67076.

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Le CAPM est une représentation stylisée de la rentabilité attendue des titres sur les marchés boursiers, mais comme plusieurs des hypothèses centrales du modèle ne tiennent pas lors d’analyses empiriques, sa pertinence en ce qui a trait aux paramètres prisés sur les marchés est limitée. L’objectif de ce mémoire est d’analyser s’il y a présence d’une prime de risque idiosyncrasique, de mesurer celle-ci et de voir si elle a un pouvoir explicatif significatif. Nous trouvons que les titres ayant les plus hauts risques idiosyncrasiques obtiennent des rendements le mois suivant de 1,18 à 1,98 point de pourcentage inférieur aux titres les moins risqués. En contrôlant pour la capitalisation boursière, l’effet persiste et le risque idiosyncrasique semble être un meilleur prédicteur du rendement d’une firme que la taille de celle-ci.

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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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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 densifiée et répartie dans l’espace. Les capteurs passifs numériques sont de plus en plus utilisés pour la détection et la surveillance de mouvements gravitationnels. Ils fournissent à la fois des informations qualitatives, telles que la détection des changements de surface, et une caractérisation quantitative, telle que la quantification du déplacement du sol par des techniques de corrélation d’images. Notre approche consiste à analyser des séries chronologiques d’images terrestres provenant soit d’une seule caméra fixe, soit de caméras stéreoscopiques, ces dernières permettant d’obtenir des informations redondantes et complémentaires. Les séries temporelles sont traitées pour détecter les zones dans lesquelles le comportement cinématique est homogène. Les propriétés de la pente, telles que le volume de glissement et l’épaisseur de la masse en mouvement, font partie des résultats de l’analyse afin d’obtenir une vue d’ensemble aussi complète que possible. Ces travaux sont présentés au travers de l’analyse de quatre glissements de terrain situés dans les Alpes françaises. Ils interviennent dans le cadre d’une convention CIFRE/ANRT entre la société SAGE - Société Alpine de GEotechnique (Gières, France) et l’IPGS – Institut de Physique du Globe de Strasbourg / CNRS UMR 7516 (Strasbourg, France)
Understanding the dynamics and the behavior of gravitational slope movements is essential to anticipate catastrophic failures and thus to protect lives and infrastructures. Several geodetic techniques already bring some information on the displacement / deformation fields of the unstable slopes. These techniques allow the analysis of the geometrical properties of the moving masses and of the mechanical behavior of the slopes. By combining time series of passive terrestrial imagery and these classical techniques, the amount of collected information is densified and spatially distributed. Digital passive sensors are increasingly used for the detection and the monitoring of gravitational motion. They provide both qualitative information, such as the detection of surface changes, and a quantitative characterization, such as the quantification of the soil displacement by correlation techniques. Our approach consists in analyzing time series of terrestrial images from either a single fixed camera or pair-wise cameras, the latter to obtain redundant and additional information. The time series are processed to detect the areas in which the Kinematic behavior is homogeneous. The slope properties, such as the sliding volume and the thickness of the moving mass, are part of the analysis results to obtain an overview which is as complete as possible. This work is presented around the analysis of four landslides located in the French Alps. It is part of a CIFRE/ANRT agreement between the SAGE Society - Société Alpine de Géotechnique (Gières, France) and the IPGS - Institut de Physique du Globe de Strasbourg / CNRS UMR 7516 (Strasbourg, France)

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Ben, othmane Zied. "Analyse et visualisation pour l'étude de la qualité des séries temporelles de données imparfaites". Thesis, Reims, 2020. http://www.theses.fr/2020REIMS002.

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Dans ce travail de thèse, nous nous intéressons à la qualité des informations récoltées par des capteurs sur le web. Ces données forment des séries de données temporelles qui sont incomplètes et imprécises, et sont sur des échelles quantitatives peu comparables. Dans ce contexte, nous nous intéressons plus particulièrement à la variabilité et la stabilité de ces séries temporelles. Nous proposons deux approches pour les quantifier. La première se base sur une représentation à l'aide des quantiles, la seconde est une approche floue. A l'aide de ces indicateurs, nous proposons un outil de visualisation interactive dédié à l'analyse de la qualité des récoltes effectuées par les capteurs. Ce travail s'inscrit dans une collaboration CIFRE avec la société Kantar
This thesis focuses on the quality of the information collected by sensors on the web. These data form time series that are incomplete, imprecise, and are on quantitative scales that are not very comparable. In this context, we are particularly interested in the variability and stability of these time series. We propose two approaches to quantify them. The first is based on a representation using quantiles, the second is a fuzzy approach. Using these indicators, we propose an interactive visualization tool dedicated to the analysis of the quality of the harvest carried out by the sensors. This work is part of a CIFRE collaboration with Kantar

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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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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 analyser la nature temporelle et les changements de dépendance entre les séries temporelles évolutives. Plus précisément, chaque sous-série temporelle est analysée indépendamment pour comprendre les dépendances locales et comment ces dépendances se déplacent à mesure que la fenêtre avance dans le temps. Cela nous permet donc de modéliser l'évolution temporelle des dépendances avec une granularité plus fine. Nos contributions relatives à la modélisation des dépendances soulignent l'importance de comprendre les interconnexions dynamiques entre plusieurs séries temporelles qui évoluent ensemble au fil du temps. L'objectif principal est de développer des techniques robustes qui peuvent capturer efficacement ces dépendances évolutives, améliorant ainsi l'analyse et la prévision de systèmes complexes tels que les marchés financiers, les systèmes climatiques et d'autres domaines générant de volumineuses données de séries temporelles. La thèse explore l'utilisation de modèles autorégressifs et propose des méthodes innovantes pour identifier et modéliser ces dépendances, en abordant les limitations des méthodes traditionnelles qui négligent souvent les dynamiques temporelles et l'évolutivité nécessaires pour gérer de grands ensembles de données. Un aspect central de la recherche est le développement d'une approche en deux étapes pour détecter et modéliser les effets évolutifs dans plusieurs séries temporelles. La première étape consiste à identifier des motifs pour recréer des variations de séries sur diverses périodes en utilisant des modèles linéaires finis. Cette étape est cruciale pour capturer les dépendances temporelles au sein des données. En exploitant une séquence de graphes bipartites, l'étude modélise le changement à travers plusieurs séries temporelles, reliant des dépendances répétitives et nouvelles à différentes durées temporelles dans les sous-séries. Cette approche simplifie non seulement le processus d'identification des dépendances, mais fournit également une solution évolutive pour analyser de grands ensembles de données, comme démontré par des expériences avec, par exemple, des données de marché financier du monde réel. La thèse souligne en outre l'importance de l'interprétabilité dans la modélisation des séries temporelles co-évolutives. En intégrant des grands modèles de langage (LLM) et des techniques contextuelles, la recherche améliore la compréhension des facteurs sous-jacents qui conduisent aux changements dans les données de séries temporelles. Cette interprétabilité est obtenue grâce à la construction de graphes temporels et à la sérialisation de ces graphes en langage naturel, fournissant des informations claires et complètes sur les dépendances et les interactions au sein des données. La combinaison de modèles autorégressifs et de LLM permet de générer des prévisions plausibles et interprétables, rendant l'approche adaptée aux applications du monde réel où la confiance et la clarté des résultats des modèles sont primordiales
Current research in time series analysis shows that there are insufficient formal approaches for modelling the dependencies of multiple or co-evolving time series as they change over time. In this dissertation, we develop a formal approach for analysing the temporality and evolution of dependencies via the definitions of sub-time series, where a sub-time series is a segment of the original time series data. In general, we design an approach based on the principle of sliding windows to analyse the temporal nature and dependency changes between evolving time series. More precisely, each sub-time series is analysed independently to understand the local dependencies and how these dependencies shift as the window moves forward in time. This, therefore, allows us to model the temporal evolution of dependencies with finer granularity. Our contributions relating to the modelling of dependencies highlight the significance of understanding the dynamic interconnections between multiple time series that evolve together over time. The primary objective is to develop robust techniques to effectively capture these evolving dependencies, thereby improving the analysis and prediction of complex systems such as financial markets, climate systems, and other domains generating voluminous time series data. The dissertation explores the use of autoregressive models and proposes novel methods for identifying and modelling these dependencies, addressing the limitations of traditional methods that often overlook the temporal dynamics and scalability required for handling large datasets. A core aspect of the research is the development of a two-step approach to detect and model evolving effects in multiple time series. The first step involves identifying patterns to recreate series variations over various time intervals using finite linear models. This step is crucial for capturing the temporal dependencies within the data. By leveraging a sequence of bipartite graphs, the study models change across multiple time series, linking repetitive and new dependencies at varying time durations in sub-series. This approach not only simplifies the process of identifying dependencies but also provides a scalable solution for analysing large datasets, as demonstrated through experiments with, for example, real-world financial market data. The dissertation further emphasises the importance of interpretability in modelling co-evolving time series. By integrating large language models (LLMs) and context-aware techniques, the research enhances the understanding of the underlying factors driving changes in time series data. This interpretability is achieved through the construction of temporal graphs and the serialisation of these graphs into natural language, providing clear and comprehensive insights into the dependencies and interactions within the data. The combination of autoregressive models and LLMs enables the generation of plausible and interpretable predictions, making the approach suitable for real-world applications where trust and clarity in model outputs are paramount

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Ladjouze, Salim. "Problèmes d'estimation dans les séries temporelles stationnaires avec données manquantes". Phd thesis, Université Joseph Fourier (Grenoble ; 1971-2015), 1986. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00319946.

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Le problème des données manquantes a été abordé en introduisant les processus modulés en amplitude. Les propriétés de type ergodique (ergodicité au k-ième degré) sont étudiées dans le cadre des processus asymptotiquement stationnaires. Dans le domaine non paramétrique on étudie la consistance de deux estimateurs de la fonction de covariance et la variance asymptotique de l'un deux. On propose ensuite une méthode générale d'estimation de la fonction de densité spectrale du processus étudié. L'estimateur obtenu est étudié du point de vue biais et variance asymptotiques. Des méthodes d'estimation paramétrique, basées sur le périodogramme et du maximum de vraisemblance, sont aussi présentées

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Achouch, Ayman. "Analyse économétrique des prix des métaux : une application multivariée des méthodes statistiques aux séries temporelles". Montpellier 1, 1998. http://www.theses.fr/1998MON10025.

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Dans ce travail, nous analysons les relations d'interdépendance qui existent entre les prix des métaux non ferreux (aluminium, cuivre, zinc, plomb, étain) d'une part et entre ces prix et l'ensemble des variables macro-économiques d'autre part. Pour cela, nous recourons dans un premier temps à des méthodes économétriques univariées afin de répondre aux différentes questions concernant l'hypothèse d'efficience informationnelle, les tests de mémoire longue et la structure sous-jacente aux variations des prix (stochastique, déterministe). Nous proposons ensuite une modélisation de type ARMA avec erreurs GARCH. Les qualités prédictives de cette modélisation sont comparées au modèle simple de marche aléatoire. Dans un deuxième temps, nous utilisons plusieurs approches multivariées pour vérifier l'existence d'un facteur commun dans les séries de prix. L'utilisation de l'analyse dynamique à facteur nous permet d'isoler ce facteur et de mesurer son importance quantitative par rapport aux variables de prix. Pour identifier ce facteur, nous recourons à un grand nombre de variables macro-économiques telles que l'indice de la production industrielle, l'indice de prix de consommation et de stock et les taux de change. L'étude de corrélation, l'approche de Pindck et Rotemberg et l'analyse de causalité ont montré que les fluctuations du facteur commun peuvent être dues à la production industrielle des principaux pays de l'OCDE et aux indices de prix de stock du Japon, des Etats-Unis et de la France.

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Héas, Patrick. "Apprentissage bayésien de structures spatio-temporelles : application à la fouille visuelle de séries temporelles d'images de satellites". Toulouse, ENSAE, 2005. http://www.theses.fr/2005ESAE0004.

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Durant les dernières décennies, les satellites n'ont cessé d'acquérir des images de haute résolution de beaucoup de sites d'observation de la Terre. De nouveaux produits sont apparus avec ce processus d'acquisition intensif : les séries temporelles d'images satellites de haute résolution. Elles représentent un important volume de données dont le riche contenu informatif est susceptible d'intéresser un large panel d'applications nouvelles. Cette thèse présente un concept de fouille d'information qui permet l'apprentissage de structures spatio-temporelles contenues dans les séquences d'images, l'objectif étant l'interprétation et la recherche probabiliste de phénomènes dans l'espace et le temps. Les connaissances expertes d'un utilisateur conduisent le processus d'apprentissage, via la communication d'exemples et de contre exemples. Les fondements théoriques de ce concept se situent à l'interface de l'inférence bayésienne et entropique, des modèles stochastiques et de la cognition visuelle. Le concept emploie une modélisation hiérarchique bayésienne du contenu des séquences d'images, qui permet de lier les intérêt des utilisateurs aux différentes structures spatio-temporelles. La hiérarchie comprend deux principales phases d'apprentissage : l'inférence non supervisé d'un graphe de trajectoires de clusters dynamiques et, basé sur ce graphe, l'apprentissage interactif d'étiquettes sémantiques associées aux structures spatio-temporelles contenues dans la scène dynamique. Les algorithmes et méthodes développés sont intégrés dans un système de fouille visuelle d'information. Ce système représente un outil entièrement novateur pour l'exploitation du contenu des séries temporelles d'images satellites de haute résolution. Les expériences effectuées avec une série temporelles d'images SPOT démontrent les capacités du système dans la compréhension de scènes dynamiques.

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Boulin, Alexis. "Partitionnement des variables de séries temporelles multivariées selon la dépendance de leurs extrêmes". Electronic Thesis or Diss., Université Côte d'Azur, 2024. http://www.theses.fr/2024COAZ5039.

