Academic literature on the topic 'Recherche des séries chronologique'
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Journal articles on the topic "Recherche des séries chronologique":
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Desjardins, Bertrand. "Introduction des micro-ordinateurs dans l’élaboration des données au programme de recherche en démographie historique." Cahiers québécois de démographie 8, no. 3 (January 6, 2009): 39–57. http://dx.doi.org/10.7202/600797ar.
Abstract:
RÉSUMÉ Le Programme de recherche en démographie historique (P.R.D.H.) du Département de démographie de l’Université de Montréal s’est donné pour tâche de reconstituer, à partir des registres paroissiaux, la population du Québec, de ses origines à 1850. Contraint d’utiliser les ordinateurs puisqu’une telle entreprise implique la manipulation de masses considérables d’informations, le P.R.D.H. a dû mettre au point un processus d’élaboration des données qui soit adapté à l’informatique. Ce processus comprend une série d’opérations distinctes : le dépouillement, le contrôle de l’intégralité du dépouillement, le codage, la mise en ordre chronologique, la perforation, la détection des erreurs et leur correction. Quoique livrant des données d’une excellente qualité, ce processus s’est montré trop lent et onéreux pour être utilisé sur de très grandes quantités de données. Heureusement l’avènement des micro-ordinateurs a permis au P.R.D.H. d’améliorer le processus en éliminant certaines étapes et en facilitant les autres. Cette expérience est d’un grand intérêt puisqu’elle constitue la première utilisation sur une grande échelle de micro-ordinateurs dans un processus d’élaboration des données tirées de documents très anciens.
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Banniard, Michel. "Cum tamen aduersos cogor habere deos (Rome, -50)… Manducando filius meus panem ego morieba de famen (Burgos, + 950) : le latin et ses métamorphoses en diachronie longue, des fluctuations du latin classique aux nouvelles régulations du protoroman." Archivum Latinitatis Medii Aevi 77, no. 1 (2019): 27–71. http://dx.doi.org/10.3406/alma.2019.2568.
Abstract:
Cet article a pour but de présenter une synthèse à propos des découvertes et progrès récents dans le domaine de l’évolution langagière du latin classique au protoroman, après un demi-siècle de recherche innovante due au concept neuf de sociolinguistique diachronique mis en oeuvre dans une convergence commune par un nombre significatif de chercheurs travaillant aussi bien en histoire de l’Antiquité tardive et du haut Moyen Age qu’en philologie latine et romane, et qu’en linguistique. En premier lieu, il définit une nouvelle zone chronologique s’étendant du troisième au septième siècle et un nouvel objet spécifique, la dite «latinophonie tardive » , tous deux définis comme un terme intermédiaire spécifique, du point de vue tant chronologique que typologique, entre la latinophonie classique et la romanophonie archaïque. En second lieu, il réfute l’explication de ce profond changement langagier par le recours démodé à une décomposition générale du latin en tant que conséquence mortelle d’une civilisation «décadente » , et il insiste à rebours sur le rôle éminent des facteurs internes positifs à l’oeuvre dans cette métamorphose. En troisième lieu, il cite une série de documents pragmatiques dont la langue écrite doit être caractérisée non plus comme du «vieux » latin, mais comme du latin «nouveau » , autrement dit du roman archaïque, fréquemment caché (dans le passé) et se dissimulant (dans le présent) sous une graphie latiniforme, régulière ou erratique, comme les propres acteurs de ces siècles comblaient adroitement le fossé invoqué entre la langue parlée et la langue écrite : l’histoire documentée par écrit des langues romanes doit ainsi commencer dès le huitième siècle.
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McGrail, Kimberlyn M., Meredith B. Lilly, Margaret J. McGregor, Anne-Marie Broemeling, Kia Salomons, Sandra Peterson, Rachael McKendry, and Morris L. Barer. "Health Care Services Use in Assisted Living: A Time Series Analysis." Canadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement 32, no. 2 (May 23, 2013): 173–83. http://dx.doi.org/10.1017/s0714980813000159.
Abstract:
RÉSUMÉCet article décrit le modèle réglementaire de la Colombie-Britannique pour l’aide à la vie autonome et était basée sur une analyse des séries chronologiques qui a examiné l’utilisation individuelle des services de soins de santé avant et après leur arrivée en résidence-services. Les 4 219 résidents étudiés dans résidences assistées étaient vieilles et surtout des femmes, 73 pour cent d’entre eux ayant une ou plusieurs principales maladies chroniques. L’utilisation des services de soins de santé a eu la tendance à augmenter avant le passage à la vie autonome, de diminuer au moment du déménagement (notamment pour les médecins généralistes, les médecins spécialistes, et les soins actifs), et de rester faible au cours des 12 mois de la période suivie. Ces effets positifs apparents ne sont pas insignifiantes; la cohorte de 1 894 résidents de la vie assistée utilisaient moins de 18 000 jours de soins actifs dans l’année après, par rapport à l’année précédente, de leur déménagement. La recherche dans l’avenir devrait examiner si et comment aide à la vie autonome affecte à long terme les voies de soins de santé pour les personnes âgées et, finalement, comment leur fonction et la qualité de la vie sont touchés.
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Saidou, Salifou, and Jean-Marie Karimou Ambouta. "Part contributive de la densité démographique au reverdissement de certaines zones fortement anthropisées du Sahel : cas des Communes d’Aguié et d’Ibohamane au Niger." International Journal of Biological and Chemical Sciences 14, no. 3 (June 19, 2020): 816–34. http://dx.doi.org/10.4314/ijbcs.v14i3.14.
Abstract:
Cette étude porte sur l’analyse de la dimension humaine dans l’explication du reverdissement observé dans le paysage de certaines zones fortement anthropisées du Sahel. A cet effet, la commune d’Aguié et celle d’Ibohamane ont été choisies en prenant en compte leur forte densité démographique. La méthodologie utilisée repose sur l’application d’une analyse corrélative couplée à des tests statistiques sur les valeurs de pluies annuelles, les densités démographiques et les valeurs de l’indice normalisé de végétation sur la série chronologique 1980-2018. Les résultats obtenus mettent en évidence deux séquences pluviométriques sèche et humide statistiquement significatives. Pour autant, la période humide récente bien installée à partir de la décennie 90 n’explique pas en totalité l’expression du reverdissement de ces zones. Des taux de 60% et 45% de ce changement sont associés à la densité démographique respectivement au niveau de la commune d’Aguié et celle d’Ibohamane. Ces résultats permettent de replacer le rôle central de la dimension humaine dans la mutation paysagère récente de certaines zones sahéliennes. A ce titre ils peuvent canaliser les réflexions sur la recherche des facteurs et conditions favorables à la mise à l’échelle du reverdissement.Mots clés : NDVI, Pluviométrie, Anthropisation, Reverdissement, RUE.
