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Thematische Bibliographien / Regroupement de séries temporelles / Dissertationen

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Dissertationen zum Thema „Regroupement de séries temporelles“

Autor: Grafiati

Veröffentlicht am 25. Mai 2024

Zuletzt aktualisiert am 31. Juli 2025

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1

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

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

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2

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

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

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3

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

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

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4

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

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

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5

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

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6

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

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

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7

Nowakowski, Samuel. "Détection de défauts dans les séries temporelles." Nancy 1, 1989. http://www.theses.fr/1989NAN10074.

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

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8

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

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

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

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Les séries temporelles sont l'un des types de données les plus courants dans divers domaines scientifiques, industriels et financiers. Selon le contexte, l'analyse des séries temporelles est effectuée à diverses fins: prévision, estimation, classification et détection des tendances et des événements. Grâce aux capacités exceptionnelles de la perception visuelle humaine, la visualisation reste l'un des outils les plus puissants pour l'analyse de données, en particulier pour les données temporelles. Avec la croissance de volume et de la complexité des jeux de données, de nouvelles techniques de

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Assaad, Charles. "Découvertes de relations causales entre séries temporelles." Electronic Thesis or Diss., Université Grenoble Alpes, 2021. http://www.theses.fr/2021GRALM019.

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

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

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

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12

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

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

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13

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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20

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

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

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

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

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

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Annotation:

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

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

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

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

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

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Parouty, Soazig. "Interprétation des séries temporelles altimétriques sur la calotte polaire Antartique." Toulouse 3, 2009. http://thesesups.ups-tlse.fr/900/.

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L'objectif de cette thèse est de mieux comprendre les variations temporelles des signaux altimétriques sur la calotte polaire Antarctique. Nous exploitons les observations effectuées par l'altimètre à bord d'ENVISAT entre janvier 2003 et décembre 2007. Ces observations s'étendent jusqu'à 82°Sud, ce qui permet de couvrir environ 80% du continent Antarctique. Pendant la période d'étude deux fréquences sont exploitables (Bande S, soit 3. 2GHz, et Bande Ku soit 13. 6GHz), ce qui permet de mieux cerner la sensibilité de la mesure aux variations d'état du manteau neigeux couvrant la calotte polaire

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

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Annotation:

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

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Goldfarb, Bernard. "Etude structurelle des séries temporelles : les moyens de l'analyse spectrale." Paris 9, 1997. https://portail.bu.dauphine.fr/fileviewer/index.php?doc=1997PA090007.

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L'étude structurelle des séries temporelles est envisagée pour identifier les composantes essentielles, étudier les interventions, et analyser les familles de spectres. Des outils permettant des interprétations plus faciles que les modèles développés dans le domaine des temps sont proposés dans le domaine des fréquences. L'estimation spectrale non paramétrique (fenêtrage) est présentée dans la dualité de Fourier. La recherche adaptative d'une fenêtre de lissage et de son paramétrage est abordée d'une part au travers d'indices de précision des densités spectrales estimées, et d'autre part a l'a

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Esstafa, Youssef. "Modèles de séries temporelles à mémoire longue avec innovations dépendantes." Thesis, Bourgogne Franche-Comté, 2019. http://www.theses.fr/2019UBFCD021.

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Dans cette thèse nous considérons, dans un premier temps, le problème de l'analyse statistique des modèles FARIMA (Fractionally AutoRegressive Integrated Moving-Average) induits par un bruit blanc non corrélé mais qui peut contenir des dépendances non linéaires très générales. Ces modèles sont appelés FARIMA faibles et permettent de modéliser des processus à mémoire longue présentant des dynamiques non linéaires, de structures souvent non-identifiées, très générales. Relâcher l'hypothèse d'indépendance sur le terme d'erreur, une hypothèse habituellement imposée dans la littérature, permet aux

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Gueguen, Lionel. "Extraction d'information et compression conjointes des séries temporelles d'images satellitaires." Paris, ENST, 2007. http://www.theses.fr/2007ENST0025.

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

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Hili, Ouagnina. "Contribution à l'estimation des modèles de séries temporelles non linéaires." Université Louis Pasteur (Strasbourg) (1971-2008), 1995. http://www.theses.fr/1995STR13169.

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Le but de la these est d'effectuer l'inference statistique d'une classe generale de modeles de series temporelles non lineaires. Notre contribution consiste d'abord a determiner des conditions assurant l'existence d'une loi stationnaire, l'existence des moments de cette loi stationnaire et la forte melangeance de tels modeles. Nous etablissons ensuite les proprietes asymptotiques de l'estimateur du minimum de distance d'hellinger du parametre d'interet. La robustesse de cet estimateur est egalement envisagee. Nous examinons aussi, via la methode des moindres carres, les proprietes asymptotique

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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

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Frion, Anthony. "Apprentissage de dynamiques dans les séries temporelles d’images satellites multispectrales." Electronic Thesis or Diss., Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique Bretagne Pays de la Loire, 2024. https://theses.hal.science/tel-04941075.