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Dans un grand éventail d'applications allant des sciences du climat à la finance, des événements extrêmes avec une probabilité loin d'être négligeable peuvent se produire, entraînant des conséquences désastreuses. Les extrêmes d'évènements climatiques tels que le vent, la température et les précipitations peuvent profondément affecter les êtres humains et les écosystèmes, entraînant des événements tels que des inondations, des glissements de terrain ou des vagues de chaleur. Lorsque l'emphase est mise sur l'étude de variables mesurées dans le temps sur un grand nombre de stations ayant une localisation spécifique, comme les variables mentionnées précédemment, le partitionnement de variables devient essentiel pour résumer et visualiser des tendances spatiales, ce qui est crucial dans l'étude des événements extrêmes. Cette thèse explore plusieurs modèles et méthodes pour partitionner les variables d'un processus stationnaire multivarié, en se concentrant sur les dépendances extrémales.Le chapitre 1 présente les concepts de modélisation de la dépendance via les copules, fondamentales pour la dépendance extrême. La notion de variation régulière est introduite, essentielle pour l'étude des extrêmes, et les processus faiblement dépendants sont abordés. Le partitionnement est discuté à travers les paradigmes de séparation-proximité et de partitionnement basé sur un modèle. Nous abordons aussi l'analyse non-asymptotique pour évaluer nos méthodes dans des dimensions fixes.Le chapitre 2 est à propos de la dépendance entre valeurs maximales est cruciale pour l'analyse des risques. Utilisant la fonction de copule de valeur extrême et le madogramme, ce chapitre se concentre sur l'estimation non paramétrique avec des données manquantes. Un théorème central limite fonctionnel est établi, démontrant la convergence du madogramme vers un processus Gaussien tendu. Des formules pour la variance asymptotique sont présentées, illustrées par une étude numérique.Le chapitre 3 propose les modèles asymptotiquement indépendants par blocs (AI-blocs) pour le partitionnement de variables, définissant des clusters basés sur l'indépendance des maxima. Un algorithme est introduit pour récupérer les clusters sans spécifier leur nombre à l'avance. L'efficacité théorique de l'algorithme est démontrée, et une méthode de sélection de paramètre basée sur les données est proposée. La méthode est appliquée à des données de neurosciences et environnementales, démontrant son potentiel.Le chapitre 4 adapte des techniques de partitionnement pour analyser des événements extrêmes composites sur des données climatiques européennes. Les sous-régions présentant une dépendance des extrêmes de précipitations et de vitesse du vent sont identifiées en utilisant des données ERA5 de 1979 à 2022. Les clusters obtenus sont spatialement concentrés, offrant une compréhension approfondie de la distribution régionale des extrêmes. Les méthodes proposées réduisent efficacement la taille des données tout en extrayant des informations cruciales sur les événements extrêmes.Le chapitre 5 propose une nouvelle méthode d'estimation pour les matrices dans un modèle linéaire à facteurs latents, où chaque composante d'un vecteur aléatoire est exprimée par une équation linéaire avec des facteurs et du bruit. Contrairement aux approches classiques basées sur la normalité conjointe, nous supposons que les facteurs sont distribués selon des distributions de Fréchet standards, ce qui permet une meilleure description de la dépendance extrémale. Une méthode d'estimation est proposée garantissant une solution unique sous certaines conditions. Une borne supérieure adaptative pour l'estimateur est fournie, adaptable à la dimension et au nombre de facteurs
In a wide range of applications, from climate science to finance, extreme events with a non-negligible probability can occur, leading to disastrous consequences. Extremes in climatic events such as wind, temperature, and precipitation can profoundly impact humans and ecosystems, resulting in events like floods, landslides, or heatwaves. When the focus is on studying variables measured over time at numerous specific locations, such as the previously mentioned variables, partitioning these variables becomes essential to summarize and visualize spatial trends, which is crucial in the study of extreme events. This thesis explores several models and methods for partitioning the variables of a multivariate stationary process, focusing on extreme dependencies.Chapter 1 introduces the concepts of modeling dependence through copulas, which are fundamental for extreme dependence. The notion of regular variation, essential for studying extremes, is introduced, and weakly dependent processes are discussed. Partitioning is examined through the paradigms of separation-proximity and model-based clustering. Non-asymptotic analysis is also addressed to evaluate our methods in fixed dimensions.Chapter 2 study the dependence between maximum values is crucial for risk analysis. Using the extreme value copula function and the madogram, this chapter focuses on non-parametric estimation with missing data. A functional central limit theorem is established, demonstrating the convergence of the madogram to a tight Gaussian process. Formulas for asymptotic variance are presented, illustrated by a numerical study.Chapter 3 proposes asymptotically independent block (AI-block) models for partitioning variables, defining clusters based on the independence of maxima. An algorithm is introduced to recover clusters without specifying their number in advance. Theoretical efficiency of the algorithm is demonstrated, and a data-driven parameter selection method is proposed. The method is applied to neuroscience and environmental data, showcasing its potential.Chapter 4 adapts partitioning techniques to analyze composite extreme events in European climate data. Sub-regions with dependencies in extreme precipitation and wind speed are identified using ERA5 data from 1979 to 2022. The obtained clusters are spatially concentrated, offering a deep understanding of the regional distribution of extremes. The proposed methods efficiently reduce data size while extracting critical information on extreme events.Chapter 5 proposes a new estimation method for matrices in a latent factor linear model, where each component of a random vector is expressed by a linear equation with factors and noise. Unlike classical approaches based on joint normality, we assume factors are distributed according to standard Fréchet distributions, allowing a better description of extreme dependence. An estimation method is proposed, ensuring a unique solution under certain conditions. An adaptive upper bound for the estimator is provided, adaptable to dimension and the number of factors

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Khaleghi, Azadeh. "Sur quelques problèmes non-supervisés impliquant des séries temporelles hautement dépendantes". Phd thesis, Université des Sciences et Technologie de Lille - Lille I, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00920333.

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Cette thèse est consacrée à l'analyse théorique de problèmes non supervisés impliquant des séries temporelles hautement dépendantes. Plus particulièrement, nous abordons les deux problèmes fondamentaux que sont le problème d'estimation des points de rupture et le partitionnement de séries temporelles. Ces problèmes sont abordés dans un cadre extrêmement général où les données sont générées par des processus stochastiques ergodiques stationnaires. Il s'agit de l'une des hypothèses les plus faibles en statistiques, comprenant non seulement, les hypothèses de modèles et les hypothèses paramétriques habituelles dans la littérature scientifique, mais aussi des hypothèses classiques d'indépendance, de contraintes sur l'espace mémoire ou encore des hypothèses de mélange. En particulier, aucune restriction n'est faite sur la forme ou la nature des dépendances, de telles sortes que les échantillons peuvent être arbitrairement dépendants. Pour chaque problème abordé, nous proposons de nouvelles méthodes non paramétriques et nous prouvons de plus qu'elles sont, dans ce cadre, asymptotique- ment consistantes. Pour l'estimation de points de rupture, la consistance asymptotique se rapporte à la capacité de l'algorithme à produire des estimations des points de rupture qui sont asymptotiquement arbitrairement proches des vrais points de rupture. D'autre part, un algorithme de partitionnement est asymptotiquement consistant si le partitionnement qu'il produit, restreint à chaque lot de séquences, coïncides, à partir d'un certain temps et de manière consistante, avec le partitionnement cible. Nous montrons que les algorithmes proposés sont implémentables efficacement, et nous accompagnons nos résultats théoriques par des évaluations expérimentales. L'analyse statistique dans le cadre stationnaire ergodique est extrêmement difficile. De manière générale, il est prouvé que les vitesses de convergence sont impossibles à obtenir. Dès lors, pour deux échantillons générés indépendamment par des processus ergodiques stationnaires, il est prouvé qu'il est impossible de distinguer le cas où les échantillons sont générés par le même processus de celui où ils sont générés par des processus différents. Ceci implique que des problèmes tels le partitionnement de séries temporelles sans la connaissance du nombre de partitions ou du nombre de points de rupture ne peut admettre de solutions consistantes. En conséquence, une tâche difficile est de découvrir les formulations du problème qui en permettent une résolution dans ce cadre général. La principale contribution de cette thèse est de démontrer (par construction) que malgré ces résultats d'impossibilités théoriques, des formulations naturelles des problèmes considérés existent et admettent des solutions consistantes dans ce cadre général. Ceci inclut la démonstration du fait que le nombre de points de rupture corrects peut être trouvé, sans recourir à des hypothèses plus fortes sur les processus stochastiques. Il en résulte que, dans cette formulation, le problème des points de rupture peut être réduit à du partitionnement de séries temporelles. Les résultats présentés dans ce travail formulent les fondations théoriques pour l'analyse des données séquentielles dans un espace d'applications bien plus large.

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Bouopda, Pierre Kamé. "Analyse des séries temporelles : une application à la modélisation macroéconomique des comportements bancaires dans le cas français". Paris 1, 1992. http://www.theses.fr/1992PA01A017.

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Nous utilisons dans ce travail, les méthodes récentes de l'économétrie des séries temporelles pour modéliser les comportements macroéconomiques des banques en France. Cette approche de la modélisation nous amène entre autres à examiner les processus stationnaires, les concepts d'intégration et de co-intégration avec l'analyse de l'ensemble des tests associés. On explicite aussi notre stratégie de spécification qui s'inspire surtout des travaux de Hendry sur les processus générateurs des données (data generating processes : DGP) et des travaux de Engle et Granger sur les modèles à correction d'erreurs (MCE). Notre méthodologie économétrique débouche sur une homogénéité d'écriture facilitant l'analyse et la lecture de nos modèles empiriques. Ceux-ci ont dans l'ensemble de très bonnes performances statistiques. Il s'agit des modèles des parts de collecte des banques, des équations des taux débiteurs de court terme aux entreprises et aux particuliers, des équations d'offre de crédits à long terme et des émissions obligataires qui sont ici modélisées. Ces résultats sont en grande partie le fruit de la méthologie économétrique que nous adoptons tout au long de la thèse et qui tranche avec l'approche usuelle en termes de modélisation structurelle
This work deals with the recent methods of time series analysis in order to outline, in the French case, macroeconomic behaviors of banks. This view leads as to take account of stationary processes, integration and cointegration concepts within the whole of tests. Our empirical strategy is issued mainly, first, of Hendry's works upon data generating processes (DGP) and, at a second time on Engle and Granger's on error correction models (ECM). Our econometrical methodology aims to an homogene writing way of the specification, making our empirical models such as : liquidity in the banks, short terms credit interest rates, long term credit supplies and bonds supplies, essy to read, to analyse and underline good statistical performances

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Pealat, Clément. "Modélisation du flux de patients aux urgences liés aux maladies respiratoires par analyse géométrique de séries temporelles". Thesis, Lyon, 2022. http://www.theses.fr/2022LYSEI017.

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Chaque année, lors de la période hivernale, les hôpitaux sont profondément impactés par l'arrivée des virus hivernaux. Ces virus hivernaux, la grippe et le VRS sont difficiles à anticiper. En effet, ces phénomènes épidémiques ne sont pas parfaitement périodiques et ont un impact principalement sur le temps de séjour des patients plutôt que sur le nombre d'arrivée. Il n'est donc pas possible d'anticiper ces épidémies en analysant directement le nombre de patients arrivant au service des urgences par jour. A posteriori, pour avoir une image de l'épidémie, des tests PCR sont réalisés sur les patients de l'hôpital. De plus, un patient arrivant aux urgences est immédiatement classé selon ses symptômes. On propose alors de réunir les tests PCR positifs et le nombre d'arrivée par symptôme via du clustering de série temporelle. Cela met en lumière les symptômes liés aux virus. Ainsi, pour analyser l'arrivée probable d'une épidémie, on peut utiliser le nombre d'arrivée pour les symptômes marqueurs des virus plutôt que le nombre d'arrivée totale au service des urgences. Pour réaliser ce clustering, nous proposons une méthode innovante reposant sur une représentation géométrique des séries temporelles. En particulier, on met en lumière l'efficacité d'utiliser la géométrie de Riemman appliquée à la variété de la Grassmann (via une représentation sur la variété de la Stiefel) pour analyser les séries temporelles
Every year, during the winter period, hospitals are deeply impacted by the arrival of winter viruses. These winter viruses, influenza and RSV, are difficult to anticipate. Indeed, these epidemic phenomena are not perfectly periodic and have an impact mainly on the length of stay of patients rather than on the number of arrivals. It is therefore not possible to anticipate these epidemics by directly analyzing the number of patients arriving in the emergency department per day. A posteriori, in order to have an image of the epidemic, PCR tests are carried out on the hospital's patients. In addition, a patient arriving at the emergency department is immediately classified according to his symptoms. We then propose to gather the positive PCR tests and the number of arrivals per symptom via time series clustering. This highlights the symptoms related to viruses. Thus, to anticipate an arrival of an epidemic in a near future, we can use the number of arrivals for the virus marker symptoms rather than the total number of arrivals at the emergency department. To achieve this clustering, we propose an innovative method based on a geometric representation of time series. In particular, we highlight the efficiency of using the Riemmannian geometry applied to the Grassmann manifold (via a representation on the Stiefel manifold) to analyze time series

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Collilieux, Xavier. "Analyse des séries temporelles de positions des stations de géodésie spatiale : application au Repère International de Référence Terrestre (ITRF)". Observatoire de Paris (1667-....), 2008. https://hal.science/tel-02095044.

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Pour la première fois de son histoire, la dernière réalisation en date du Système International de Référence Terrestre, l'ITRF2005, a été générée à partir de séries temporelles de positions de stations des 4 grandes techniques de géodésie spatiale: le Système de Positionnement Global GPS, l'Interférométrie à Très Longue Base, VLBI, la Télémétrie Laser sur Satellite SLR et le système de détermination d'orbite précise de satellite DORIS. Le processus d'estimation de l'ITRF nécessite le calcul des positions et vitesses des stations de ces réseaux qui sont ensuite combinées à l'aide de rattachements locaux dans les sites co-localisés. Dès lors, la disponibilité de séries temporelles de positions permet non seulement la mesure de leurs variations temporelles mais aussi l'étude continuelle des biais globaux affectant les repères estimés. De plus, elle offre la possibilité d'étudier l'accord de ces techniques à un taux d'échantillonnage très élevé. Cette comparaison nécessite le retrait des biais globaux qui, cependant, introduit une erreur appelée "effet de réseau". Cet effet a été étudié à l'aide de données synthétiques et des méthodes permettant de le limiter ont été proposées. Elles ont été appliquées pour comparer les séries temporelles de hauteurs VLBI, SLR et GPS et différentes estimations du mouvement du géocentre. Ces analyses ont permis de mettre en évidence un accord certain à la fréquence annuelle, qui témoigne de la détection des phénomènes de surcharge agissant sur la croûte terrestre. L'utilisation d'un modèle de surcharge dans le processus d'estimation d'un repère séculaire est donc recommandée
For the first time of its history, the latest to date realization of the International Terrestrial Reference System, the ITRF2005, has been generated from station position time series of the four main space geodetic techniques: the Global Positioning System (GPS), the Very Long Baseline Interferometry (VLBI), the Satellite Laser Ranging (SLR), and the Doppler Orbit determination and Radiopositioning Integrated by Satellite (DORIS). The ITRF computation process consists in stacking the station positions of each technique individually and then combining those using local ties. Meanwhile, time series of station positions allow investigating not only their temporal variations but also global biases that affect reference frame determination. In addition, the current ITRF computation process is a good opportunity to study the agreement of the station position estimations from the space geodetic techniques. To be comparable to each other, global biases which affect stations positions from each technique need to be properly estimated and removed. We have developed some methods to limit the aliasing effect which occurs during this estimation process. These methods have been applied to compare station height time series from VLBI, SLR, and GPS and geocenter motion time series. These analyses have highlighted a certain agreement at the annual frequency, which expresses the detection of loading effects. The use of a loading model in secular frame estimation process is therefore recommended

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Khodor, Nadine. "Analyse de la dynamique des séries temporelles multi-variées pour la prédiction d’une syncope lors d’un test d’inclinaison". Thesis, Rennes 1, 2014. http://www.theses.fr/2014REN1S123/document.