English Title: Contributing part of population density to the regreening of certain highly anthropized area of the Sahel: the case of Agué and Ibohamane municipalities in NigerThis study focuses on human dimension in the explanation of the the regreening process observed in certain areas of the Sahel region. For this purpose, the municipalities of Aguié and Ibohamane were chosen according to their high population density. The methodology used is based on the application of the correlative analysis coupled with statistical test on the annual rainfall values, population density values and the normalized vegetation index values, over 1980-2018 time series. The results obtained highlight two significant dry and wet sequences. However, the recent wet period, well established from the 1990s does not fully explain the regreening of these areas. Rates of 60% and 45% of this change are due to population density respectively in Aguié and Ibohamane case. These results replace the central role of human dimension in the dynamic change of sahelian landscapes and provide the keys that can guide the reflection on the search of factors and conditions favorable of scaling up of regreening.Keywords: NDVI, Rainfall, Anthropization, Regreening, RUE.
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Mahmoud Omar. "La guerre des Balkans et ses implications pour la vie socio-politique islamique en Europe du Sud-Est (1876-1914 après JC)." International Journal of Science and Society 4, no. 1 (February 15, 2022): 159–69. http://dx.doi.org/10.54783/ijsoc.v4i1.426.
Abstract:
Cette recherche décrit la série historique de l'occurrence des guerres des Balkans et leurs implications pour la vie musulmane là-bas. Cette étude a pris trois problèmes principaux, à savoir (1) les causes des guerres balkaniques, (2) la chronologie des guerres balkaniques, et (3) Quelles sont les implications des guerres balkaniques sur la vie socio-politique de l'Islam dans le Sud-Est. L'Europe . La méthode de recherche utilisée dans cette thèse est la méthode de recherche historique. 4 étapes, à savoir (1) Heuristique, (2) Critique de source/vérification, (3) Interprétation et (4) Historiographie. Deux approches sont utilisées dans cette étude, à savoir les approches politique et sociologique. Alors que la théorie que j'utilise dans cette recherche est la théorie. Théorie des conflits et du changement social. Les résultats des recherches que les auteurs ont obtenus sont les suivants : chronologiquement, la guerre des Balkans a été précédée par le problème de la Macédoine qui a finalement servi d'excuse pour légitimer la guerre. Fondamentalement, la principale cause de cette guerre des Balkans était due à l'ambition et à la rancune personnelle entre les dirigeants respectifs des pays des Balkans et de l'Empire ottoman. Elle est également portée par le déclin du sultanat, la domination russe, la guerre turco-italienne (1911-1912), l'idée de nationalisme, la propagande, la formation de l'alliance balkanique et l'échec de la diplomatie. Le déclenchement de la guerre des Balkans a non seulement entraîné des changements géopolitiques, mais a également été une catastrophe humanitaire pour les musulmans des Balkans qui, à cette époque, ont dû accepter le fait que leur situation n'était plus la même que lorsqu'elle était dirigée par des musulmans parce que l'autorité était passée aux non-musulmans
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Rouleau, Jean-Paul. "La vie religieuse féminine en évolution et sous observation. Un aperçu historique." Articles 67 (December 14, 2011): 209–14. http://dx.doi.org/10.7202/1006774ar.
Abstract:
Dans un regard d’ensemble sur la recherche des sciences humaineset sociales concernant les communautés religieuses, y compris les communautésféminines, au Québec, depuis 1960 jusqu’à aujourd’hui, cet article identifiequelques caractéristiques de cette activité à partir de paramètres qui lui sontpropres : volume, distribution chronologique, disciplines utilisées, auteur(e)s,types de recherche, centres d’intérêt, méthodologies. En conclusion, il suggèrequelques pistes de recherche susceptibles de renouveler l’intérêt des scientifiquespour ce domaine d’étude.
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Matthews, Sarah F. "Jaber F. Gubrium and Andrea Sankar (eds.). Qualitative Methods in Aging Research. Thousand Oaks, CA: Sage Publications, 1994, pp; 294." Canadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement 14, no. 4 (1995): 795–96. http://dx.doi.org/10.1017/s0714980800016470.
Abstract:
RésuméEn plus d'une introduction, ce recueil comprend 16 articles de chercheurs en gérontologie qui étudient divers aspects du processus de recherche en se fondant sur leur expérience personnelle en recherche qualitative. Le livre se divise en cinq parties, chacune se situant à une étape chronologique d'un projet de recherche qualitative, soit: la conception; la planification; la collecte de données; les formes d'analyse; la rédaction et les recommandations. Les auteurs discutent des éléments ayant contribué au succès de leur recherche ainsi que des obstacles qu'ils ont dû surmonter. Ce livre est facile à lire et serait très utile dans le cadre de cours sur les méthodes de recherche gérontologiques.
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Charpentier, Isabelle. "Les séries politiques, marqueurs de classe et de distinction." Politiques de communication N° 20-21, no. 1 (March 6, 2024): 321–58. http://dx.doi.org/10.3917/pdc.020.0321.
Abstract:
Exprimant une préférence télévisuelle rare, le public des séries politiques ne se répartit pas socialement et culturellement au hasard : il apparaît plutôt masculin, âgé, appartenant aux catégories supérieures, aisé, diplômé et politisé. Très intéressé par la politique, bien informé, il est très exigeant et sélectif dans le choix des séries « de qualité » qu’il regarde, dans lesquelles il recherche surtout une réflexion politique et sociale critique. L’« omnivorisme » qui pourrait sembler le caractériser dans une première vision rapide ne peut faire illusion : ses autres pratiques culturelles, tout aussi distinctives, permettent de le considérer très nettement comme relevant des publics les plus cultivés. Mais beaucoup reste à découvrir concernant les séries politiques tout comme leurs amateurs. Le champ de recherche encore peu défriché ouvert aux sciences sociales et politiques par l’analyse des conditions de production et de réception des séries politiques est immense, tant apparaissent saillantes les questions que posent les modalités de création et les usages sociaux et politiques multiples de ces biens symboliques spécifiques.
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Dinga, Bruno, Jimbo Henry Claver, Kum Kwa Cletus, and Shu Felix Che. "Modeling and Predicting Exchange Rate Volatility: Application of Symmetric GARCH and Asymmetric EGARCH and GJR-GARCH Models." Journal of the Cameroon Academy of Sciences 19, no. 2 (August 3, 2023): 155–78. http://dx.doi.org/10.4314/jcas.v19i2.6.