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Via les missions d’observation relevant, par exemple, du programme Copernicus de l’Union européenne, de très grandes quantités d’images satellites multispectrales de la surface de la Terre sont aujourd’hui disponibles. Ces données permettent, entre autres, de surveiller l’état d’environnements tels que les forêts, glaciers et océans ou de faciliter l’organisation des secours lors de catastrophes naturelles telles que les inondations et incendies. Ainsi, les méthodes de traitement des données issues de satellites, souvent basées sur des réseaux de neurones artificiels, sont d’un grand intérêt p

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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

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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 paramétriqu

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Mercier, Ludovic. "Séries temporelles chaotiques appliquées à la finance problèmes statistiques et algorithmiques." Paris 9, 1998. https://portail.bu.dauphine.fr/fileviewer/index.php?doc=1998PA090049.

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Notre contribution à l'étude des séries temporelles chaotiques porte sur les points suivants. Nous proposons un cadre d'étude permettant de prendre en compte les apports des différents domaines scientifiques traitant de ce type de données : traitement du signal, systèmes dynamiques, théorie ergodique, finance et statistiques. Nous précisons la notion d'exposant de Lyapunov global à l'aide de plusieurs définitions, de la plus formelle à la plus usitée. Nous montrons pourquoi les exposants de Lyapunov globaux sont utiles pour caractériser un chaos mais pratiquement inutiles lorsqu'il s'agit de f

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Cherkaoui, Abdelhai. "Modélisation des séries temporelles par des méthodes de décomposition et applications." Aix-Marseille 3, 1987. http://www.theses.fr/1987AIX24011.

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Notre travail a porte sur l'etude des methodes de decomposition des series temporelles. Cet etude a ete realise en quatre etapes. Dans un premier temps nous avons analyse les methodes classiques de decomposition par la regression lineaire et le lissage par les moyennes mobiles. Dans un second temps, nous avons etudie la methode de decomposition d'un modele arima. Dans un troisieme temps, nous avons donne une methode fondee sur l'algorithme recursif de kalman. Dans un quatrieme temps nous avons illustre ces resultats theoriques et nous avons tente une comparaison entre la methode de box-jenkins

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Beisson, Rémi. "Détection de changements dans les séries temporelles d’images satellitaires multi-dimensionnelles." Electronic Thesis or Diss., Bordeaux, 2024. http://www.theses.fr/2024BORD0095.

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Cette thèse se concentre sur la détection de changements dans les séries temporelles d’images satellitaires multidimensionnelles. Plus précisément, nous nous penchons sur le test d’égalité des matrices de covariance dans le contexte des séries temporelles complexes gaussiennes multivariées. Les matrices de covariance de L séries temporelles, chacune de dimension M, sont modélisées comme des perturbations de rang K de la matrice identité, représentant un modèle signal plus bruit. Dans cette recherche, nous proposons une nouvelle statistique de test basée sur les estimations des valeurs propres

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

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

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Petitjean, François. "Dynamic time warping : apports théoriques pour l'analyse de données temporelles : application à la classification de séries temporelles d'images satellites." Thesis, Strasbourg, 2012. http://www.theses.fr/2012STRAD023.

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Les séries temporelles d’images satellites (STIS) sont des données cruciales pour l’observation de la terre. Les séries temporelles actuelles sont soit des séries à haute résolution temporelle (Spot-Végétation, MODIS), soit des séries à haute résolution spatiale (Landsat). Dans les années à venir, les séries temporelles d’images satellites à hautes résolutions spatiale et temporelle vont être produites par le programme Sentinel de l’ESA. Afin de traiter efficacement ces immenses quantités de données qui vont être produites (par exemple, Sentinel-2 couvrira la surface de la terre tous les cinq

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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

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Al, Sarray Basad. "Estimation et choix de modèle pour les séries temporelles par optimisation convexe." Besançon, 2016. http://www.theses.fr/2016BESA2084.

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Les séries temporelles sont définies comme une séquence ordonnée d’observation à travers le temps. La structure des séries temporelles est représentée par la somme des composantes indépendantes. Généralement, ces composantes sont estimées indépendamment les unes des autres chaque composant fait partie d’une catégorie particulière. Les modèles Auto régressifs et Moyenne Mobile sont utilisées pour la modélisation des séries chronologiques il y a un grand nombre d’applications telle que le traitement du signal, la finance, l’imagerie médicale le radar, et la communication. […] Cette étude présent

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Ziat, Ali Yazid. "Apprentissage de représentation pour la prédiction et la classification de séries temporelles." Thesis, Paris 6, 2017. http://www.theses.fr/2017PA066324/document.