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La syncope est une perte brusque de conscience. Bien qu'elle ne soit pas généralement mortelle, elle présente un impact économique sur le système de soins et sur la vie personnelle de personnes en souffrant. L'objet de la présente étude est de réduire la durée du test clinique (environ 1 heure) et d'éviter aux patients de développer une syncope en la prédisant. L'ensemble de travail s'inscrit dans une démarche de datamining associant l'extraction de paramètres, la sélection des variables et la classification. Trois approches complémentaires sont proposées, la première exploite des méthodes d'analyse non-linéaires de séries temporelles extraites de signaux acquises pendant le test, la seconde s'intéresse aux relations cardiovasculaires en proposant des indices dans le plan temps-fréquence et la troisième, plus originale, prendre en compte leurs dynamiques temporelles
Syncope is a sudden loss of consciousness. Although it is not usually fatal, it has an economic impact on the health care system and the personal lives of people suffering. The purpose of this study is to reduce the duration of the clinical test (approximately 1 hour) and to avoid patients to develop syncope by early predicting the occurrence of syncope. The entire work fits into a data mining approach involving the feature extraction, feature selection and classification. 3 complementary approaches are proposed, the first one exploits nonlinear analysis methods of time series extracted from signals acquired during the test, the second one focuses on time- frequency (TF) relation between signals and suggests new indexes and the third one, the most original, takes into account their temporal dynamics

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Lê, Thu Trang. "Extraction d'informations de changement à partir des séries temporelles d'images radar à synthèse d'ouverture". Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2015. http://www.theses.fr/2015GREAA020/document.

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La réussite du lancement d'un grand nombre des satellites Radar à Synthèse d'Ouverture (RSO - SAR) de nouvelle génération a fourni régulièrement des images SAR et SAR polarimétrique (PolSAR) multitemporelles à haute et très haute résolution spatiale sur de larges régions de la surface de la Terre. Le système SAR est approprié pour des tâches de surveillance continue ou il offre l'avantage d'être indépendant de l'éclairement solaire et de la couverture nuageuse. Avec des données multitemporelles, l'information spatiale et temporelle peut être exploitée simultanément pour rendre plus concise, l'extraction d'information à partir des données. La détection de changement de structures spécifiques dans un certain intervalle de temps nécessite un traitement complexe des données SAR et la présence du chatoiement (speckle) qui affecte la rétrodiffusion comme un bruit multiplicatif. Le but de cette thèse est de fournir une méthodologie pour simplifier l'analyse des données multitemporelles SAR. Cette méthodologie doit bénéficier des avantages d'acquisitions SAR répétitives et être capable de traiter différents types de données SAR (images SAR mono-, multi- composantes, etc.) pour diverses applications. Au cours de cette thèse, nous proposons tout d'abord une méthode générale basée sur une matrice d'information spatio-temporelle appelée Matrice de détection de changement (CDM). Cette matrice contient des informations de changements obtenus à partir de tests croisés de similarité sur des voisinages adaptatifs. La méthode proposée est ensuite exploitée pour réaliser trois tâches différentes: 1) la détection de changement multitemporel avec différents types de changements, ce qui permet la combinaison des cartes de changement entre des paires d'images pour améliorer la performance de résultat de détection de changement; 2) l'analyse de la dynamicité de changement de la zone observée, ce qui permet l'étude de l'évolution temporelle des objets d'intérêt; 3) le filtrage nonlocal temporel des séries temporelles d'images SAR/PolSAR, ce qui permet d'éviter le lissage des informations de changement dans des séries pendant le processus de filtrage.Afin d'illustrer la pertinence de la méthode proposée, la partie expérimentale de la thèse est effectuée sur deux sites d'étude: Chamonix Mont-Blanc, France et le volcan Merapi, Indonésie, avec différents types de changements (i.e. évolution saisonnière, glaciers, éruption volcanique, etc.). Les observations de ces sites d'étude sont acquises sur quatre séries temporelles d'images SAR monocomposantes et multicomposantes de moyenne à haute et très haute résolution: des séries temporelles d'images Sentinel-1, ALOS-PALSAR, RADARSAT-2 et TerraSAR-X
A large number of successfully launched and operated Synthetic Aperture Radar (SAR) satellites has regularly provided multitemporal SAR and polarimetric SAR (PolSAR) images with high and very high spatial resolution over immense areas of the Earth surface. SAR system is appropriate for monitoring tasks thanks to the advantage of operating in all-time and all-weather conditions. With multitemporal data, both spatial and temporal information can simultaneously be exploited to improve the results of researche works. Change detection of specific features within a certain time interval has to deal with a complex processing of SAR data and the so-called speckle which affects the backscattered signal as multiplicative noise.The aim of this thesis is to provide a methodology for simplifying the analysis of multitemporal SAR data. Such methodology can benefit from the advantages of repetitive SAR acquisitions and be able to process different kinds of SAR data (i.e. single, multipolarization SAR, etc.) for various applications. In this thesis, we first propose a general framework based on a spatio-temporal information matrix called emph{Change Detection Matrix} (CDM). This matrix contains temporal neighborhoods which are adaptive to changed and unchanged areas thanks to similarity cross tests. Then, the proposed method is used to perform three different tasks:1) multitemporal change detection with different kinds of changes, which allows the combination of multitemporal pair-wise change maps to improve the performance of change detection result;2) analysis of change dynamics in the observed area, which allows the investigation of temporal evolution of objects of interest;3) nonlocal temporal mean filtering of SAR/PolSAR image time series, which allows us to avoid smoothing change information in the time series during the filtering process.In order to illustrate the relevancy of the proposed method, the experimental works of the thesis is performed on four datasets over two test-sites: Chamonix Mont-Blanc, France and Merapi volcano, Indonesia, with different types of changes (i.e., seasonal evolution, glaciers, volcanic eruption, etc.). Observations of these test-sites are performed on four SAR images time series from single polarization to full polarization, from medium to high, very high spatial resolution: Sentinel-1, ALOS-PALSAR, RADARSAT-2 and TerraSAR-X time series

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Bac, Catherine. "Saisonnalité et non stationnarité : une analyse en termes de séries temporelles avec applications à la boucle prix salaire et à la dynamique des stocks". Paris 1, 1994. http://www.theses.fr/1994PA010039.

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Cette thèse concerne léetude des problèmes posé par la saisonnalite du point de vue de l'analyse statistique des séies temporelles et de la modelisation économique et économetrique. Beaucoup de séries temporelles économiques sont caracterisées par des mouvements saisonniers importants. Dans une première partie, nous avons etudiés les tests de racines unitaires sur des series de la boucle prix salaire americaine ajustées ou non pour les variations saisonnières. Cette application montre certains inconvenients du filtrage ? Puis nous avons étendu les tests de Lee (1900) pour la cointegration saisonnière au cas des séries mensuelles. . . L'application aux variables de stocks et de production pour l'industrie americaine nous a permis de mettre en evidence des relations d'equilibre de long terme pour l'industrie du vêtement. La seconde partie traite des modèles periodiques. Nous avons etudiés les tests de non stationnarité pour une série univariée periodique. Les problèmes d'estimation d'un modèle multivarié periodique sont aussi examinés. L'application aux variables de stock montre que le comportement des stocks est saisonnier. Nous avons alors dans une troisième partie, reexaminé l'hypothèse de lissage de la production, en prenant en compte les mouvements periodiques. Le modèle est estimé par le maximum de vraisemblance a l'aide du filtre de Kalman. Les données ne permettent pas de retenir cette hypothèse. Au total, nous avons pu mettre en evidence les informations apportées par la saisonnalité
This study concerns the analysis of seasonal problems with regard to statistical analysis of time series and to economic as well as econometric modelling. Many economic time series are characterised by large seasonal variations. In the first part, unit root tests are reported. These tests are performed over american wage price series. This application highlight some drawbacks of seasonal filtering. Then lee's test have been extended for the application of seasonal cointegration tothe monthly data case. The application to stocks and productioin variables for american industry enabled to point out long term equilibrium relationships for the textile industry. In a second part, we have study periodic models. Non stationarity test for a univariate serie with periodic structure has been studied. Estimation problems for a periodic structurein a multivariate model are also examined. The application to inventories series exhibits a seasonal behavior. The production smoothing hypothesis has been reexamined in a third part, taking into account seasonal variations. The moldel is estimated with a maximum likelihood criterion, using the dalman filter. However, the data donot validate this hypothesis. Finally, the various aspects examined in this study have contributed to outline the information carried by seasonal movements

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Sànchez, Pérez Andrés. "Agrégation de prédicteurs pour des séries temporelles, optimalité dans un contexte localement stationnaire". Electronic Thesis or Diss., Paris, ENST, 2015. http://www.theses.fr/2015ENST0051.

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Cette thèse regroupe nos résultats sur la prédiction de séries temporelles dépendantes. Le document comporte trois chapitres principaux où nous abordons des problèmes différents. Le premier concerne l’agrégation de prédicteurs de décalages de Bernoulli Causales, en adoptant une approche Bayésienne. Le deuxième traite de l’agrégation de prédicteurs de ce que nous définissions comme processus sous-linéaires. Une attention particulaire est portée aux processus autorégressifs localement stationnaires variables dans le temps, nous examinons un schéma de prédiction adaptative pour eux. Dans le dernier chapitre nous étudions le modèle de régression linéaire pour une classe générale de processus localement stationnaires
This thesis regroups our results on dependent time series prediction. The work is divided into three main chapters where we tackle different problems. The first one is the aggregation of predictors of Causal Bernoulli Shifts using a Bayesian approach. The second one is the aggregation of predictors of what we define as sub-linear processes. Locally stationary time varying autoregressive processes receive a particular attention; we investigate an adaptive prediction scheme for them. In the last main chapter we study the linear regression problem for a general class of locally stationary processes

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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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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 climatiques ont un impact important sur la consommation d’électricité à très court terme. La performance prédictive intra et hors échantillon de chaque modèle est évaluée avec différents indicateurs d’ajustement. Trois horizons temporels hors-échantillon sont testés : 24 heures (un jour), 72 heures (trois jours) et 168 heures (1 semaine). Le modèle SARIMA offre la meilleure performance prédictive hors-échantillon sur 24 heures. Le modèle SARIMAX se révèle le plus performant hors-échantillon sur les horizons temporels de 72 et 168 heures. Des recherches supplémentaires seraient nécessaires pour obtenir des modèles de prévision pleinement satisfaisant du point de vue méthodologique. Mots clés : modèles de séries temporelles, électricité, lissage exponentiel, SARIMA, SARIMAX.
This work explores the dynamics of residential electricity consumption in Quebec using hourly data from January 2006 to December 2010. We estimate three standard autoregressive models in time series analysis: the Holt-Winters exponential smoothing, the seasonal ARIMA model (SARIMA) and the seasonal ARIMA model with exogenous variables (SARIMAX). For the latter model, we focus on the effect of climate variables (temperature, relative humidity and dew point and cloud cover). Climatic factors have a significant impact on the short-term electricity consumption. The intra-sample and out-of-sample predictive performance of each model is evaluated with various adjustment indicators. Three out-of-sample time horizons are tested: 24 hours (one day), 72 hours (three days) and 168 hours (1 week). The SARIMA model provides the best out-of-sample predictive performance of 24 hours. The SARIMAX model reveals the most powerful out-of-sample time horizons of 72 and 168 hours. Additional research is needed to obtain predictive models fully satisfactory from a methodological point of view. Keywords: modeling, electricity, Holt-Winters, SARIMA, SARIMAX.

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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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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 aux sous ensembles obtenus. Nous présentons une modification dans l’algorithme d’apprentissage des réseaux de neurones récurrents afin de les adapter à cette approche. Nous proposons également deux nouvelles techniques de clustering, la première basée sur les cartes de Kohonen et la seconde sur les arbres binaires
Time series forecasting is a widely discussed issue for many years. Researchers from various disciplines have addressed it in several application areas : finance, medical, transportation, etc. In this thesis, we focused on machine learning methods : neural networks and SVM. We have also been interested in the meta-methods to push up the predictor performances, and more specifically the local models. In a divide and conquer strategy, the local models perform a clustering over the data sets before different predictors are affected into each obtained subset. We present in this thesis a new algorithm for recurrent neural networks to use them as local predictors. We also propose two novel clustering techniques suitable for local models. The first is based on Kohonen maps, and the second is based on binary trees

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Sànchez, Pérez Andrés. "Agrégation de prédicteurs pour des séries temporelles, optimalité dans un contexte localement stationnaire". Thesis, Paris, ENST, 2015. http://www.theses.fr/2015ENST0051/document.