Abstract:
La modélisation et la prévision de la volatilité sont devenues de plus en plus importantes ces derniers temps étant donné qu’une compréhension de la volatilité future peut aider les investisseurs et les diverses parties prenantes à minimiser leurs pertes. Cet article applique l’analyse de séries chronologiques univariées dans la modélisation et la prédiction de la volatilité des taux de change entre le FCFA Camerounais (XAF) et le Dollar Américain (USD) et entre le FCFA Camerounais et le Yuan Chinois (CNY). En utilisant les prix de clôture quotidiens du 1er Janvier 2017 au 30 Septembre 2022, les modèles d’hétéroscédasticité conditionnelle autorégressive généralisée symétrique (GARCH) et asymétrique GARCH exponentiel (EGARCH) et Glosten-Jagannathan-Runkle GARCH (GJR-GARCH) sont utilisés pour capturer des faits stylisés sur l’échange rendements des taux. Les ensembles de données dans l’échantillon et hors échantillon contiennent des données du 1er Janvier 2017 au 31 Décembre 2021 et du 1er Janvier 2022 au 30 Septembre 2022 respectivement. Les résidus sont supposés suivre les distributions normale, t et d’erreur généralisée avec leurs homologues asymétriques. En considérant le modèle avec les critères d’information d’Akaike (AIC) les plus bas, l’article trouve ARMA (0,1) + GJRGARCH (1,1) - SGED et ARMA(1,1)+GJR-GARCH(2,2) - SGED comme les modèles les plus appropriés pour décrire la volatilité des rendements des taux de change USD/XAF et CNY/XAF respectivement. De même, ARMA(0,1)+GARCH(1,1) - SGED et ARMA(1,1)+GJR-GARCH(2,2)-SGED sont les meilleurs modèles prédictifs hors échantillon pour la volatilité de taux de change USD/XAF et CNY/XAF utilisent respectivement l’erreur absolue moyenne (MAE) et l’erreur quadratique moyenne (RMSE). Les effets de levier caractérisent le taux de change CNY/XAF mais sont absents des données sur le taux de change USD/XAF. Les résultats montrent que les modèles hétéroscédastiques conditionnels peuvent être utilisés efficacement pour modéliser et prédire la volatilité conditionnelle des séries de taux de change. Cette recherche recommande que, dans la conception de politiques de taux de change appropriées, les autorités monétaires Camerounaises et la BEAC prennent en considération le fait que le marché des taux de change est très volatil et réagit différemment aux bonnes comme aux mauvaises nouvelles. Modeling and predicting volatility has become increasingly important in recent times given that an understanding of future volatility can help investors and various stakeholders to minimize their losses. This paper applies univariate time series analysis in the modeling and prediction of the volatility of the exchange rates between Cameroon’s FCFA (XAF) and the US Dollar (USD) and between Cameroon’s FCFA and the Chinese Yuan (CNY). Using daily closing prices from 01 January 2017 to 30 September 2022, both symmetric Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH) and asymmetric Exponential GARCH (EGARCH) and Glosten-Jagannathan-Runkle GARCH (GJR-GARCH) models are used to capture stylized facts about exchange rate returns. The in-sample and out-of-sample data sets contain data from 01 January 2017 to 31 December 2021 and from 01 January 2022 to 30 September 2022 respectively. The residuals are assumed to follow the normal, student’s t and generalized error distributions along with their skewed counterparts. Considering the model with the lowest Akaike Information Criteria (AIC), the paper finds ARMA(0,1) + GJR-GARCH(1,1) - SGED1 and ARMA(1,1)+GJR-GARCH(2,2) - SGED as the most appropriate models to estimate the volatility of the USD/XAF and CNY/XAF exchange rate returns respectively. Equally, ARMA(0,1)+GARCH(1,1) - SGED and ARMA(1,1)+GJR-GARCH(2,2)-SGED are the best out-of-sample predictive models for the volatility of the USD/XAF and CNY/XAF exchange rate returns respectively using Mean Absolute Error (MAE) and Root Mean Square Error (RMSE). Leverage effects are found to characterize the CNY/XAF exchange rate but absent in the USD/XAF exchange rate data. The results show that conditional heteroscedastic models can be effectively used to model and predict the conditional volatility of exchange rate series. This research recommends that, in the design of appropriate exchange rate policies, Cameroon’s monetary authorities and BEAC should take into consideration the fact that the exchange rate market is very volatile and reacts differently to both good and bad news.
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Letalle, Laurie, Emilie Longobardi, and Yannick Courbois. "Effet de l’âge chronologique sur l’autorégulation et l’hétérorégulation chez des jeunes présentant une déficience intellectuelle." Revue francophone de la déficience intellectuelle 25 (November 17, 2014): 37–51. http://dx.doi.org/10.7202/1027326ar.
Abstract:
Cette recherche étudie l’effet de l’âge chronologique sur l’autorégulation et l’hétérorégulation au sein de dyades jeune-éducateur lors d’une tâche de résolution de problème. Elle compare trois groupes de jeunes présentant une déficience intellectuelle d’âges chronologiques distincts, mais appariés selon leur âge de développement intellectuel. Les processus de régulation sont évalués auprès des 24 dyades à l’aide de la grille d’analyse des stratégies autorégulatrices et hétérorégulatrices de Nader-Grosbois (2007a). Les résultats mettent en évidence l’influence de l’âge chronologique sur les compétences autorégulatrices et le soutien offert par l’environnement social. Malgré l’expérience de vie plus longue, l’autorégulation est plus faible et l’hétérorégulation de l’éducateur est plus élevée chez les participants les plus âgés. En outre, il existe un lien négatif entre l’autorégulation du jeune et l’hétérorégulation de l’éducateur.
Dissertations / Theses on the topic "Recherche des séries chronologique":
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Vuillemin, Benoit. "Recherche de règles de prédiction dans un contexte d'Intelligence Ambiante." Thesis, Lyon, 2020. http://www.theses.fr/2020LYSE1120.
Abstract:
Cette thèse traite du sujet de l’intelligence ambiante, fusion entre l’intelligence artificielle et l’internet des objets. L’objectif de ce travail est d’extraire des règles de prédiction à partir des données fournies par les objets connectés dans un environnement, afin de proposer aux utilisateurs des automatisations. Notre principale motivation repose sur la confidentialité, les interactions entre utilisateurs et l’explicabilité du fonctionnement du système. Dans ce contexte, plusieurs contributions ont été apportées. La première est une architecture d’intelligence ambiante qui fonctionne localement et traite les données provenant d’un seul environnement connecté. La seconde est un processus de discrétisation sans a priori sur les données d’entrée, permettant de prendre en compte les différentes données provenant de divers objets. La troisième est un nouvel algorithme de recherche de règles sur une série temporelle, qui évite les limitations des algorithmes de l’état de l’art. L’approche a été validée par des tests sur deux bases de données réelles. Enfin, les perspectives de développement du système sont présentéesThis thesis deals with the subject of Ambient Intelligence, the fusion between Artificial Intelligence and the Internet of Things. The goal of this work is to extract prediction rules from the data provided by connected objects in an environment, in order to propose automation to users. Our main concern relies on privacy, user interactions, and the explainability of the system’s operation. In this context, several contributions were made. The first is an ambient intelligence architecture that operates locally, and processes data from a single connected environment. The second is a discretization process without a priori on the input data, allowing to take into account different kinds of data from various objects. The third is a new algorithm for searching rules over a time series, which avoids the limitations of stateoftheart algorithms. The approach was validated by tests on two real databases. Finally, prospects for future developments in the system are presented
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Jiao, Yang. "Applications of artificial intelligence in e-commerce and finance." Electronic Thesis or Diss., Evry, Institut national des télécommunications, 2018. http://www.theses.fr/2018TELE0002.