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Nous nous intéressons au développement de méthodes qui répondent aux difficultés posées par l’analyse des séries temporelles. Nos contributions se focalisent sur deux tâches : la prédiction de séries temporelles et la classification de séries temporelles. Notre première contribution présente une méthode de prédiction et de complétion de séries temporelles multivariées et relationnelles. Le but est d’être capable de prédire simultanément l’évolution d’un ensemble de séries temporelles reliées entre elles selon un graphe, ainsi que de compléter les valeurs manquantes dans ces séries (pouvant cor

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Dilmi, Mohamed Djallel. "Méthodes de classification des séries temporelles : application à un réseau de pluviomètres." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2019. https://accesdistant.sorbonne-universite.fr/login?url=https://theses-intra.sorbonne-universite.fr/2019SORUS087.pdf.

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La question de l’impact du changement climatique sur l’évolution temporelle des précipitations ainsi que l’impact de l’ilot de chaleur parisien sur la répartition spatiale des précipitations motivent l’étude de la variabilité du cycle de l’eau à fine échelle en Île-de-France. Une façon d'analyser cette variabilité en utilisant les données d'un réseau de pluviomètres est d'effectuer une classification sur les séries temporelles mesurées par le réseau. Dans cette thèse, nous avons exploré deux approches pour la classification des séries temporelles : pour la première approche basée sur la descri

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Ziat, Ali Yazid. "Apprentissage de représentation pour la prédiction et la classification de séries temporelles." Electronic Thesis or Diss., Paris 6, 2017. http://www.theses.fr/2017PA066324.

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Nous nous intéressons au développement de méthodes qui répondent aux difficultés posées par l’analyse des séries temporelles. Nos contributions se focalisent sur deux tâches : la prédiction de séries temporelles et la classification de séries temporelles. Notre première contribution présente une méthode de prédiction et de complétion de séries temporelles multivariées et relationnelles. Le but est d’être capable de prédire simultanément l’évolution d’un ensemble de séries temporelles reliées entre elles selon un graphe, ainsi que de compléter les valeurs manquantes dans ces séries (pouvant cor

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Paquin, Jean. "Développement d'algorithmes pour l'analyse des séries temporelles des données de production d'eau potable." Thesis, National Library of Canada = Bibliothèque nationale du Canada, 2000. http://www.collectionscanada.ca/obj/s4/f2/dsk1/tape4/PQDD_0017/MQ56951.pdf.

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Rhéaume, François. "Une méthode de machine à état liquide pour la classification de séries temporelles." Thesis, Université Laval, 2012. http://www.theses.ulaval.ca/2012/28815/28815.pdf.

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L'intérêt envers la neuroscience informatique pour les applications d'intelligence arti- cielle est motivé par plusieurs raisons. Parmi elles se retrouve la rapidité avec laquelle le domaine evolue, promettant de nouvelles capacités pour l'ingénieur. Dans cette thèse, une méthode exploitant les récents avancements en neuroscience informatique est présentée: la machine à état liquide (\liquid state machine"). Une machine à état liquide est un modèle de calcul de données inspiré de la biologie qui permet l'apprentissage sur des

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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

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Boughrara, Adel. "Sur la modélisation dynamique retrospective et prospective des séries temporelles : une étude méthodologique." Aix-Marseille 3, 1997. http://www.theses.fr/1997AIX32054.

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Le propos de cette these est une evaluation critique des methodes de rapprochement entre les faits et la theorie economique. Il s'agit plus precisement, de questionner les methodes econometriques actuellement en vigueur relativement a l'epistemologie scientifique. Nous avons considere dans ce travail deux strategies de modelisation : celle, dite prospective de hansen- sargent et celle, dite retrospective, de hendry- sargan. Nous avons montre que, contrairement a ce qu'on a tendance a croire, la modelisation retrospective de hendry-sargan n'est pas conforme a la philosophie falsificationniste d

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Ouerfelli, Chokri. "La saisonnalité dans les séries temporelles : étude théorique et appliquée au tourisme tunisien." Dijon, 1999. http://www.theses.fr/1999DIJOE003.

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L'étude de la non stationnarité des séries saisonnières a montré que la saisonnalité est de nature déterministe et/ou stochastique et peut être à l'origine des variations observées d'une série économique. Ceci a permis d'établir que les méthodes officielles d'ajustement conduisent à de sévères distorsions des données. Ainsi, la saisonnalité ne doit pas être traitée comme un phénomène isolé ; elle peut transmettre de l'information sur les comportements des agents économiques. Nous avons jugé utile de l'intégrer dans notre analyse empirique des séries touristiques. Cela revient donc à analyser l

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