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Cette thèse regroupe nos résultats sur la prédiction de séries temporelles dépendantes. Le document comporte trois chapitres principaux où nous abordons des problèmes différents. Le premier concerne l’agrégation de prédicteurs de décalages de Bernoulli Causales, en adoptant une approche Bayésienne. Le deuxième traite de l’agrégation de prédicteurs de ce que nous définissions comme processus sous-linéaires. Une attention particulaire est portée aux processus autorégressifs localement stationnaires variables dans le temps, nous examinons un schéma de prédiction adaptative pour eux. Dans le dernier chapitre nous étudions le modèle de régression linéaire pour une classe générale de processus localement stationnaires
This thesis regroups our results on dependent time series prediction. The work is divided into three main chapters where we tackle different problems. The first one is the aggregation of predictors of Causal Bernoulli Shifts using a Bayesian approach. The second one is the aggregation of predictors of what we define as sub-linear processes. Locally stationary time varying autoregressive processes receive a particular attention; we investigate an adaptive prediction scheme for them. In the last main chapter we study the linear regression problem for a general class of locally stationary processes

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Corbineau, Ana. "Variabilité temporelle des grands poissons pélagiques exploités dans les écosystèmes marins tropicaux". Paris 6, 2009. http://www.theses.fr/2009PA066257.

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Le développement de la pêche thonière industrielle dans l’océan mondial depuis le début des années 1950 et le suivi des statistiques de pêche par les différentes commissions thonières régionales nous ont permis de construire des séries temporelles de captures et de taux de captures (CPUE) sur les principales espèces commercialement exploitées. Les océans ont été divisés en grandes provinces biogéographiques définies par Longhurst. Les statistiques spatialisées de pêche ont été agrégées par province biogéographique, par pays pêcheur et par espèce. Les composantes périodiques de chaque série temporelle ont été mises en évidence à partir de la méthode des ondelettes. Pour comparer les spectres d’ondelettes, nous avons appliqué une méthode multivariée basée sur la covariance entre chaque paire de spectres. Chaque spectre est identifié par une modalité de chacun des facteurs (espèce, province, flottille, ou océan). A partir d’une matrice de distances entre toutes les paires de spectres, nous avons classé les séries temporelles et identifié les facteurs les plus influant. Ensuite, nous avons étudié les relations entre les séries de capture et de CPUE et les indices climatiques globaux à partir des analyses d’ondelettes croisées. Les résultats montrent que le facteur « province géographique » structure plus les patterns de variations que les facteurs « espèce » et « océan ». L’impact de la variabilité climatique sur les séries de captures de thons est modulé par la province géographique aussi. Les fluctuations des séries temporelles traduisent donc des interactions complexes entre les processus biologiques, les stratégies de pêche et la variabilité environnementale.

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Zongo, Sylvie Brizard. "Fluctuations multi-échelles et extrêmes dans les séries temporelles biogéochimiques à moyen et long terme en milieu marin côtier". Thesis, Lille 1, 2010. http://www.theses.fr/2010LIL10135/document.

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Cette thèse porte sur l’étude de séries temporelles biogéochimiques à moyen et long terme, de façon à caractériser leurs fluctuations à de multiples échelles, et en particulier leurs extrêmes. Les données a proviennent en grande partie des programmes MAREL et SOMLIT. Le programme MAREL a été mis en œuvre par l’Ifremer et basé sur des mesures à haute fréquence. Le programme SOMLIT est un service d’observation labellisé depuis 1997 par l’INSU. Ces mesures sont effectuées tous les 15 jours, par prélèvement, en un point fixe dans les eaux côtières en Manche. Pour l’analyse de ces séries temporelles, les méthodes utilisées sont empruntées aux domaines de l’analyse numérique et de la turbulence. Cette étude est effectuée en 3 parties. Dans la première partie, l’analyse du spectre de Fourier a permis de mesurer l’influence du forçage physique sur la distribution des paramètres à haute fréquence. Dans la seconde partie, la comparaison entre des données SOMLIT et MAREL recueillies en des endroits très proches à Boulogne-sur-mer a pu montrer une complémentarité mais tout en mettant en évidence le caractère plus informatif du système MAREL. La comparaison entre deux sites distincts en Manche (orientale et occidentale) a permis de déceler les similitudes et les différences dans les teneurs des ratios (N/P/Si ;COP/Chla). Dans la troisième partie, on a pu mettre en évidence l’influence des événements extrêmes du débit de la Seine sur la distribution de certains paramètres biogéochimiques mesurés à Honfleur. Nous avons également mis en évidence dans le cadre de la DCE, l’influence de l’échelle d’étude sur les estimations de certaines métriques nécessaires à la définition du bon état écologique à partir des données issues de la haute fréquence
This thesis focuses on the study of biogeochemical time series in order to characterize the dynamics of their fluctuations on a wide range of scales, and in particular their extremes. The databases analyzed here are mainly provided by the MAREL and SOMLIT programmes. The MAREL program is a network of automatic measuring devices monitoring coastal marine environments implemented by Ifremer. The SOMLIT is a French national program operated by INSU. The measurements are made once every two weeks on the fixed stations. In order to analyze these time series, methods have been borrowed from the fields of numerical analysis and turbulence. The study was conducted in three parts. In the first part, we consider the high frequency time series. The Fourier spectral analysis reveals the influence of physical forcing on the distribution of the parameters. The second part of the study compares SOMLIT and MAREL results recorded from sites near Boulogne-sur-mer. The comparison of the two measuring systems (manual and automatic) showed that while they are complementary, the automatic MAREL system is more informative. The probability density functions (pdfs) of some ratios reveal extreme values in their dynamics. These pdfs reveal in all cases a hyperbolic behavior in the tail probability of the ratios. In the third part, we consider the influence of extremes events of the Seine flow on the distribution of some biogeochemical parameters. This section is also concerned with the analysis of data at high frequency in order to estimate of water masses state in the English Channel within the context of the Water Framework Directive (WFD)

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Tatard, Lucile. "Analyse statistique des glissements de terrain déclenchés : implications sur les contrôles sismiques et climatiques". Phd thesis, Grenoble, 2010. http://www.theses.fr/2010GRENU010.

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Nous analysons les séries temporelles des glissements de terrain de Nouvelle-Zélande (NZ) en temps et en taux et mettons en évidence une corrélation dans les occurrences de glissements. Cette corrélation n'est pas due aux interactions glissement-séisme ou glissement-glissement mais aux interactions glissement-climat. Nous comparons la dynamique des glissements en temps, espace et taux pour la NZ, le Yosemite (Californie, Etats-Unis), Grenoble (Isère), Val d'Arly (Haute-Savoie), l'Australie et le Wollongong (New South Wales, Australie). Les taux journaliers de glissements de la NZ, du Yosemite, de l'Australie et du Wollongong acceptent une loi puissance pour des taux variant de 1 à 1000 glissements/jour. Cela suggère que les mêmes méchanismes sont à l'oeuvre pour le déclenchement de plusieurs centaines de glissements comme de un seul glissement. L'analyse jointe de ces six catalogues nous a permis de dériver des paramètres permettant de classer la dynamique de chaque endroit en terme de glissements. Enfin, nous comparons les distributions en espace des répliques sismiques et des glissements de terrain déclenchés par les séismes de Chi-Chi (Mw7. 6 - Taiwan), du Kashmir (Mw7. 6 - Pakistan), de Fiordland (Mw7. 2 - NZ), de Northridge (Mw6. 6 - Californie) et de Rotoehu (MW5. 6 - NZ). Les répliques sismiques et les glissements présentent des distributions spatiales similaires. Nous ne trouvons pas de réponse linéaire entre les glissements et/ou les répliques et les observations de mouvements du sol. Nous suggérons que les glissements et les répliques sont contrôlés par les mêmes méchanismes et donc qu'il existe un rôle de la contrainte statique sur le déclenchement des glissements de terrain
We analyse the 1996-2004 New Zealand landslide time series in time and rate and find a strong correlation in landslide occurrences. This time correlation is not found to be driven by the earthquake-landslide nor the landslide-landslide interactions but by climate-landslide interactions. We compare the occurrence of landslides in time, space and rate of New Zealand, Yosemite (California, USA), Grenoble (French Alps), Val d'Arly (French Alps), Australia and Wollongong (New South Wales, Australia) as indicated by the corresponding catalogues. The New Zealand, Yosemite, Australia and Wollongong landslide daily rates between 1 and 1000 events per day are well fitted by a power law, suggesting that the same mechanism(s) are driving both the large landslide daily crises and the single events. The joint analysis of the six catalogues reveals parameters that allow sorting of the relative landslide occurrences in each of the six areas. Finally, we compare earthquake aftershock spatial distributions with the spatial distributions of landslides triggered by the Chi-Chi Mw7. 6 earthquake (Taiwan), by the Mw7. 6 Kashmir earthquake (Pakistan), by the Mw7. 2 Fiordland earthquake (New Zealand), by the Mw6. 6 Northridge earthquake (California) and by the Mw5. 6 Rotoehu earthquake (New Zealand). We show the seismic aftershocks and landslides to display roughly similar patterns with distances for given seismic events. We find no linear scaling of the number of landslides or aftershocks with any of the ground motion variables. We suggest that landslides and aftershocks are driven by the same mechanisms and shed light on the Peak Ground Displacement and static stress changes on landslide triggering

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Tatard, Lucile. "Analyse statistique des glissements de terrain déclenchés : implications sur les contrôles sismiques et climatiques". Phd thesis, Grenoble, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00498011.

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Nous analysons les séries temporelles des glissements de terrain de Nouvelle-Zélande (NZ) en temps et en taux et mettons en évidence une corrélation dans les occurrences de glissements. Cette corrélation n'est pas due aux interactions glissement-séisme ou glissement-glissement mais aux interactions glissement-climat. Nous comparons la dynamique des glissements en temps, espace et taux pour la NZ, le Yosemite (Californie, Etats-Unis), Grenoble (Isère), Val d'Arly (Haute-Savoie), l'Australie et le Wollongong (New South Wales, Australie). Les taux journaliers de glissements de la NZ, du Yosemite, de l'Australie et du Wollongong acceptent une loi puissance pour des taux variant de 1 à 1000 glissements/jour. Cela suggère que les mêmes méchanismes sont à l'oeuvre pour le déclenchement de plusieurs centaines de glissements comme de un seul glissement. L'analyse jointe de ces six catalogues nous a permis de dériver des paramètres permettant de classer la dynamique de chaque endroit en terme de glissements. Enfin, nous comparons les distributions en espace des répliques sismiques et des glissements de terrain déclenchés par les séismes de Chi-Chi (Mw7.6 - Taiwan), du Kashmir (Mw7.6 - Pakistan), de Fiordland (Mw7.2 - NZ), de Northridge (Mw6.6 - Californie) et de Rotoehu (MW5.6 - NZ). Les répliques sismiques et les glissements présentent des distributions spatiales similaires. Nous ne trouvons pas de réponse linéaire entre les glissements et/ou les répliques et les observations de mouvements du sol. Nous suggérons que les glissements et les répliques sont contrôlés par les mêmes méchanismes et donc qu'il existe un rôle de la contrainte statique sur le déclenchement des glissements de terrain.

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Gong, Xing. "Analyse de séries temporelles d’images à moyenne résolution spatiale : reconstruction de profils de LAI, démélangeage : application pour le suivi de la végétation sur des images MODIS". Thesis, Rennes 2, 2015. http://www.theses.fr/2015REN20021/document.

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Cette thèse s’intéresse à l’analyse de séries temporelles d’images satellites à moyenne résolution spatiale. L’intérêt principal de telles données est leur haute répétitivité qui autorise des analyses de l’usage des sols. Cependant, deux problèmes principaux subsistent avec de telles données. En premier lieu, en raison de la couverture nuageuse, des mauvaises conditions d’acquisition, ..., ces données sont souvent très bruitées. Deuxièmement, les pixels associés à la moyenne résolution spatiale sont souvent “mixtes” dans la mesure où leur réponse spectrale est une combinaison de la réponse de plusieurs éléments “purs”. Ces deux problèmes sont abordés dans cette thèse. Premièrement, nous proposons une technique d’assimilation de données capable de recouvrer des séries temporelles cohérentes de LAI (Leaf Area Index) à partir de séquences d’images MODIS bruitées. Pour cela, le modèle de croissance de plantes GreenLab estutilisé. En second lieu, nous proposons une technique originale de démélangeage, qui s’appuie notamment sur des noyaux “élastiques” capables de gérer les spécificités des séries temporelles (séries de taille différentes, décalées dans le temps, ...)Les résultats expérimentaux, sur des données synthétiques et réelles, montrent de bonnes performances des méthodologies proposées
This PhD dissertation is concerned with time series analysis for medium spatial resolution (MSR) remote sensing images. The main advantage of MSR data is their high temporal rate which allows to monitor land use. However, two main problems arise with such data. First, because of cloud coverage and bad acquisition conditions, the resulting time series are often corrupted and not directly exploitable. Secondly, pixels in medium spatial resolution images are often “mixed” in the sense that the spectral response is a combination of the response of “pure” elements.These two problems are addressed in this PhD. First, we propose a data assimilation technique able to recover consistent time series of Leaf Area Index from corrupted MODIS sequences. To this end, a plant growth model, namely GreenLab, is used as a dynamical constraint. Second, we propose a new and efficient unmixing technique for time series. It is in particular based on the use of “elastic” kernels able to properly compare time series shifted in time or of various lengths.Experimental results are shown both on synthetic and real data and demonstrate the efficiency of the proposed methodologies

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Germain, Simon. "Conception d'une mesure automatisée de détection des changements alimentaires chez le porc". Mémoire, Université de Sherbrooke, 2015. http://hdl.handle.net/11143/7925.

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Le mandat consiste à développer un outil afin de détecter les désordres alimentaires chez le porc, dans le but de prévenir des problèmes de croissance ou de maladie potentiels. L'outil proposé analyse les données récoltées sur 5 jours consécutifs (période mémoire) pour prédire la consommation de la journée suivante. Il utilise une régression polynomiale généralisée avec contraintes et lissage. L'outil calcule ensuite la différence entre la prédiction et les observations.

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Six, Delphine. "Analyse statistique des distributions spatiales et temporelles des séries de bilans de masse des glaciers alpins et des calottes polaires de l'hémisphère nord". Grenoble 1, 2000. http://www.theses.fr/2000GRE10255.