Abstract:
L'Intelligence Artificielle est présente dans tous les aspects de notre vie à l'ère du Big Data. Elle a entraîné des changements révolutionnaires dans divers secteurs, dont le commerce électronique et la finance. Dans cette thèse, nous présentons quatre applications de l'IA qui améliorent les biens et services existants, permettent l'automatisation et augmentent considérablement l'efficacité de nombreuses tâches dans les deux domaines. Tout d'abord, nous améliorons le service de recherche de produits offert par la plupart des sites de commerce électronique en utilisant un nouveau système de pondération des termes pour mieux évaluer l'importance des termes dans une requête de recherche. Ensuite, nous construisons un modèle prédictif sur les ventes quotidiennes en utilisant une approche de prévision des séries temporelles et tirons parti des résultats prévus pour classer les résultats de recherche de produits afin de maximiser les revenus d'une entreprise. Ensuite, nous proposons la difficulté de la classification des produits en ligne et analysons les solutions gagnantes, consistant en des algorithmes de classification à la pointe de la technologie, sur notre ensemble de données réelles. Enfin, nous combinons les compétences acquises précédemment à partir de la prédiction et de la classification des ventes basées sur les séries temporelles pour prédire l'une des séries temporelles les plus difficiles mais aussi les plus attrayantes : le stock. Nous effectuons une étude approfondie sur chaque titre de l'indice S&P 500 en utilisant quatre algorithmes de classification à la pointe de la technologie et nous publions des résultats très prometteursArtificial Intelligence has penetrated into every aspect of our lives in this era of Big Data. It has brought revolutionary changes upon various sectors including e-commerce and finance. In this thesis, we present four applications of AI which improve existing goods and services, enables automation and greatly increase the efficiency of many tasks in both domains. Firstly, we improve the product search service offered by most e-commerce sites by using a novel term weighting scheme to better assess term importance within a search query. Then we build a predictive model on daily sales using a time series forecasting approach and leverage the predicted results to rank product search results in order to maximize the revenue of a company. Next, we present the product categorization challenge we hold online and analyze the winning solutions, consisting of the state-of-the-art classification algorithms, on our real dataset. Finally, we combine skills acquired previously from time series based sales prediction and classification to predict one of the most difficult but also the most attractive time series: stock. We perform an extensive study on every single stocks of S&P 500 index using four state-of-the-art classification algorithms and report very promising results
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Çinar, Yagmur Gizem. "Prédiction de séquences basée sur des réseaux de neurones récurrents dans le contexte des séries temporelles et des sessions de recherche d'information." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019GREAM079.
Abstract:
Cette thèse examine les défis de la prédiction de séquence dans différents scénarios, tels que la prédiction de séquence à l'aide de réseaux de neurones récurrents (RNN) dans le contexte des séries temporelles et des sessions de recherche d'informations (RI). Prédire les valeurs inconnues suivant certaines valeurs précédemment observées est appelée prédiction de séquence. Elle est largement applicable à de nombreux domaines où un comportement séquentiel est observé dans les données. Dans cette étude, nous nous concentrons sur deux tâches de prédiction de séquences: la prévision de séries temporelles et la prédiction de la requête suivante dans une session de recherche d'informations.Les séries temporelles comprennent souvent des pseudo-périodes, c'est-à-dire des intervalles de temps avec une forte corrélation entre les valeurs des séries temporelles. Les changements saisonniers dans les séries temporelles météorologiques ou la consommation d'électricité le jour et la nuit sont quelques exemples de pseudo-périodes. Dans un scénario de prévision, les pseudo-périodes correspondent à la différence entre les positions de la sortie prévue et les entrées spécifiques. Afin de capturer des périodes dans des RNN, une mémoire de la séquence d'entrée est requise. Les RNN séquence à séquence (avec mécanisme d'attention) réutilisent des (représentations des) valeurs d'entrée spécifiques pour prédire les valeurs de sortie. Les RNN séquence à séquence avec un mécanisme d'attention semblent convenir à la capture de périodes. Ainsi, nous explorons d’abord la capacité d’un mécanisme d’attention dans ce contexte. Cependant, selon notre analyse initiale, un mécanisme d’attention standard ne permet pas de capturer les périodes. Par conséquent, nous proposons un modèle RNN d’attention basé sur le contenu et sensible à la période. Ce modèle étend les RNN séquence à séquence de l'état de l'art avec un mécanisme d’attention. Il vise à capturer les périodes dans une série temporelle avec ou sans valeurs manquantes. Nos résultats expérimentaux avec des RNN contenant un mécanisme d'attention basé sur le contenu et sensible à la période montrent une amélioration significative des performances de prévision des séries temporelles univariées et multivariées sur plusieurs ensembles de données disponibles publiquement.La prédiction de la requête suivante est un autre défi de la prédiction de séquence. La prédiction de la requête suivante aide les utilisateurs à désambiguïser leur requête, à explorer différents aspects de leur besoin en information ou à former une requête précise et succincte qui permet d’optimiser les performances de la recherche. Une session de recherche est dynamique et les besoins en informations d'un utilisateur peuvent changer au cours d'une session de recherche à la suite des interactions de recherche. De plus, les interactions d'un utilisateur avec un moteur de recherche influencent les reformulations de requêtes de l'utilisateur. Considérant cette influence sur les formulations de requête, nous analysons d’abord l’origine des mots des requêtes suivantes. En utilisant l’analyse des sources des mots de requête, nous proposons deux approches de prédiction de requête: une vue d'ensemble et une vue de séquence. La vue d'ensemble adapte une approche de sac de mots en utilisant un nouvel ensemble de traits définis en fonction des sources d'analyse des mots des requêtes suivantes. Ici, la prochaine requête est prédite en utilisant un apprentissage de classification. La vue de séquence étend un modèle RNN hiérarchique en prenant en compte les sources des mots des requêtes suivantes dans la prédiction. Les sources des mots des requêtes suivantes sont incorporées à l'aide d'un mécanisme d'attention sur les mots d'interaction. Nous avons observé que l’utilisation de l’approche séquentielle, une formulation naturelle du problème, et l’exploitation de toutes les sources des mots permettent d’améliorer la prédiction des requêtes suivantesThis thesis investigates challenges of sequence prediction in different scenarios such as sequence prediction using recurrent neural networks (RNNs) in the context of time series and information retrieval (IR) search sessions. Predicting the unknown values that follow some previously observed values is basically called sequence prediction.It is widely applicable to many domains where a sequential behavior is observed in the data. In this study, we focus on two different types of sequence prediction tasks: time series forecasting and next query prediction in an information retrieval search session.Time series often display pseudo-periods, i.e. time intervals with strong correlation between values of time series. Seasonal changes in weather time series or electricity usage at day and night time are some examples of pseudo-periods. In a forecasting scenario, pseudo-periods correspond to the difference between the positions of the output being predicted and specific inputs.In order to capture periods in RNNs, one needs a memory of the input sequence. Sequence-to-sequence RNNs (with attention mechanism) reuse specific (representations of) input values to predict output values. Sequence-to-sequence RNNs with an attention mechanism seem to be adequate for capturing periods. In this manner, we first explore the capability of an attention mechanism in that context. However, according to our initial analysis, a standard attention mechanism did not perform well to capture the periods. Therefore, we propose a period-aware content-based attention RNN model. This model is an extension of state-of-the-art sequence-to-sequence RNNs with attention mechanism and it is aimed to capture the periods in time series with or without missing values.Our experimental results with period-aware content-based attention RNNs show significant improvement on univariate and multivariate time series forecasting performance on several publicly available data sets.Another challenge in sequence prediction is the next query prediction. The next query prediction helps users to disambiguate their search query, to explore different aspects of the information they need or to form a precise and succint query that leads to higher retrieval performance. A search session is dynamic, and the information need of a user might change over a search session as a result of the search interactions. Furthermore, interactions of a user with a search engine influence the user's query reformulations. Considering this influence on the query formulations, we first analyze where the next query words come from? Using the analysis of the sources of query words, we propose two next query prediction approaches: a set view and a sequence view.The set view adapts a bag-of-words approach using a novel feature set defined based on the sources of next query words analysis. Here, the next query is predicted using learning to rank. The sequence view extends a hierarchical RNN model by considering the sources of next query words in the prediction. The sources of next query words are incorporated by using an attention mechanism on the interaction words. We have observed using sequence approach, a natural formulation of the problem, and exploiting all sources of evidence lead to better next query prediction
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Linardi, Michele. "Variable-length similarity search for very large data series : subsequence matching, motif and discord detection." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne Paris Cité, 2019. http://www.theses.fr/2019USPCB056.
