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Classification et prévision avec les algorithmes d''auto-organisation|Rousset-P

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

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Overview

L'esprit de ce travail est rapprocher d'une citation de Jean-Paul Benz cri, "le mod le doit suivre les donn es et non l'inverse". Ainsi, la m thode de pr vision contient un pr processus d'analyse de donn es. Les cartes d'auto-organisation, privil gi es dans ce pr processus, ont t compl t es par des outils aide leur l'interpr tation pour am liorer leur potentiel d'analyse. Ces outils se sont av r s performants pour analyser un grand nombre de donn es r elles issues de domaines vari s tels que l'analyse de la consommation des canadiens ou du ch mage. Ils ont t am lior s mesure que leur champ d'application s' tendait pour aboutir un ensemble d'outils compl mentaires d'analyse et de visualisation des donn es dont la performance sera d velopp e en premi re partie. La seconde partie pr sente la m thode de pr vision qui s' carte des m thodes r cursives et s'adapte des contextes nouveaux. En particulier, pour la pr vision de la consommation lectrique, elle solutionne des probl mes structurels aux s ries chronologiques (comme la non- stationnarit ) qui limitent les performances des techniques traditionnelles ou neuronales.

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Details

  • ISBN-13: 9786131500114
  • ISBN-10: 6131500118
  • Publisher: Omniscriptum
  • Publish Date: February 2018
  • Dimensions: 9 x 6 x 0.44 inches
  • Shipping Weight: 0.64 pounds
  • Page Count: 192

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