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Les variations du metabolisme des glaciers ou des calottes polaires refletent les fluctuations du climat. A l'echelle de l'annee, ces fluctuations sont traduites par des variations du bilan de masse du glacier. L'inventaire complet des mesures regroupe environ 70 glaciers repartis dans differents massifs de l'hemisphere nord et 60 points de mesure au groenland. Une analyse statistique a ensuite permis de determiner la distribution spatiale et temporelle des series, ainsi que de mieux comprendre la relation glacier-climat aux differentes echelles, depuis celle d'un glacier jusqu'a celle d'un massif. Sur le glacier, l'evolution des bilans peut etre parfois tres differente d'un point a l'autre liee a la sensibilite variable du bilan selon l'altitude. Cette etude met en evidence les disparites liees aux donnees d'accumulation hivernale et les limites d'un modele lineaire de variation pour decrire les bilans sur un glacier. En revanche, la coherence de differents glaciers entre eux peut etre tres forte si l'on passe a l'echelle du massif. C'est le cas dans les alpes et en scandinavie, meme si certaines periodes montrent de tres fortes inhomogeneites de variations, probablement liees au role plus important de l'accumulation hivernale. Cette coherence disparait cependant pour d'autres massifs parfois moins etendus comme les glaciers americains ou la zone d'accumulation du groenland. Pour cette derniere, les analyses montrent qu'il est difficile d'extraire un signal annuel coherent distinct du bruit de mesure. Enfin, l'etude des donnees meteorologiques et de l'oscillation nord atlantique (nao) permet de detailler les reponses des bilans aux sollicitations climatiques sur les dernieres decennies. Il semble que les modifications des

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Alexandre-Barff, Welcome. "Architecture out-of-core basée GPU pour de la visualisation interactive de séries temporelles de données AMR". Electronic Thesis or Diss., Reims, 2024. http://www.theses.fr/2024REIMS005.

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Ce manuscrit présente une approche de scalabilité pour de la visualisation in-téractive de série temporelle de Maillages à Raffinement Adaptatif (AMR) massives. Nouspouvons définir une donnée AMR comme un format de quadrillage dynamique de cellulesraffinées hiérarchiquement à partir d’un domaine de calcul décrit dans cette étude commeune grille cartésienne régulière. Cette caractéristique adaptative est essentielle pour suivredes phénomènes évolutifs dépendant du temps et fait du format AMR une représentationessentielle pour la simulation numérique 3D. Cependant, la visualisation des données desimulation numérique met en évidence un problème critique : l’augmentation significa-tive de l’empreinte mémoire des données générées, qui atteint des pétaoctets, dépassantainsi largement les capacités mémoire des cartes graphiques les plus récentes. La questionest donc de savoir comment accèder à ces données massives - les séries temporelles AMRen particulier - pour de la visualisation intéractive sur un simple poste de travail. Afinde répondre à cette problématique majeure, nous présentons une architecture out-of-corebasée GPU. Notre proposition est un système de cache basé sur un bricking ad-hoc identifiépar une indexation Space-Filling Curve (SFC) et gérée par une table de pagination baséeGPU qui charge les données AMR requises à la volée depuis le disque vers la mémoire duGPU
This manuscript presents a scalable approach for large-scale Adaptive Mesh Refinement (AMR) time series interactive visualization.We can define AMR data as a dynamic gridding format of cells hierarchically refined from a computational domain described in this study as a regular Cartesian grid.This adaptive feature is essential for tracking time-dependent evolutionary phenomena and makes the AMR format an essential representation for 3D numerical simulations.However, the visualization of numerical simulation data highlights one critical issue: the significant increases in generated data memory footprint reaching petabytes, thus greatly exceeding the memory capabilities of the most recent graphics hardware.Therefore, the question is how to access this massive data - AMR time series in particular - for interactive visualization on a simple workstation. To overcome this main problem, we present an out-of-core GPU-based architecture.Our proposal is a cache system based on an ad-hoc bricking identified by a Space-Filling Curve (SFC) indexing and managed by a GPU-based page table that loads required AMR data on-the-fly from disk to GPU memory

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Ben, Hamadou Radhouane. "Contribution à l'analyse spatio-temporelle de séries écologiques marines". Paris 6, 2003. http://www.theses.fr/2003PA066021.

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Sicard, Pierre Louis. "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". Phd thesis, Université des Sciences et Technologie de Lille - Lille I, 2007. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00169222.

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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 été appliqués aux 5.000.000 de données MERA, annuelles, saisonnières et mensuelles sur la période 1990-2003, puis, aux émissions nationales et européennes des principaux polluants précurseurs. L'acidité moyenne des pluies, après avoir baissée au début des années 90, augmente légèrement depuis 1996 alors que les émissions de composés acidifiants diminuent. Cette observation semble être corrélée à la diminution en cations basiques, NH4+ et aux aérosols acides. Les concentrations en composés soufrés (gaz et aérosols) ont fortement diminué depuis le début des années 90 associées aux fortes réductions d'émission. Pour l'O3, une augmentation des teneurs est observée entre 1995 et 2003, associée à une diminution des émissions de précurseurs. Plusieurs facteurs peuvent expliquer cette augmentation : les changements des émissions de précurseurs, les échanges strato-troposphériques, le transport intercontinental, les changements climatiques, le rapport COV/NOx, les émissions des composés bio-géogéniques. Prochainement, des prévisions subjectives par extrapolations linéaires pourront être effectuées avec un intervalle de confiance à 99%.

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Edjo, Ehouindo Marcellin Tiburce. "Analyse économétrique de la croissance, de la convergence et des changements structurels dans les pays de la zone FCFA : une approche par les séries temporelles". Dijon, 2003. http://www.theses.fr/2003DIJOE001.

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Cette thèse étudie la croissance économique des pays de la zone CFA au regard des phénomènes qu'incorporent les séries du PIB réel et du PIB réel par tête. En rappelant la situation économique qui prévalait dans la période 1980-1993, nous sommes partis de l'hypothèse d'existence d'un changement structurel dans chacune des économies pour montrer que la prise en compte de ce changement conduit à des implications économiques intéressantes en termes d'analyse de la croissance et de la convergence. Les résultats montrent que dans certains pays, les chocs frappant l'économie ont des effets transitoires et que le PIB réel par tête est engendré par les mécanismes du modèle de croissance exogène. Il ressort également que les agrégats ne se comportent pas de façon homogène entre les pays ce qui tend à montrer que les chocs se produisant sur les pays ne sont pas homogènes non seulement en termes d'amplitudes, mais également en termes d'effets et de dates d'occurrence. Les résultats en termes de convergence révèlent une réduction de la dispersion des PIB réels par tête et semblent montrer le poids économique de la zone C. E. M. A. C dans le processus de convergence. Finalement, la prise en compte de changements structurels dans l'analyse de la convergence stochastique révèle que l'hypothèse nulle d'absence de convergence est plus souvent rejetée que lorsque le changement structurel est ignoré dans l'analyse. L'ensemble des résultats confirme donc, que les changements structurels détectés ne sont pas neutres dans les processus de croissance et de convergence des économies
This dissertation analyses the economic growth of FCFA area countries in the sight of events that are incorporated in Real GDP and real per capita GDP. By reminding the economic situation which prevailed in the period 1980-1993, we made the assumption that each country have experimented a structural change in order to show that taking into account this change leads to interesting economics implications in terms of growth and convergence analysis. The results show that in some countries, shocks have transitory effects and the real per capita GDP is generated by mechanisms of exogenous growth model. It also show that the series do not behave in homogeneous manner between countries, this tends to show that shocks on the economy are not homogeneous not only in terms of level, but also in terms of effects and break point. The convergence reveals a reduction of the real per capita GDP dispersion and seems to show the economic weight of C. E. M. A. C area in the convergence process. When we take into account the structural change in the stochastic convergence analysis the result reveals that the null hypothesis of no convergence is more often rejected than when the structural change is ignored in the analysis. In summary, all of the results in this dissertation confirm that the detected structural changes are not neutral in the growth and the convergence process of the economies

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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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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 été appliqués aux 5. 000. 000 de données MERA, annuelles, saisonnières et mensuelles sur la période 1990-2003, puis, aux émissions nationales et européennes des principaux polluants précurseurs. Prochamement des prévisions subjectives par extrapolations linéaires pourront être effectuées. L'acidité moyenne des pluies, après avoir baissée au début des années 90, augmente légèrement depuis 1996 alors que les émissions de composés acidifiants diminuent. Cette observation semble être corrélée à la diminution en cations basiques, NH4+ et aux aérosols acides. Les concentrations en composés soufrés (gaz et aérosols) ont fortement diminué depuis le début des années 90 associées aux fortes réductions d'émission. Pour l'O3, une augmentation des teneurs est observée entre 1995 et 2003, associée à une diminution des émissions de précurseurs. Plusieurs facteurs peuvent expliquer cette augmentation. Les changements des émissions de précurseurs, les échanges strato-troposphériques, le transport intercontinental, les changements climatiques, le rapport COV/NOx, les émissions des composés bio-géogéniques.

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Guégan, Dominique. "Modèles bilinéaires et polynomiaux de séries chronologiques : étude probabiliste et analyse statistique". Grenoble 1, 1988. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00330671.

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Cette thèse présente l'étude probabiliste et statistique approfondie des modèles bilinéaires à temps discret. On étudie ces modèles à partir de différentes approches (discrète, markovienne). On trouve tout d'abord une présentation globale des modèles non linéaires, la description des outils probabilistes utiles à l'étude des modèles non linéaires, ainsi qu'une présentation des modèles bilinéaires à partir de simulations permettant de mettre en évidence leurs principales caractéristiques trajectorielles. L'approche markovienne s'avère beaucoup plus puissante que l'approche directe. Nous démontrons l'existence d'une représentation markovienne sous la forme d'un modèle polynomial affine en l'état; nous donnons des critères pour la minimalité et l'inversibilité de ces représentations. Sur le plan statistique, nous avons montre la convergence presque sure des estimateurs des moindres carrés. D'autres estimateurs sont aussi envisagés permettant de mettre en place des tests d'adéquation de modèles. Certains travaux de l'auteur (huit articles) ont été publiés et sont regroupés dans l'annexe.

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Warembourg, Caroline. "Analyse temporelle du mésozooplancton dans la rade de Villefranche-sur-Mer à l'aide d'un nouveau système automatique d'imagerie numérique, le Zooscan : influence des apports particulaires, de la production primaire et des facteurs environnementaux". Paris 6, 2005. http://www.theses.fr/2005PA066469.

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Breton, Marc. "Application de méthodes de classification par séries temporelles au diagnostic médical et à la détection de changements statistiques et étude de la robustesse". Ecole Centrale de Lille, 2004. http://www.theses.fr/2004ECLI0005.

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Hoang, Cong Tuan. "Prise en compte des fluctuations spatio-temporelles pluies-débits pour une meilleure gestion de la ressource en eau et une meilleure évaluation des risques". Phd thesis, Université Paris-Est, 2011. http://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00658537.

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Réduire la vulnérabilité et accroître la résilience des sociétés d'aujourd'hui aux fortes précipitations et inondations exige de mieux caractériser leur très forte variabilité spatio-temporelle observable sur une grande gamme d'échelle. Nous mettons donc en valeur tout au long de cette thèse l'intérêt méthodologique d'une approche multifractale comme étant la plus appropriée pour analyser et simuler cette variabilité. Cette thèse aborde tout d'abord le problème de la qualité des données, qui dépend étroitement de la résolution temporelle effective de la mesure, et son influence sur l'analyse multifractale et la détermination de lois d'échelle des processus de précipitations. Nous en soulignons les conséquences pour l'hydrologie opérationnelle. Nous présentons la procédure SERQUAL qui permet de quantifier cette qualité et de sélectionner les périodes correspondant aux critères de qualité requise. Un résultat surprenant est que les longues chronologies de pluie ont souvent une résolution effective horaire et rarement de 5 minutes comme annoncée. Ensuite, cette thèse se penche sur les données sélectionnées pour caractériser la structure temporelle et le comportement extrême de la pluie. Nous analysons les sources d'incertitudes dans les méthodes multifractales " classiques " d'estimation des paramètres et nous en déduisons des améliorations pour tenir compte, par exemple, de la taille finie des échantillons et des limites de la dynamique des capteurs. Ces améliorations sont utilisées pour obtenir les caractéristiques multifractales de la pluie à haute résolution de 5 minutes pour plusieurs départements de la France (à savoir, les départements 38, 78, 83 et 94) et pour aborder la question de l'évolution des précipitations durant les dernières décennies dans le cadre du changement climatique. Cette étude est confortée par l'analyse de mosaïques radars concernant trois événements majeurs en région parisienne. Enfin, cette thèse met en évidence une autre application des méthodes développées, à savoir l'hydrologie karstique. Nous discutons des caractéristiques multifractales des processus de précipitation et de débit à différentes résolutions dans deux bassins versant karstiques au sud de la France. Nous analysons, en utilisant les mesures journalière, 30 minutes et 3 minutes, la relation pluie-débit dans le cadre multifractal. Ceci est une étape majeure dans la direction d'une définition d'un modèle multi-échelle pluie-débit du fonctionnement des bassins versants karstiques

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Tran, Dinh Trong. "Analyse rapide et robuste des solutions GPS pour la tectonique". Phd thesis, Université Nice Sophia Antipolis, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00868030.