Abstract:
Les séries de données ou série chronologique (suite de valeurs numériques représentant l’évolution d’une quantité) sont devenues l’un des types de données les plus importants et les plus populaires, omniprésents dans presque tous les domaines scientifiques. Au cours des deux dernières décennies, mais de manière encore plus évidente au cours de cette dernière période, l’intérêt porté à ce type de données s’accroît rapidement. La raison en est principalement due aux récents progrès des technologies de détection, de mise en réseau, de traitement de données et de stockage, qui ont considérablement aidé le processus de génération et de collecte de grandes quantités de séries de données. La recherche de similarité de séries de données est devenue une opération fondamentale au cœur de plusieurs algorithmes d’analyse et applications liées aux collections de séries de données. De nombreuses solutions à différents problèmes d’exploration de données, telles que le regroupement (clustering), la mise en correspondance des sous-séquences (subsequence matching), l’imputation des valeurs manquantes (imputation of missing values), la découverte de motifs (motif discovery) et la détection d’anomalies (discord discovery) sont basés sur l’utilisation de la recherche de similarité. À cet égard, toutes les solutions sur mesure pour les problèmes susmentionnés nécessitent la connaissance préalable de la longueur de la série, sur laquelle une recherche de similarité est effectuée. Dans ce scénario, l’utilisateur doit connaître la longueur des résultats attendus, ce qui est souvent une hypothèse irréaliste. Cet aspect est donc très important. Dans plusieurs cas, la longueur est un paramètre critique qui influence sensiblement la qualité du résultat final. En détail, nous avons noté que les index de séries de données permettent d’effectuer une recherche de similarité rapide. Néanmoins, tous les index existants ne peuvent répondre qu’aux requêtes d’une seule longueur (fixées au moment de la construction de l’index), ce qui constitue une limite sévère. Dans cette thèse, nous proposons d’abord ULISSE, le premier index de série de données conçue pour répondre aux requêtes de recherche de similarité de longueur variable. Notre contribution est double. Premièrement, nous introduisons une nouvelle technique de représentation, qui résume efficacement et succinctement plusieurs séquences de différentes longueurs. Sur la base de l’index proposé, nous décrivons des algorithmes efficaces pour la recherche de similarité approximative et exacte, combinant des visites d’index sur disque et des analyses séquentielles en mémoire. Notre approche prend en charge les séquences non normalisées et normalisées, et peut être utilisée sans modification avec la distance Euclidienne et la déformation temporelle dynamique (DTW), pour répondre aux requêtes de type : κ-NN et ε-range. Nous évaluons notre approche de manière expérimentale en utilisant plusieurs jeux de données synthétiques et réels. Les résultats montrent que ULISSE s’est révélé de nombreuse fois plus efficace en termes de coût d’espace et de temps, par rapport aux approches concurrentes. Par la suite, nous introduisons un nouveau framework, qui fournit un algorithme de recherche exacte de motifs (séquences fréquentes) et d’anomalies, qui trouve efficacement tous les motifs et les anomalies de tailles différentes. L’évaluation expérimentale que nous avons effectuée sur plusieurs ensembles de données réelles montre que nos approches sont jusqu’à des ordres de grandeur plus rapides que les alternatives. Nous démontrons en outre que nous pouvons supprimer la contrainte irréaliste d’effectuer des analyses en utilisant une longueur prédéfinie, ce qui conduit à des résultats plus intuitifs et exploitables, qui auraient autrement été manquésData series (ordered sequences of real valued points, a.k.a. time series) has become one of the most important and popular data-type, which is present in almost all scientific fields. For the last two decades, but more evidently in this last period the interest in this data-type is growing at a fast pace. The reason behind this is mainly due to the recent advances in sensing, networking, data processing and storage technologies, which have significantly assisted the process of generating and collecting large amounts of data series. Data series similarity search has emerged as a fundamental operation at the core of several analysis tasks and applications related to data series collections. Many solutions to different data mining problems, such as Clustering, Subsequence Matching, Imputation of Missing Values, Motif Discovery, and Anomaly detection work by means of similarity search. Data series indexes have been proposed for fast similarity search. Nevertheless all existing indexes can only answer queries of a single length (fixed at index construction time), which is a severe limitation. In this regard, all solutions for the aforementioned problems require the prior knowledge of the series length, on which similarity search is performed. Consequently, the user must know the length of the expected results, which is often an unrealistic assumption. This aspect is thus of paramount importance. In several cases, the length is a critical parameter that heavily influences the quality of the final outcome. In this thesis, we propose scalable solutions that enable variable-length analysis of very large data series collections. We propose ULISSE, the first data series index structure designed for answering similarity search queries of variable length. Our contribution is two-fold. First, we introduce a novel representation technique, which effectively and succinctly summarizes multiple sequences of different length. Based on the proposed index, we describe efficient algorithms for approximate and exact similarity search, combining disk based index visits and in-memory sequential scans. Our approach supports non Z-normalized and Z-normalized sequences, and can be used with no changes with both Euclidean Distance and Dynamic Time Warping, for answering both κ-NN and ε-range queries. We experimentally evaluate our approach using several synthetic and real datasets. The results show that ULISSE is several times, and up to orders of magnitude more efficient in terms of both space and time cost, when compared to competing approaches. Subsequently, we introduce a new framework, which provides an exact and scalable motif and discord discovery algorithm that efficiently finds all motifs and discords in a given range of lengths. The experimental evaluation we conducted over several diverse real datasets show that our approaches are up to orders of magnitude faster than the alternatives. We moreover demonstrate that we can remove the unrealistic constraint of performing analytics using a predefined length, leading to more intuitive and actionable results, which would have otherwise been missed
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Schroeder, Pascal. "Performance guaranteeing algorithms for solving online decision problems in financial systems." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2019. http://www.theses.fr/2019LORR0143.