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Le Global Positioning System (GPS) a de nombreuses applications scientifiques. En géophysique de précision, il est utilisé pour déterminer les mouvements des plaques tectoniques, quantifier la déformation aux frontières des plaques ou dans le domaine intraplaque, ou bien détecter les signaux transitoires associés au cycle sismique. Aujourd'hui, la surface du globe est recouverte de milliers de stations GPS permanentes permettant de générer les séries temporelles de coordonnées de stations GPS et de suivre en continu les mouvements de l'écorce terrestre. Mon travail de thèse se situe dans le contexte du développement de grands réseaux GPS et GNSS (Global Navigation Satellite System) permanents. Par exemple, le réseau GEONET (GNSS Earth Observation Network System) du Japon comprend plus de 1000 stations, le réseau du Plate Boundary Observatory comprend lui aussi environ 1200 stations dans l'ouest des États Unis. A une échelle plus locale, les réseaux permanents en Europe possèdent environ 300 stations, et celui de Taïwan, plus de 400 stations. Des nombreuses difficultés se posent en pratique pour réaliser des séries temporelles précises et analyser les solutions de ces grands réseaux GPS permanents. Une première difficulté réside dans l'expression des solutions journalières dans un repère précis et stable dans le temps. Le grand nombre de points et la longueur des séries temporelles maintenant disponibles rendent les calculs lourds en temps. Des erreurs dans les solutions journalières ou dans la solution de référence peuvent biaiser l'estimation des paramètres de la transformation et dégrader la précision des séries temporelles obtenues. A l'étape de l'analyse des séries temporelles, on rencontre fréquemment plusieurs problèmes causés soit par des causes artificielles ou des mouvements géophysiques parfois complexes. La détection de ces problèmes et leur résolution dans les séries temporelles GPS de plus d'une décennie d'observation par une approche manuelle n'est plus possible et des algorithmes d'analyse automatique doivent être développés. L'objet de ma thèse est de déterminer des approches, des méthodes et des algorithmes robustes permettant (1) la réalisation rapide et précises de séries temporelles de position (2) l'identification rapide des problèmes présents dans les séries temporelles GPS (3) la résolution automatique des problèmes les plus courants (4) la manipulation facile des séries temporelles pour extraire les paramètres utiles aux analyses géophysiques. Dans ce travail, je présente tout d'abord une approche basée sur la norme L1 pour estimer les paramètres de transformations des solutions libres vers une solution de référence. Ensuite, je présenterai différents algorithmes de recherches automatiques d'erreurs et de détection, estimation, corrections des sauts. Enfin, je montrerai comment ces algorithmes peuvent être utilisés dans un modèle général des séries temporelles pour obtenir une analyse automatique et par exemple, extraire les paramètres des déformations co- et post-sismiques. Les essais méthodologiques ont été en premier lieu testés sur le réseau national GPS permanent français RENAG et une solution combinée des réseaux GPS de Taïwan. Ces deux applications permettent d'évaluer la capacité des méthodes développées à obtenir des vitesses précises et modéliser des mouvements complexes liées au cycle sismique.

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Alari, Anna. "Variations temporelles et géographiques des méningites à pneumocoque et effet du vaccin conjugué en France". Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018SACLV070/document.

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Streptococcus pneumoniae est une bactérie cocci gram positif commensale de la flore oropharyngée qui colonise le rhinopharynx de l’Homme et dont près de 100 sérotypes sont connus. Les nourrissons et les jeunes enfants représentent son réservoir principal. Le pneumocoque peut être à l’origine d’infections graves, telles que la méningite, les bactériémies et la pneumonie, et moins graves mais plus courantes comme la sinusite et l’otite moyenne aiguë. Deux vaccins anti-pneumococciques conjugués ont été introduits en France : le PCV7 (couvrant contre 7 sérotypes) en 2003 et le PCV13 (couvrant contre 6 sérotypes supplémentaires) en 2010. L’objectif général de ce travail de thèse est d’évaluer l’impact des politiques vaccinales sur les infections invasives à pneumocoque en France, en s’intéressant principalement aux évolutions temporelles et géographiques des plus graves : les méningites à pneumocoque (MP). Un premier travail a étudié les dynamiques temporelles des MP sur la période 2001–2014 afin d’identifier l’impact de l’introduction des vaccins conjugués. Des techniques statistiques de modélisations adaptées aux séries temporelles ont été utilisées. Les résultats de ce travail retrouvent des effets rapportés dans la littérature : une réduction des MP à sérotypes vaccinaux mais aussi une augmentation des MP dues aux sérotypes non inclus dans le vaccin (phénomène de « remplacement sérotypique »).Par conséquent, le premier bénéfice, à l’échelle de la population générale, de l’introduction de cette vaccination a été observé seulement onze ans après l’introduction du PCV7, et principalement suite à l’introduction du PCV13 en 2010, avec une diminution de 25% du nombre de MP en 2014. La composante géographique a ensuite été prise en compte afin d’étudier le rôle de la de couverture vaccinale dans la variabilité des MP annuelles entre les départements sur la période 2001-2016. Les résultats confirment l’efficacité des deux formulations du vaccin sur les MP dues aux sérotypes vaccinaux et suggèrent une certaine homogénéité de cet effet entre les différents départements. Inversement, le remplacement sérotypique a été confirmé mais uniquement suite à l’introduction de la première formulation du vaccin et ces effets présentent une répartition géographique hétérogène et variable. La variabilité de la couverture vaccinale entre les départements n’explique pas celle observée dans le nombre de MP, ce qui suggère l’intervention d’autres facteurs tel que la densité géographique. Enfin, une modélisation dynamique, permettant de prendre en compte des aspects fondamentaux des dynamiques de transmission et d’infection du pneumocoque non intégrés dans les méthodes de modélisation statique, a été proposée afin de prédire l’impact de différentes stratégies de vaccination pour les adultes de 65 ans et plus et ainsi évaluer leur rapport coût-utilité
Streptococcus pneumoniae is a Gram-positive commensal bacterium of the oropharyngeal flora usually colonizing human’s rhino pharynx, of which almost 100 serotypes are known. Infants and young children constitute its main reservoir. Pneumococcus may cause serious infections, such as meningitis, bacteremia and pneumonia, or less serious but more common such as sinusitis and acute otitis media (AOM). Two conjugate pneumococcal vaccines have been introduced in France: PCV7 (covering 7 serotypes) in 2003 and PCV13 (covering 6 additional serotypes) in 2010. The overall objective of this thesis is to assess the impact of vaccination policy on invasive pneumococcal diseases in France, by focusing on temporal and geographical trends of the most serious of them: pneumococcal meningitis (PM). An initial study of PMs temporal dynamics over the 2011-2014 period assessed the impact of conjugate vaccines’ introduction. Statistical modeling techniques were used for time series analysis. The results confirm the effects found in literature: a reduction of vaccine serotypes PMs but at the same time an increase of PMs, due to non-vaccine serotypes (effect of “serotype replacement”). Therefore, the first benefit of vaccine introduction at population scale has been observed no less than 11 years after PCV7 introduction, and then principally after PCV13 was introduced in 2010, with a 25% decrease in PMs in 2014. The geographic component was then implemented to analyze the role of vaccine coverage in annual PM variability between geographic units over the 2001-2016 period. Results confirm the effectiveness of both vaccine compositions on vaccine serotypes PMs and suggest homogeneity of this effect among geographic units. Conversely the serotype replacement has been confirmed only after the first vaccine composition was introduced and presents a variable and heterogeneous geographical repartition. Variability in vaccine coverage among geographic units doesn’t explain the differences in PMs, which could suggest the role of others factors such as demographic density. Finally, a dynamic modeling capable of taking into consideration fundamental aspects of pneumococcus transmission and infection mechanisms not integrated in static modeling has been proposed in order to predict the impacts of different vaccination strategies for 65+ adults and therefore assess their cost-utility ratios

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Stephan, Gaëtan. "La déformation de la loi d'Okun au cours du cycle économique". Thesis, Rennes 1, 2014. http://www.theses.fr/2014REN1G043/document.

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Cette thèse met en évidence l'aspect asymétrique de l'élasticité du chômage par rapport à la production aux Etats-Unis et en Europe. Une première partie de ce travail empirique revient sur une estimation de la valeur ``authentique'' du coefficient d'Okun corrigé du biais de publication. Nous employons une méta-analyse et nous montrons qu'un aspect important de déformation du coefficient réside dans le choix de la variable endogène. Dans le second chapitre, nous montrons que loi d'Okun implique dans ses fondements un comportement procyclique de la productivité générée par la pratique de la rétention de main d’œuvre. L'économie américaine présente une déformation significative du coefficient d’Okun au cours des récessions et reprises depuis le milieu des années 80, quand la productivité a perdu son caractère procyclique. En Allemagne et en France, à l’inverse, le coefficient d'Okun se déforme peu au cours du cycle. Cette spécificité européenne pourrait venir de la nature des fluctuations macroéconomiques. Ainsi, l'économie allemande enregistre des chocs macroéconomiques avec un fort caractère transitoire et persistant. Néanmoins, le reste des pays européens présentent des chocs de nature permanente. Dans le dernier chapitre, nous montrons que le PIB réel et le chômage peuvent partager une relation de cointégration asymétrique qui semble être associée à une courbe de Phillips asymétrique
This dissertation aims at study asymmetry of elasticity of unemployment to output in United States and Europe. In the first chapter, we employ a meta-analysis to identify the ``authentic'' value of Okun's law coefficient beyond publication bias. We show that measure of Okun's coefficient depends about the choice of endogenous variable. In the second chapter, it appears that Okun's law implies a labor productivity procyclical as firm practices labor hoarding. According our estimates, Okun's law presents significative evidence of asymmetry during recessions and recoveries especially since the mid-1980s when positive correlation between real GDP and productivity has disappeared. Conversely, in France and Germany, we observe a more stable Okun's coefficient along business cycle. The nature of macroeconomic movements in Europe could potentially explain these findings. Germany supports transitory and persistent movements in real GDP and unemployment. Nevertheless, macroeconomic movements in other European countries are driven by permanents shocks. In last chapter, we investigate asymmetric cointregration in a sample of European countries (France, Germany and United Kingdom), we show that asymmetric cointegration between real GDP and unemployment seems to be linked to an asymmetric Phillip's curve

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Constant, Camille. "Modélisation stochastique et analyse statistique de la pulsatilité en neuroendocrinologie". Thesis, Poitiers, 2019. http://www.theses.fr/2019POIT2330.

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L’objectif de cette thèse est de proposer plusieurs modèles probabilistes pour représenter l’activité calcique des neurones et comprendre son implication dans la sécrétion d’hormone GnRH. Ce travail s’appuie sur des expériences réalisées à l’INRA Centre Val-de-Loire. Le Chapitre 1 propose une modélisation continue, où nous étudions un processus markovien de type shot-noise. Le Chapitre 2 étudie un modèle discret de type AR(1) basé sur la discrétisation du modèle du Chapitre 1 et propose une première estimation des paramètres. Le Chapitre 3 propose un autre modèle discret de type AR(1) où les innovations sont la somme d’une variable de Bernouilli et d’une variable gaussienne représentant un bruit, avec prise en compte d’une tendance linéaire. Des estimations des paramètres sont proposées dans le but d’une détection des sauts dans les trajectoires des neurones. Le Chapitre 4 étudie une expérience biologique comportant 33 neurones. Avec la modélisation du Chapitre 3, nous détectons des instants de synchronisation (saut simultané d’une grande proportion des neurones de l’expérience) puis à l’aide de simulations, nous testons la qualité de la méthode utilisée et la comparons à une méthode expérimentale
The aim of this thesis is to propose several models representing neuronal calcic activity and unsderstand its applicatition in the secretion of GnRH hormone. This work relies on experience realised in INRA Centre Val de Loire. Chapter 1 proposes a continuous model, in which we examine a Markov process of shot-noise type. Chapter 2 studies a discrete model type AR(1), based on a discretization of the model from Chapter 1 and proposes a first estimation of the parameters. Chapter 3 proposes another dicrete model, type AR(1), in which the innovations are the sum of a Bernouilli variable and a Gaussian variable representing a noise, and taking into account a linear drift . Estimations of the parameters are given in order to detect spikes in neuronal paths. Chapter 4 studies a biological experience involving 33 neurons. With the modelisation of Chapter 3, we detect synchronization instants (simultaneous spkike of a high proportion of neurons of the experience) and then, using simulations, we test the quality of the method that we used and we compare it to an experimental approach

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Besseau, Romain. "Analyse de cycle de vie de scénarios énergétiques intégrant la contrainte d’adéquation temporelle production-consommation". Thesis, Paris Sciences et Lettres (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019PSLEM068.

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Ces travaux de thèse portent sur l’évaluation des impacts environnementaux de l’énergie. Le modèle énergétique actuel, qui supporte l’ensemble des activités économiques mondiales, cause d’importants impacts environnementaux en contribuant au changement climatique et à l’épuisement de ressources, mais aussi en dégradant la biodiversité et la santé humaine. Les impacts environnementaux de l’énergie sont évalués, non pas en considérant la seule phase de production d’énergie, mais l’intégralité de leur cycle de vie : de l’extraction des matières premières jusqu’à la fin de vie. La production d’énergie renouvelable étant météo-dépendante, des systèmes de stockage d’énergie peuvent devenir nécessaires pour assurer l’adéquation temporelle entre la production et la consommation lorsque les taux de pénétration d’énergies renouvelables deviennent importants. Dans un premier temps, des modèles paramétrés d’inventaires de cycle de vie ont été développés pour chaque filière de production et de stockage d’énergie. Ils permettent de tenir compte de la variabilité technologique, spatiale et temporelle de la performance environnementale de ces systèmes qui peut être importante. Dans un second temps, une approche reposant sur le développement et le couplage de modèles paramétrés de séries temporelles de production et de consommation a été mise au point. Elle permet d’estimer les besoins de stockage induits par la météo-dépendance de la production mais aussi de la consommation. La méthode globale dynamique et paramétrique d’évaluation d’impacts environnementaux par Analyse de Cycle de Vie (ACV) alors développée a été appliquée à des scénarios d’autoconsommation puis au territoire insulaire de La Réunion. Ces travaux démontrent que, même en tenant compte des besoins de stockage induits par la variabilité de la production, les énergies renouvelables présentent, sur leur cycle de vie, une empreinte environnementale qui reste nettement inférieure aux alternatives fossiles qu’elles cherchent à substituer
This research work deals with the environmental impact assessment of energy. The current energy model, which supports the global economy, leads to major environmental impacts by contributing to climate change and resource depletion,and by degrading biodiversity and human health. The environmental impacts of energy systems are assessed, not only considering the energy generation phase, but the whole life-cycle of energy systems : from raw material extraction to end of life. As renewable energies are weather dependent, storage systems may become required to ensure the temporal balance between the production of energy and consumption when renewable energies reach high penetration rates. As a first step, parameterized life-cycle inventory models have been developed for the main energy technologies to produce orstore energy. Those models enable to account for the technological, spatial and temporal variability that can be important. As a second step, an approach based on times-series to model energy production as well as energy consumption has been developed. It allows assessing the energy storage needs induced by the weather dependency of the production and consumption.The global dynamic and parametric method to assess the life cycle environmental impact here developed has been appliedto self-consumption scenarios and then, to the insular territory of La Réunion. Those applications reveal that, even when accounting for the storage need induced by the weather dependency of the production, renewable energies present an environmental footprint significantly lower than the fossil counterparts they aim to substitute

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Germain, Thibaut. "Pattern detection and shape analysis for physiological timeseries". Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPASM043.

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Les données temporelles sont courantes en recherche biomédicale et les formes récurrentes ou anormales qu'elles comportent constituent des variables essentielles pour mener des analyses statistiques. Par exemple, dans les électrocardiogrammes, la forme des battements de cœur peut varier selon l'état physiologique des sujets, ce qui en fait une variable décisive pour diagnostiquer des maladies cardiaques. En revanche, la comparaison de telles formes nécessite des outils mathématiques spécifiques situés entre l'apprentissage automatique pour les séries temporelles et de l'analyse des formes.Alors que la communauté d'analyse de formes s'est partiellement penchée sur les séries temporelles, les méthodes d'apprentissage en séries temporelles s'appuyant sur la notion de forme ont connu un succès dans diverses applications. Cette thèse vise à combiner les forces de ces deux domaines pour proposer des méthodes adaptées à l'analyse de données temporelles en recherche biomédicale. Une attention particulière sera accordée à l'interprétabilité des méthodes par le biais de rendus visuels des formes et des déformations, essentielles dans le dialogue entre données et chercheurs.La thèse est structurée en deux parties : la première se concentre sur la recherche et la découverte de formes dans des séries temporelles, tandis que la seconde se concentre sur la comparaison de formes.La première partie aborde le problème de la recherche ou de la découverte de formes dans de longues séries temporelles avec des distances indépendantes de certaines sources de variabilité modélisées par un groupe de déformations. Pour ce faire, une méthode générale de construction de distances invariantes par rapport au groupe de déformation est introduite. Ce cadre étend la distance Z-normalisée en permettant la personnalisation du groupe de déformations. Ces distances peuvent être intégrées dans des algorithmes pour la recherche ou la découverte de motifs sans perte d'efficacité. Un algorithme pour la découverte de motifs a aussi été développé. Il transforme une série temporelle en un graphique permettant l'identification de motifs récurrents. En tirant parti de l'interprétabilité et de l'efficacité de cet algorithme, une application interactive a été conçue pour faciliter la découverte de motifs.La deuxième partie se concentre sur la comparaison des formes à l'aide de déformations élastiques qui tiennent compte des paramétrisations temporelles. Les méthodes proposées s'inspirent de l'analyse des cycles respiratoires de souris afin d'identifier des modalités de ventilation et d'évaluer les changements respiratoires chez des souris de génotypes différents après exposition à une molécule affectant la respiration. Une première méthode compare les cycles respiratoires à l'aide d'un algorithme de clustering s'appuyant sur la distance Dynamic Time Warping. Conçus comme référence, les résultats expérimentaux montrent que les clusters reflètent des modalités de ventilation liées à des génotypes et à des réponses à l'exposition. La seconde méthode crée des représentations vectorielles de séries temporelles échantillonnées de manière irrégulière et de longueur variable par le vecteur paramétrant les déformations qui font correspondre une série temporelle de référence aux autres. Cette approche s'appuie sur une méthode d'analyse de formes nommée Large Deformation Diffeomorphic Metric Mapping (LDDMM). Celle-ci est modifiée pour maintenir la structure spatio-temporelle des données tout en garantissant la bijectivité des représentations. Cette nouvelle méthode fournit des informations statistiques et visuelles sur les formes et les déformations. Une simple analyse statistique révèle que les déformations les plus importantes ont une signification physiologique permettant de mieux comprendre les modalités de ventilation selon le génotype et l'exposition
Time series are prevalent in biomedical applications where they frequently display recurring or abnormal patterns that hold significant information for statistical analysis. A notable example is the heartbeat in electrocardiograms, a recurring pattern whose shape can vary depending on the underlying condition, making it an important feature for diagnosing heart-related diseases. However, comparing such patterns requires specialized mathematical tools lying at the intersection between machine learning for time series and shape analysis.While the shape analysis community has partially addressed the case of time series, shape-related approaches from machine learning for time series have achieved great success in various applications. This thesis aims to combine the strengths of both fields to propose methods suitable for biomedical research depending on temporal data. Particular attention will be given to methods' interpretability through visual interpretation of patterns and deformations, as it is key for meaningful interaction between the data and biomedical researchers.The thesis is structured into two parts: the first focuses on searching for and discovering valuable patterns in time series, while the second concentrates on pattern comparison.The first part tackles the challenge of searching or discovering patterns in long time series with distances independent of some irrelevant sources of variability modeled with a group of deformations. To that end, a general framework for constructing deformation-invariant distances is introduced. This framework extends the well-known Z-normalized Euclidean distance, invariant to amplitude scaling and offset shifts, by allowing customization of the group of deformations. The custom distances can be integrated into state-of-the-art algorithms for similarity search and motif discovery without efficiency loss. Additionally, an interpretable and interactive algorithm for motif discovery has been developed. This algorithm maps a time series onto a graph which is then summarized into a diagram providing a visual interpretation that facilitates the identification of recurring patterns. Furthermore, an interactive application has been designed for biomedical researchers, leveraging the algorithm's interpretability and efficiency for effective motif discovery.The second part focuses on comparing temporal patterns using elastic deformations that notably account for time warping. The proposed methods are driven by the analysis of mice respiratory cycles recorded via plethysmography to identify ventilation modalities and assess the respiratory changes in mice with different genotypes after exposure to a drug affecting respiration. The first method compares respiratory cycles with a clustering algorithm based on the Dynamic Time Warping distance. Designed as a baseline, experimental results show that clusters have physiological relevance, reflecting genotype-specific ventilation modalities and responses to drug exposure. The second method creates fixed-size vector representations of irregularly sampled and variable-length time series by the vector parametrizing the deformations that map a reference time series to the observed ones. This approach draws on the Large Deformation Diffeomorphic Metric Mapping (LDDMM) framework from shape analysis, which is refined to maintain the spatiotemporal structure of the deformed time series while ensuring the bijectivity of the embedding. This method provides both statistical insights and visual interpretations of shapes and deformations. A simple statistical analysis reveals that the deformations responsible for most variability carry physiological significance, offering insights into ventilation modalities with respect to genotype and drug exposure effects

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Khessiba, Souhir. "Stratégies d’optimisation des hyper-paramètres de réseaux de neurones appliqués aux signaux temporels biomédicaux". Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2024. http://www.theses.fr/2024IPPAE003.

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Cette thèse est axée sur l'optimisation des hyperparamètres des réseaux de neurones à convolution (CNN) dans le domaine médical, proposant une approche innovante visant à améliorer la performance des modèles décisionnels dans le domaine biomédical. Grâce à l'utilisation d'une approche hybride, GS-TPE, pour ajuster efficacement les hyperparamètres des modèles de réseaux de neurones complexes , cette recherche a démontré des améliorations significatives dans la classification des signaux biomédicaux temporels, à savoir les états de vigilance, à partir de signaux physiologiques tels que l'électroencéphalogramme (EEG). De plus, grâce à l'introduction d'une nouvelle architecture de DNN, STGCN, pour la classification de gestes associés à des pathologies telles que l'arthrose du genou et la maladie de Parkinson à partir d'analyses vidéo de la marche, ces travaux offrent de nouvelles perspectives pour l'amélioration du diagnostic et de la prise en charge médicale grâce aux progrès dans le domaine de l'IA
This thesis focuses on optimizing the hyperparameters of convolutional neural networks (CNNs) in the medical domain, proposing an innovative approach to improve the performance of decision-making models in the biomedical field. Through the use of a hybrid approach, GS-TPE, to effectively adjust the hyperparameters of complex neural network models, this research has demonstrated significant improvements in the classification of temporal biomedical signals, such as vigilance states, from physiological signals such as electroencephalogram (EEG). Furthermore, by introducing a new DNN architecture, STGCN, for the classification of gestures associated with pathologies such as knee osteoarthritis and Parkinson's disease from video gait analysis, these works offer new perspectives for enhancing medical diagnosis and management through advancements in artificial intelligence

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Phan, Thi-Thu-Hong. "Elastic matching for classification and modelisation of incomplete time series". Thesis, Littoral, 2018. http://www.theses.fr/2018DUNK0483/document.

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Les données manquantes constituent un challenge commun en reconnaissance de forme et traitement de signal. Une grande partie des techniques actuelles de ces domaines ne gère pas l'absence de données et devient inutilisable face à des jeux incomplets. L'absence de données conduit aussi à une perte d'information, des difficultés à interpréter correctement le reste des données présentes et des résultats biaisés notamment avec de larges sous-séquences absentes. Ainsi, ce travail de thèse se focalise sur la complétion de larges séquences manquantes dans les séries monovariées puis multivariées peu ou faiblement corrélées. Un premier axe de travail a été une recherche d'une requête similaire à la fenêtre englobant (avant/après) le trou. Cette approche est basée sur une comparaison de signaux à partir d'un algorithme d'extraction de caractéristiques géométriques (formes) et d'une mesure d'appariement élastique (DTW - Dynamic Time Warping). Un package R CRAN a été développé, DTWBI pour la complétion de série monovariée et DTWUMI pour des séries multidimensionnelles dont les signaux sont non ou faiblement corrélés. Ces deux approches ont été comparées aux approches classiques et récentes de la littérature et ont montré leur faculté de respecter la forme et la dynamique du signal. Concernant les signaux peu ou pas corrélés, un package DTWUMI a aussi été développé. Le second axe a été de construire une similarité floue capable de prender en compte les incertitudes de formes et d'amplitude du signal. Le système FSMUMI proposé est basé sur une combinaison floue de similarités classiques et un ensemble de règles floues. Ces approches ont été appliquées à des données marines et météorologiques dans plusieurs contextes : classification supervisée de cytogrammes phytoplanctoniques, segmentation non supervisée en états environnementaux d'un jeu de 19 capteurs issus d'une station marine MAREL CARNOT en France et la prédiction météorologique de données collectées au Vietnam
Missing data are a prevalent problem in many domains of pattern recognition and signal processing. Most of the existing techniques in the literature suffer from one major drawback, which is their inability to process incomplete datasets. Missing data produce a loss of information and thus yield inaccurate data interpretation, biased results or unreliable analysis, especially for large missing sub-sequence(s). So, this thesis focuses on dealing with large consecutive missing values in univariate and low/un-correlated multivariate time series. We begin by investigating an imputation method to overcome these issues in univariate time series. This approach is based on the combination of shape-feature extraction algorithm and Dynamic Time Warping method. A new R-package, namely DTWBI, is then developed. In the following work, the DTWBI approach is extended to complete large successive missing data in low/un-correlated multivariate time series (called DTWUMI) and a DTWUMI R-package is also established. The key of these two proposed methods is that using the elastic matching to retrieving similar values in the series before and/or after the missing values. This optimizes as much as possible the dynamics and shape of knowledge data, and while applying the shape-feature extraction algorithm allows to reduce the computing time. Successively, we introduce a new method for filling large successive missing values in low/un-correlated multivariate time series, namely FSMUMI, which enables to manage a high level of uncertainty. In this way, we propose to use a novel fuzzy grades of basic similarity measures and fuzzy logic rules. Finally, we employ the DTWBI to (i) complete the MAREL Carnot dataset and then we perform a detection of rare/extreme events in this database (ii) forecast various meteorological univariate time series collected in Vietnam

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Lohier, Théophile. "Analyse temporelle de la dynamique de communautés végétales à l'aide de modèles individus-centrés". Thesis, Clermont-Ferrand 2, 2016. http://www.theses.fr/2016CLF22683/document.

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Les communautés végétales constituent des systèmes complexes au sein desquels de nombreuses espèces, pouvant présenter une large variété de traits fonctionnels, interagissent entre elles et avec leur environnement. En raison de la quantité et de la diversité de ces interactions les mécanismes qui gouvernent les dynamiques des ces communautés sont encore mal connus. Les approches basées sur la modélisation permettent de relier de manière mécaniste les processus gouvernant les dynamiques des individus ou des populations aux dynamiques des communautés qu'ils forment. L'objectif de cette thèse était de développer de telles approches et de les mettre en oeuvre pour étudier les mécanismes sous-jacents aux dynamiques des communautés. Nous avons ainsi développés deux approches de modélisation. La première s'appuie sur un cadre de modélisation stochastique permettant de relier les dynamiques de populations aux dynamiques des communautés en tenant compte des interactions intra- et interspécifiques et de l'impact des variations environnementale et démographique. Cette approche peut-être aisément appliquée à des systèmes réels et permet de caractériser les populations végétales à l'aide d'un petit nombre de paramètres démographiques. Cependant nos travaux suggèrent qu'il n'existe pas de relation simple entre ces paramètres et les traits fonctionnels des espèces, qui gouvernent pourtant leur réponse aux facteurs externes. La seconde approche a été développée pour dépasser cette limite et s'appuie sur le modèle individu-centré Nemossos qui représente de manière explicite le lien entre le fonctionnement des individus et les dynamiques de la communauté qu'ils forment. Afin d'assurer un grand potentiel d'application à Nemossos, nous avons apportés une grande attention au compromis entre réalisme et coût de paramétrisation. Nemossos a ainsi pu être entièrement paramétré à partir de valeur de traits issues de la littérature , son réalisme a été démontré, et il a été utilisé pour mener des expériences de simulations numériques sur l'importance de la variabilité temporelle des conditions environnementales pour la coexistence d'espèces fonctionnellement différentes. La complémentarité des deux approches nous a permis de proposer des éléments de réponse à divers questions fondamentales de l'écologie des communautés incluant le rôle de la compétition dans les dynamiques des communautés, l'effet du filtrage environnementale sur leur composition fonctionnel ou encore les mécanismes favorisant la coexistence des espèces végétales. Ici ces approches ont été utilisées séparément mais leur couplage peut offrir des perspectives intéressantes telles que l'étude du lien entre le fonctionnement des plantes et les dynamiques des populations. Par ailleurs chacune des approches peut être utilisée dans une grande variété d'expériences de simulation susceptible d'améliorer notre compréhension des mécanismes gouvernant les communautés végétales
Plant communities are complex systems in which multiple species differing by their functional attributes interact with their environment and with each other. Because of the number and the diversity of these interactions the mechanisms that drive the dynamics of theses communities are still poorly understood. Modelling approaches enable to link in a mechanistic fashion the process driving individual plant or population dynamics to the resulting community dynamics. This PhD thesis aims at developing such approaches and to use them to investigate the mechanisms underlying community dynamics. We therefore developed two modelling approaches. The first one is based on a stochastic modelling framework allowing to link the population dynamics to the community dynamics whilst taking account of intra- and interspecific interactions as well as environmental and demographic variations. This approach is easily applicable to real systems and enables to describe the properties of plant population through a small number of demographic parameters. However our work suggests that there is no simple relationship between these parameters and plant functional traits, while they are known to drive their response to extrinsic factors. The second approach has been developed to overcome this limitation and rely on the individual-based model Nemossos that explicitly describes the link between plant functioning and community dynamics. In order to ensure that Nemossos has a large application potential, a strong emphasis has been placed on the tradeoff between realism and parametrization cost. Nemossos has then been successfully parameterized from trait values found in the literature, its realism has been demonstrated and it has been used to investigate the importance of temporal environmental variability for the coexistence of functionally differing species. The complementarity of the two approaches allows us to explore various fundamental questions of community ecology including the impact of competitive interactions on community dynamics, the effect of environmental filtering on their functional composition, or the mechanisms favoring the coexistence of plant species. In this work, the two approaches have been used separately but their coupling might offer interesting perspectives such as the investigation of the relationships between plant functioning and population dynamics. Moreover each of the approaches might be used to run various simulation experiments likely to improve our understanding of mechanisms underlying community dynamics

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Bédubourg, Gabriel. "Place des outils d'analyse des séries temporelles dans la surveillance épidémiologique pour la détection des épidémies et leur analyse : élaboration de nouveaux outils de détection et d'analyse étiologique des épidémies appliqués à la surveillance épidémiologique". Thesis, Aix-Marseille, 2018. http://www.theses.fr/2018AIXM0739.