Abstract:
Cette thèse contient quelques problèmes de décision financière en ligne et des solutions. Les problèmes sont formulés comme des problèmes en ligne (OP) et des algorithmes en ligne (OA) sont créés pour résoudre. Comme il peut y avoir plusieurs OAs pour le même OP, il doit y avoir un critère afin de pouvoir faire des indications au sujet de la qualité d’un OA. Dans cette thèse ces critères sont le ratio compétitif (c), la différence compétitive (cd) et la performance numérique. Un OA qui a un c ou cd plus bas qu’un autre est à préférer. Un OA qui possède le c le plus petit est appelé optimal. Nous considérons les OPs suivants. Le problème de conversion en ligne (OCP), le problème de sélection de portefeuille en ligne (PSP) et le problème de gestion de trésorerie en ligne (CMP). Après le premier chapitre d’introduction, les OPs, la notation et l’état des arts dans le champ des OPs sont présentés. Dans le troisième chapitre on résoudre trois variantes des OCP avec des prix interconnectés. En Chapitre 4 on travaille encore sur le problème de recherche de série chronologie avec des prix interconnectés et on construit des nouveaux OAs. À la fin de ce chapitre l’OA k-DIV est créé pour le problème de recherche générale des k maximums. k-DIV est aussi optimal. En Chapitre 5 on résout le PSP avec des prix interconnectés. L’OA créé s’appelle OPIP et est optimal. En utilisant les idées de OPIP, on construit un OA pour le problème d’échange bidirectionnel qui s’appelle OCIP et qui est optimal. Avec OPIP, on construit un OA optimal pour le problème de recherche bidirectionnel (OA BUND) sachant les valeurs de θ_1 et θ_2. Pour des valeurs inconnues, on construit l’OA RUN qui est aussi optimal. Les chapitres 6 et 7 traitent sur le CMP. Dans les deux chapitres il y a des tests numériques afin de pouvoir comparer la performance des OAs nouveaux avec celle des OAs déjà établies. En Chapitre 6 on construit des OAs optimaux ; en chapitre 7 on construit des OA qui minimisent cd. L’OA BCSID résoudre le CMP avec des demandes interconnectées ; LOA aBBCSID résoudre le problème lorsqu’ on connaît les valeurs de θ_1,θ_2,m et M. L’OA n’est pas optimal. En Chapitre 7 on résout le CMP par rapport à m et M en minimisant cd (OA MRBD). Ensuite on construit l’OA HMRID et l’OA MRID pour des demandes interconnectées. MRID minimise cd et HMRID est un bon compromis entre la performance numérique et la minimisation de cdThis thesis contains several online financial decision problems and their solutions. The problems are formulated as online problems (OP) and online algorithms (OA) are created to solve them. Due to the fact that there can be various OA for the same OP, there must be some criteria with which one can make statements about the quality of an OA. In this thesis these criteria are the competitive ratio (c), the competitive difference (cd) and the numerical performance. An OA with a lower c is preferable to another one with a higher value. An OA that has the lowest c is called optimal. We consider the following OPS. The online conversion problem (OCP), the online portfolio selection problem (PSP) and the cash management problem (CMP). After the introductory chapter, the OPs, the notation and the state of the art in the field of OPs is presented. In the third chapter, three variants of the OCP with interrelated prices are solved. In the fourth chapter the time series search with interrelated prices is revisited and new algorithms are created. At the end of the chapter, the optimal OA k-DIV for the general k-max search with interrelated prices is developed. In Chapter 5 the PSP with interrelated prices is solved. The created OA OPIP is optimal. Using the idea of OPIP, an optimal OA for the two-way trading is created (OCIP). Having OCIP, an optimal OA for the bi-directional search knowing the values of θ_1 and θ_2 is created (BUND). For unknown θ_1 and θ_2, the optimal OA RUNis created. The chapter ends with an empirical (for OPIP) and experimental (for OCIP, BUND and RUN) testing. Chapters 6 and 7 deal with the CMP. In both of them, a numerical testing is done in order to compare the numerical performance of the new OAs to the one of the already established ones. In Chapter 6 an optimal OA is constructed; in Chapter 7, OAs are designed which minimize cd. The OA BCSID solves the CMP with interrelated demands to optimality. The OA aBBCSID solves the CMP when the values of de θ_1, θ_2,m and M are known; however, this OA is not optimal. In Chapter 7 the CMP is solved, knowing m and M and minimizing cd (OA MRBD). For the interrelated demands, a heuristic OA (HMRID) and a cd-minimizing OA (MRID) is presented. HMRID is good compromise between the numerical performance and the minimization of cd. The thesis concludes with a short discussion about shortcomings of the considered OPs and the created OAs. Then some remarks about future research possibilities in this field are given
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Jiao, Yang. "Applications of artificial intelligence in e-commerce and finance." Thesis, Evry, Institut national des télécommunications, 2018. http://www.theses.fr/2018TELE0002/document.
Abstract:
L'Intelligence Artificielle est présente dans tous les aspects de notre vie à l'ère du Big Data. Elle a entraîné des changements révolutionnaires dans divers secteurs, dont le commerce électronique et la finance. Dans cette thèse, nous présentons quatre applications de l'IA qui améliorent les biens et services existants, permettent l'automatisation et augmentent considérablement l'efficacité de nombreuses tâches dans les deux domaines. Tout d'abord, nous améliorons le service de recherche de produits offert par la plupart des sites de commerce électronique en utilisant un nouveau système de pondération des termes pour mieux évaluer l'importance des termes dans une requête de recherche. Ensuite, nous construisons un modèle prédictif sur les ventes quotidiennes en utilisant une approche de prévision des séries temporelles et tirons parti des résultats prévus pour classer les résultats de recherche de produits afin de maximiser les revenus d'une entreprise. Ensuite, nous proposons la difficulté de la classification des produits en ligne et analysons les solutions gagnantes, consistant en des algorithmes de classification à la pointe de la technologie, sur notre ensemble de données réelles. Enfin, nous combinons les compétences acquises précédemment à partir de la prédiction et de la classification des ventes basées sur les séries temporelles pour prédire l'une des séries temporelles les plus difficiles mais aussi les plus attrayantes : le stock. Nous effectuons une étude approfondie sur chaque titre de l'indice S&P 500 en utilisant quatre algorithmes de classification à la pointe de la technologie et nous publions des résultats très prometteursArtificial Intelligence has penetrated into every aspect of our lives in this era of Big Data. It has brought revolutionary changes upon various sectors including e-commerce and finance. In this thesis, we present four applications of AI which improve existing goods and services, enables automation and greatly increase the efficiency of many tasks in both domains. Firstly, we improve the product search service offered by most e-commerce sites by using a novel term weighting scheme to better assess term importance within a search query. Then we build a predictive model on daily sales using a time series forecasting approach and leverage the predicted results to rank product search results in order to maximize the revenue of a company. Next, we present the product categorization challenge we hold online and analyze the winning solutions, consisting of the state-of-the-art classification algorithms, on our real dataset. Finally, we combine skills acquired previously from time series based sales prediction and classification to predict one of the most difficult but also the most attractive time series: stock. We perform an extensive study on every single stocks of S&P 500 index using four state-of-the-art classification algorithms and report very promising results
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Gagnon, Jean-François. "Prévision humaine de séries temporelles." Doctoral thesis, Université Laval, 2014. http://hdl.handle.net/20.500.11794/25243.