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La surveillance épidémiologique est le recueil systématique et continu d’informations sur l’état de santé des populations, leur analyse, leur interprétation et leur diffusion à tous les décideurs ayant besoin d’être informés. Un de ses objectifs est la détection des événements inhabituels, i.e. des épidémies, nécessitant la mise en place rapide de contre-mesures. Les objectifs de ce travail de thèse sont : (i) d’évaluer les principales méthodes statistiques de détection publiées et communément employées dans différents systèmes de surveillance épidémiologique, (ii) de proposer une nouvelle approche reposant sur la combinaison optimale de méthodes de détection statistique des épidémies et (iii) de développer une nouvelle méthode statistique d’analyse étiologique d’une épidémie à partir des données de surveillance épidémiologique collectées en routine par le système.Pour atteindre ces objectifs, nous évaluons les principales méthodes statistiques de la littérature, à partir d’un jeu publié de données simulées. Puis nous proposons une approche originale pour la détection des épidémies sur le principe de la combinaison de méthodes sélectionnées lors de l’étape précédente. Les performances de cette approche sont comparées aux précédentes selon la méthodologie utiliséeà la première étape. Enfin, nous proposons une méthode d’analyse étiologique d’une épidémie à partir des données de surveillance en employant des modèles statistiques adaptés aux séries chronologiques
Public health surveillance is the ongoing, systematic collection, analysis, interpretation, and dissemination of data for use in public health action to reduce morbidity and mortality of health-related events and to improve health. One of its objectives is the detection of unusualevents, i.e. outbreaks, requiring the rapid implementation of countermeasures.The objectives of this work are: (i) to evaluate the main published statistical methods for outbreak detection commonly implemented in different public health surveillance systems, (ii) to propose a new approach based on the optimal combination of statistical methods foroutbreak detection and benchmark it to other methods; and (iii) develop a new statistical method for the etiological analysis of an outbreak from public health surveillance data routinely collected by the system. To achieve these objectives, as a first step, we evaluate the main statistical methods, from a published set of simulated public health surveillance data. Statistical methods have been evaluated for an operational purpose: for all simulated time series, we used the tuning parameters recommended by their authors for each algorithm when available. We propose sensitivity and specificity metrics suitable for these tools. Then we propose an original approach for outbreak detection based on combination of methods selected in the previous step. The performance of this approach is compared to the previous ones according to the methodology implemented in the first step.Finally, we propose a method for the etiological analysis of an outbreak from surveillance data by using statistical models suitable for time series analysis

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Padonou, Esperan. "Apprentissage Statistique en Domaine Circulaire Pour la Planification de Contrôles en Microélectronique". Thesis, Lyon, 2016. http://www.theses.fr/2016LYSEM009/document.

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Motivés par des besoins en industrie microélectronique, ces travaux apportent des contributions en modélisation probabiliste de données spatiales, et en maîtrise statistique de procédés.Le problème spatial a pour spécificité d’être posé sur un domaine circulaire. Il se représente par un modèle de krigeage dont la partie déterministe est constituée de polynômes orthogonaux et la partie stochastique de processus gaussiens. Traditionnellement définis avec la norme euclidienne et la mesure uniforme sur le disque, ces choix n’exploitent pas les informations a priori sur les procédés d’usinage.Pour tenir compte des mécanismes de rotation ou de diffusion à partir du centre, nous formalisons les processus gaussiens polaires sur le disque. Ces processus intègrent les corrélations radiales et angulaires dans le modèle de krigeage, et en améliorent les performances dans les situations considérées. Ils sont ensuite interprétés par décomposition de Sobol et généralisés en dimension supérieure. Des plans d’expériences sont proposés dans le cadre de leur utilisation. Au premier rang figurent les cylindres latins qui reproduisent en coordonnées polaires les caractéristiques des hypercubes latins.Pour intégrer à la fois les aspects spatiaux et temporels du problème industriel, la maîtrise statistique de procédé est abordée en termes d’application de cartes de contrôle aux paramètres des modèles spatiaux. Les séries temporelles suivies ont aussi la particularité de comporter des données atypiques et des changements structurels, sources de biais en prévision, et de fausses alarmes en suivi de risque. Ce problème est traité par lissage robuste et adaptatif
Driven by industrial needs in microelectronics, this thesis is focused on probabilistic models for spatial data and Statistical Process Control. The spatial problem has the specificity of being defined on circular domains. It is addressed through a Kriging model where the deterministic part is made of orthogonal polynomials and the stochastic term represented by a Gaussian process. Defined with the Euclidean distance and the uniform measure over the disk, traditional Kriging models do not exploit knowledge on manufacturing processes. To take rotations or diffusions from the center into account, we introduce polar Gaussian processes over the disk. They embed radial and angular correlations in Kriging predictions, leading to significant improvements in the considered situations. Polar Gaussian processes are then interpreted via Sobol decomposition and generalized in higher dimensions. Different designs of experiments are developed for the proposed models. Among them, Latin cylinders reproduce in the space of polar coordinates the properties of Latin hypercubes. To model spatial and temporal data, Statistical Process Control is addressed by monitoring Kriging parameters, based on standard control charts. Furthermore, the monitored time – series contain outliers and structural changes, which cause bias in prediction and false alarms in risk management. These issues are simultaneously tackled with a robust and adaptive smoothing

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Chen, Yu. "Analyse InSAR des déformations de volcans actifs : le Piton de la Fournaise (Réunion) et Llaima (Chili)". Thesis, Toulouse 3, 2017. http://www.theses.fr/2017TOU30019.

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Les études des déformations de surface en relation avec l'activité volcanique permettent de quantifier les phénomènes de transfert de magma qui s'opèrent dans les structures superficielles et profondes d'un édifice volcanique. Ces études s'appuient essentiellement sur l'utilisation de séries temporelles acquises par des réseaux de récepteurs GNSS installés sur les flancs de l'édifice volcanique et sur l'utilisation d'images acquises par des satellites équipés de capteurs à ouverture de synthèse. Les objectifs de ce travail ont été de mettre en œuvre sur deux des volcans les plus actifs du monde des méthodes numériques pour détecter, analyser et interpréter les déformations du sol associées à l'activité. Sur le Piton de la Fournaise, nous avons analysé l'évolution spatiale et temporelle du champ de déplacement entre l'éruption historique d'avril 2007 et octobre 2014 à partir de l'analyse de mesures continues acquises par les stations GNSS et de longues séries temporelles d'images radar Cosmos-Skymed et TerraSAR acquises en bande X. Pour le traitement des données radars, nous avons adopté une approche classique qui exploite la redondance d'information dans les interférogrammes et nous avons mis en œuvre une méthode originale de correction des effets troposphériques reposant sur la décomposition des signaux radars en valeurs singulières. La complexité spatiale et temporelle du champ de déplacement obtenu indique qu'une partie importante de l'édifice volcanique est affectée par des déformations d'origines diverses qui se superposent spatialement et temporellement. Ainsi, on observe des processus de subsidence qui ne s'accompagnent pas de déplacements horizontaux sur les coulées de lave récentes. Nous montrons qu'il existe une relation linéaire entre cette subsidence et l'épaisseur de la coulée et que son amplitude décroit avec le temps. Ces relations nous permettent de construire une loi empirique pour estimer la contribution de ce processus dans le champ de déformation. Nous observons également que le cône central subside de manière persistante durant la période étudiée. Nous interprétons cette subsidence comme l'expression d'une relaxation des contraintes provoquée par l'effondrement de plus de 350 m du Dolomieu survenu lors de l'éruption d'avril 2007. Enfin, nous montrons qu'une large partie du flanc est de l'édifice volcanique est affectée d'un mouvement lent le long de la pente entre 2007 et 2014. L'absence d'évidences sur la structure et sur la rhéologie de l'édifice nous amène à explorer différentes hypothèses pour expliquer l'origine de ce glissement qui pourrait être contrôlé par les propriétés frictionnelles des roches le long d'un ou de plusieurs plans de faille, ou bien être l'expression d'une déformation ductile dépendante de la viscosité du milieu. Le Llaima est un large strato-volcans andin dont les processus de déformations sont mal compris à cause principalement de la complexité de son mode de fonctionnement mais, également, aussi par l'absence de réseaux d'observation au sol. Dans ce contexte, les potentialités des données radar pour le suivi des déformations de surface de ces volcans constituent un intérêt scientifique majeur
We address in this dissertation the use of Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) to measure and characterize the ground surface deformation at two volcanoes - Piton de la Fournaise (La Réunion Island, France) and Llaima (Chile). For Piton de la Fournaise, we analyzed the spatial pattern and temporal evolution of the ground displacement between the historical March-April 2007 eruption and October 2014, based on continuous measurements recorded by GNSS stations and X band COSMO-SkyMed and TerraSAR-X/TanDEM-X time series analysis. For the processing of radar data, we adopted a classical InSAR time series approach that exploits the information redundancy in the interferograms and we implemented an original method for correcting artifacts based on the principal component decomposition. The spatial and temporal complexity of the obtained deformation field indicates that an important part of the volcanic edifice is affected by deformations of various origins that overlap spatially and temporally. We observe also subsidence processes that are not accompanied by horizontal displacements in recent lava fields. We show that there exists a linear relationship between the subsidence and the thickness of lava and that the amplitude of subsidence decreases with time. These relationships allow us to construct an empirical law to estimate the contribution of post-lava emplacement process in the deformation field. We also observe that the Central Cone subsides persistently during the study period. We interpret this subsidence as the expression of a relaxation of the stresses caused by the Dolomieu collapse during the March-April 2007 eruption. Finally, we show that a widespread time-dependent moving sector on the Eastern Flank is affected by downslope motion during the 2007-2014 period. The uncertainties on both the structure and rheology parameters of the edifice leads us to explore different hypotheses to explain the origin of this flank motion which could be controlled by the frictional properties of the rocks along one or more fault planes, or be the expression of a dependent ductile deformation of the viscosity of the medium. Llaima is a large Andean stratospheric volcano whose deformation processes are poorly understood not only because of the complexity of its functioning mode but also because of the absence of observation networks on the ground. In this context, the potential of radar data for monitoring the ground deformations of these volcanoes is a main scientific interest. However, the complex environment conditions (steep slopes, snow- or ice-capped summit, dense vegetation cover, and strong tropospheric artifacts) and limited amount of available radar data make it challenging to accurately measure ground displacement with InSAR

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Mure, Simon. "Classification non supervisée de données spatio-temporelles multidimensionnelles : Applications à l’imagerie". Thesis, Lyon, 2016. http://www.theses.fr/2016LYSEI130/document.

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Avec l'augmentation considérable d'acquisitions de données temporelles dans les dernières décennies comme les systèmes GPS, les séquences vidéo ou les suivis médicaux de pathologies ; le besoin en algorithmes de traitement et d'analyse efficaces d'acquisition longitudinales n'a fait qu'augmenter. Dans cette thèse, nous proposons une extension du formalisme mean-shift, classiquement utilisé en traitement d'images, pour le groupement de séries temporelles multidimensionnelles. Nous proposons aussi un algorithme de groupement hiérarchique des séries temporelles basé sur la mesure de dynamic time warping afin de prendre en compte les déphasages temporels. Ces choix ont été motivés par la nécessité d'analyser des images acquises en imagerie par résonance magnétique sur des patients atteints de sclérose en plaques. Cette maladie est encore très méconnue tant dans sa genèse que sur les causes des handicaps qu'elle peut induire. De plus aucun traitement efficace n'est connu à l'heure actuelle. Le besoin de valider des hypothèses sur les lésions de sclérose en plaque nous a conduit à proposer des méthodes de groupement de séries temporelles ne nécessitant pas d'a priori sur le résultat final, méthodes encore peu développées en traitement d'images
Due to the dramatic increase of longitudinal acquisitions in the past decades such as video sequences, global positioning system (GPS) tracking or medical follow-up, many applications for time-series data mining have been developed. Thus, unsupervised time-series data mining has become highly relevant with the aim to automatically detect and identify similar temporal patterns between time-series. In this work, we propose a new spatio-temporal filtering scheme based on the mean-shift procedure, a state of the art approach in the field of image processing, which clusters multivariate spatio-temporal data. We also propose a hierarchical time-series clustering algorithm based on the dynamic time warping measure that identifies similar but asynchronous temporal patterns. Our choices have been motivated by the need to analyse magnetic resonance images acquired on people affected by multiple sclerosis. The genetics and environmental factors triggering and governing the disease evolution, as well as the occurrence and evolution of individual lesions, are still mostly unknown and under intense investigation. Therefore, there is a strong need to develop new methods allowing automatic extraction and quantification of lesion characteristics. This has motivated our work on time-series clustering methods, which are not widely used in image processing yet and allow to process image sequences without prior knowledge on the final results

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Rozprawy doktorskie na temat „Analyse en séries temporelles”

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