Abstract:
La fonction cognitive de prévision est à la base du processus de décision dans plusieurs domaines de travail tels que les finances, la gestion des inventaires et la médecine. Les individus en charge de prendre des décisions quant à l’évolution de situations dynamiques complexes commettent régulièrement des erreurs, généralement attribuées à l’utilisation de stratégies décisionnelles simplificatrices : les heuristiques. Ces heuristiques sont décrites comme irrationnelles puisqu’elles ne tiennent pas compte de l’ensemble des informations disponibles pour porter un jugement sur l’évolution future d’une situation. À l’inverse, la classe de modèle du jugement linéaire constituerait la norme rationnelle dans ce contexte. Les modèles de jugement linéaire stipulent qu’un jugement optimal rationnel intègre et pondère linéairement l’ensemble des indices disponibles pour la prévision d’un critère au sein d’une seule représentation. Plus le jugement d’une personne s’écarterait du jugement linéaire, plus il serait irrationnel. La thèse remet cet énoncé en question et tente de valider une vision plus adaptative de la rationalité dans un contexte de prévision de situations dynamiques complexes. La rationalité dite écologique considère que la norme rationnelle ne doit pas être absolue, mais plutôt définie en fonction des contraintes environnementales. Selon cette vision de la rationalité, il est possible que dans un environnement favorable, une heuristique donnée soit plus performante que l’application d’une règle de jugement linéaire. Les individus sélectionneraient ainsi la stratégie la plus adaptée au contexte à partir d’un bassin de stratégies disponibles en mémoire à long terme. Or, à l’aide de simulations, la présente thèse démontre qu’il est possible que des heuristiques simplificatrices performent mieux que le jugement linéaire et que cette modulation dépend en partie des contraintes environnementales. La thèse suggère ensuite que les individus appliquent différentes stratégies en fonction des contraintes environnementales et que la stratégie appliquée est généralement adaptée à la nature de la situation. Finalement, la thèse indique que certaines limites cognitives ont également un impact sur la sélection de stratégies de prévision. Dans l’ensemble, ce patron de résultats appuie une vision écologique de la rationalité, mais souligne également que les limites cognitives fondamentales des individus contraignent le bassin de stratégies disponibles.
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Faure, Cynthia. "Détection de ruptures et identification des causes ou des symptômes dans le fonctionnement des turboréacteurs durant les vols et les essais." Thesis, Paris 1, 2018. http://www.theses.fr/2018PA01E059/document.
Abstract:
L'analyse de séries temporelles multivariées, créées par des capteurs présents sur le moteur d'avion durant un vol ou un essai, représente un nouveau challenge pour les experts métier en aéronautique. Chaque série temporelle peut être décomposée de manière univariée en une succession de phases transitoires, très connues par les experts, et de phases stabilisées qui sont moins explorées bien qu'elles apportent beaucoup d'informations sur le fonctionnement d'un moteur. Notre projet a pour but de convertir ces séries temporelles en une succession de labels, désignant des phases transitoires et stabilisées dans un contexte bivarié. Cette transformation des données donne lieu à plusieurs perspectives : repérer dans un contexte univarié ou bivarié les patterns similaires durant un vol, trouver des tronçons de courbes similaires à une courbe donnée, identifier les phases atypiques, détecter ses séquences de labels fréquents et rares durant un vol, trouver le vol le plus représentatif et déterminer les vols «volages». Ce manuscrit propose une méthodologie pour automatiquement identifier les phases transitoires et stabilisées, classer les phases transitoires, labelliser des séries temporelles et les analyser. Tous les algorithmes sont appliqués à des données de vols et les résultats sont validés par les expertsAnalysing multivariate time series created by sensors during a flight or a bench test represents a new challenge for aircraft engineers. Each time series can be decomposed univariately into a series of stabilised phases, well known by the expert, and transient phases that are merely explored but very informative when the engine is running. Our project aims at converting these time series into a succession of labels, designing transient and stabilised phases in a bivariate context. This transformation of the data will allow several perspectives: tracking similar behaviours or bivariate patterns seen during a flight, finding similar curves from a given curve, identifying the atypical curves, detecting frequent or rare sequences of labels during a flight, discovering hidden multivariate structures, modelling a representative flight, and spotting unusual flights. This manuscript proposes : methodology to automatically identify transient and stabilized phases, cluster all engine transient phases, label multivariate time series and analyse them. All algorithms are applied on real flight measurements with a validation of the results from expert knowledge
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Guillemé, Maël. "Extraction de connaissances interprétables dans des séries temporelles." Thesis, Rennes 1, 2019. http://www.theses.fr/2019REN1S102.
Abstract:
Energiency est une entreprise qui vend à des industriels une plate-forme pour leur permettre d’analyser leurs données de consommation d’énergie, représentées sous la forme de séries temporelles. Cette plate-forme intègre des modèles d’apprentissage automatique pour répondre aux besoins des clients. L’application de tels modèles sur des séries temporelles rencontre deux problèmes : d’une part certaines approches classiques d’apprentissage automatique ont été conçues pour des données tabulaires et doivent être adaptées aux séries temporelles, d’autre part les résultats de certaines approches sont difficilement compréhensibles par les utilisateurs finaux. Dans la première partie, nous adaptons une méthode de recherche d’occurrences de règles temporelles sur des séries temporelles issues de machines et d’infrastructures industrielles. Une règle temporelle capture des relations de succession entre des comportements dans les séries temporelles. Dans des séries industrielles, à cause de la présence de nombreux facteurs extérieurs, ces comportements réguliers peuvent présenter des perturbations. Les méthodes de recherche d’occurrences de règles temporelles actuelles utilisent une mesure de distance pour évaluer la similarité entre des sous-séries. Cependant, ces mesures ne sont pas adaptées pour évaluer la similarité de séries déformées tel que dans les séries temporelles industrielles. La première contribution de cette thèse est la proposition d’une méthode de recherche d’occurrences de règles temporelles capable de capturer cette variabilité dans des séries temporelles industrielles. Pour cela la méthode intègre l’utilisation de mesures de distance élastiques capables d’évaluer la similarité entre des séries temporelles légèrement déforméesEnergiency is a company that sells a platform to allow manufacturers to analyze their energy consumption data represented in the form of time series. This platform integrates machine learning models to meet customer needs. The application of such models to time series encounters two problems: on the one hand, some classical machine learning approaches have been designed for tabular data and must be adapted to time series, on the other hand, the results of some approaches are difficult for end users to understand. In the first part, we adapt a method to search for occurrences of temporal rules on time series from machines and industrial infrastructures. A temporal rule captures successional relationships between behaviors in time series . In industrial series, due to the presence of many external factors, these regular behaviours can be disruptive. Current methods for searching the occurrences of a rule use a distance measure to assess the similarity between sub-series. However, these measurements are not suitable for assessing the similarity of distorted series such as those in industrial settings. The first contribution of this thesis is the proposal of a method for searching for occurrences of temporal rules capable of capturing this variability in industrial time series. For this purpose, the method integrates the use of elastic distance measurements capable of assessing the similarity between slightly deformed time series. The second part of the thesis is devoted to the interpretability of time series classification methods, i.e. the ability of a classifier to return explanations for its results. These explanations must be understandable by a human. Classification is the task of associating a time series with a category. For an end user inclined to make decisions based on a classifier’s results, understanding the rationale behind those results is of great importance. Otherwise, it is like having blind confidence in the classifier. The second contribution of this thesis is an interpretable time series classifier that can directly provide explanations for its results. This classifier uses local information on time series to discriminate against them. The third and last contribution of this thesis, a method to explain a posteriori any result of any classifier. We carried out a user study to evaluate the interpretability of our method
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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.
Abstract:
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 de popper. La notion de rejet de modele est fallacieusement interpretee comme refutation. Le recours excessif aux tests d'hypotheses ne permet pas de conclure que cette strategie est popperienne. Les tests sont plutot utilises dans l'espoir d'elaborer des modeles "admissibles" conformement a la methodologie positiviste. S'agissant de la strategie prospective, son fondement epistemologique est relativement difficile a identifier : elle n'est pas falsificationniste puisque les donnees sont censees conforter la theorie et non la refuter. Mieux, le role des donnees de l'observation est mal defini dans cette strategie de modelisation, en particulier lorsqu'il s'agit d'adopter la methode de calibration pour valider le modeleThe past years have witnessed intensive competition among economic and econometric methodologies attempting to explain macroeconomic behaviour. Alternative schools have made claims with respect both to the purity of their methodology and to their ability to explain the facts. This thesis investigates the epistemological foundations of the major competitors, namely, the new classical school with its links to prospective econometric modelling on the one hand, and the retrospective modelling which is more close to inductive methods, on the other hand. The main conclusion of the thesis is that none of the rival schools has a very tight link with the popperien epistemology of falsificationism
Books on the topic "Recherche des séries chronologique":
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Gourieroux, Christian. Séries temporelles et modèles dynamiques. Paris: Economica, 1990.
2
Enders, Walter. Applied econometric time series. New York: Wiley, 1995.
3
Enders, Walter. Applied econometric time series. 2nd ed. Hoboken, NJ: Wiley, 2003.
4
Bowerman, Bruce L. Time series forecasting: Unified concepts and computer implementation. 2nd ed. Boston: Duxbury Press, 1987.
5
Enders, Walter. Applied econometric time series. New York: John Wiley, 1995.
6
Aoki, Masanao. State space modeling of time series. Berlin: Springer-Verlag, 1987.
7
Aoki, Masanao. State space modeling of time series. 2nd ed. Berlin: Springer-Verlag, 1990.
8
Mills, Terence C. Time series techniques for economists. Cambridge [England]: Cambridge University Press, 1990.
9
Mills, Terence C. Time series techniques for economists. Cambridge: Cambridge University Press, 1992.
10
Harvey, A. C. Time series models. 2nd ed. New York: Harvester Wheatsheaf, 1992.
Book chapters on the topic "Recherche des séries chronologique":
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ATTO, Abdourrahmane M., Aluísio PINHEIRO, Guillaume GINOLHAC, and Pedro MORETTIN. "Analyse d’ordre fractionnaire et prédiction de trajectoire de cyclones." In Détection de changements et analyse des séries temporelles d’images 1, 159–82. ISTE Group, 2022. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9056.ch6.
Abstract:
Les contributions apportées dans le chapitre sont les suivantes. Premièrement, nous proposons un modèle statistique associé à un champ aléatoire rose fractionnaire afin de caractériser le mur de l'oeil du cyclone et la rugosité de l'oeil (modélisation de texture). Deuxièmement, nous proposons une méthode d'estimation du paramètre de ce modèle de champ fractionnaire rose et de détection de la position spatiale de l'oeil du cyclone. La détection de l'oeil est effectuée par trame d'image, en recherchant la région présentant le plus petit paramètre fractal sous la contrainte que cette region soit entouré par des régions associées à des paramètres d'intensité fractale maximum (mur de l'oeil). Un suivi de l'oeil est aussi proposé sur la base de la méthode de détection de l'oeil, en se focalisant sur une recherche de fenêtre plus serrée et en détectant la position future de l'oeil. Nous construisons une suite chronologique de paramètres associés à chaque position spatiale géoréférencée et décrivons cette suite comme un processus autorégressif à moyenne mobile et intégration fractionnaire (ARFIMA). Le modèle ARFIMA capture les variations statistiques tant à long terme qu'à court terme du processus aléatoire d'intensité fractale du cyclone. L'ouragan Isaac est utilisé comme étude de cas.
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"1. Table chronologique." In Atelier de recherche sur les textes médiévaux, 127–228. Turnhout: Brepols Publishers, 2001. http://dx.doi.org/10.1484/m.artem-eb.4.00270.
3
CONRADSEN, Knut, Henning SKRIVER, Morton J. CANTY, and Allan A. NIELSEN. "Détection de séries de changements dans des séries d’images SAR polarimétriques." In Détection de changements et analyse des séries temporelles d’images 1, 41–81. ISTE Group, 2022. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9056.ch2.
Abstract:
Dans ce chapitre, nous considèrerons le problème de la détection de changements dans une série chronologique d'images SAR (radar à synthèse d'ouverture) polarimétriques à l'aide de la représentation en covariance de données SAR polarimétriques multivisées. Les pixels seront alors représentés par des matrices hermitiennes complexes suivant une distribution de Wishart. La chaîne de détection de changements consiste en un test omnibus destiné à tester l'égalité sur la totalité du laps de temps, puis en une factorisation permettant d'évaluer individuellement les dates où un changement a eu lieu. La méthode est aisément étendue à la détection de changements de zones "homogènes", et nous introduisons enfin un concept pour le changement directionnel utilisant la relation d'ordre de Lowner.
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Morin, Céline. "Chapitre deux. Femmes et médias : courants de recherche." In Les Héroïnes de séries américaines, 41–57. Presses universitaires François-Rabelais, 2017. http://dx.doi.org/10.4000/books.pufr.9056.
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Béal, Christophe. "24 heures chrono et l’état d’exception." In 24 heures chrono, naissance du genre sécuritaire ? Librairie Philosophique J. Vrin, 2022. http://dx.doi.org/10.53984/philoseries02324.
Abstract:
Dans 24 heures chrono, l’État est confronté à une situation de crise qui l’amène à prendre des mesures qui suspendent le droit ordinaire. Les événements présentés dans la série télévisée relèvent d’un état d’exception. L’enjeu de cette contribution est d’analyser ce qu’une fiction télévisée peut apporter à la manière de penser l’état d’exception, son rapport à l’ordre juridique et ses enjeux politiques. Cette réflexion s’inscrit dans une recherche plus générale visant l’usage des fictions (films, séries) par la philosophie du droit.
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Jullia, Patricia, and Frédéric Marty. "Un si grand soleil, une série très « Sud de France » ?" In Marque et Territoire : Dispositifs, stratégies et enjeux, 189–210. Éditions de l'Université de Lorraine, 2023. http://dx.doi.org/10.62688/edul/b9782384510122/c03c.
Abstract:
Se fondant sur une recherche collective en cours à propos des séries quotidiennes réalisées localement. Cette contribution traite de l’enjeu territorial de la série Un si grand soleil (France 2) à travers notamment plusieurs entretiens et une analyse du contenu de la série et de la presse quotidienne locale. Après avoir évalué comment le contexte de production locale fait du territoire un outil créatif, puis de la série un outil de placement du territoire et inversement, les auteurs spécifient les mises en scène du territoire à l’intersection des intentions de France Télévisions et des collectivités territoriales. À travers ce questionnement, il s’agit d’analyser l’hybridation entre l’espace diégétique de la série et les mises en récit territorialisantes qui en découlent.
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Billard, Michel. "Évolution des pathocénoses du Néolithique moyen à la Tène sur des séries ostéo-archéologiques de Limagne d'Auvergne (Puy-de-Dôme)." In Économie et société de la fin de la Préhistoire : Actualité de la recherche, 317–25. Alpara, 2010. http://dx.doi.org/10.4000/books.alpara.3670.