Добірка наукової літератури з теми "Prédiction de vente"

Ce travail de recherche a pour but de présenter une étude permettant d’apporter une aide efficace à la prise des décisions concernant la planification et la réalisation de projets à énergie éolienne. Dans cette perspective, nous commençons par la détermination des différents paramètres liés au vent, telle que la modélisation mathématique de la distribution des fréquences du vent: distribution de Weibull, puis le traitement et la simulation numérique des données réelles relatives au vent collectées pendant douze mois, afin de fournir des prédictions sur un site de la ville de Ngaoundéré. Ensuite, nous évaluons son potentiel éolien, sa prédiction de l’énergie électrique produite tout en nous appuyant sur la prise en compte des obstacles environnant le site de la collecte, de la rugosité du site et d’un choix judicieux d’aérogénérateurs. Enfin, nous déterminons la direction des éoliennes dans le site et nous procédons à une analyse de la turbulence du vent.

Le changement climatique a pour conséquence l’apparition de forts événements pluvieux de plus en plus fréquents, occasionnant de fortes variations de débit et de concentrations à l’influent des stations d’épuration. La connaissance des risques d’orage et des débits potentiels plusieurs heures ou plusieurs jours en avance permettrait d’anticiper les adaptations opérationnelles pour préparer la station et protéger les différents ouvrages des risques de défaillance. Dans cette étude, les données météorologiques (pluies, température, vents, humidités, précipitations…) et l’historique des données d’influent de la station sont utilisés pour entraîner un algorithme d’intelligence artificielle, d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond pour prédire les débits entrants sur la station jusqu’à une semaine en avance. Trois jeux de données journalières et horaires, de 1 à 3 ans, sont utilisés pour entraîner un modèle de Forêt aléatoire à 30 arbres, un modèle LSTM (long short-term memory) et un modèle GRU (gate recurrent unit) à trois couches de 100 neurones suivis chacun d’un dropout de 20 % et une couche de sortie entièrement connectée. Les données sont préalablement nettoyées pour supprimer les valeurs aberrantes et sont réparties à 80 % pour les données pour l’apprentissage et 20 % pour les données de test afin d’obtenir des modèles avec les meilleures prédictions. Les algorithmes utilisés dans cette étude sont simples et détectent bien les pics. La durée de l’entraînement sur les données de trois ans se fait en moins de deux minutes pour la Forêt aléatoire et en moins d’une demi-heure pour les réseaux de neurones LSTM et GRU. Les résultats montrent que les données horaires et la prise en compte de l’effet de l’historique par l’utilisation des réseaux de neurones récurrents LSTM et GRU permettent d’obtenir une meilleure prédiction des débits d’influent. Les séries de données plus longues permettent également un meilleur apprentissage des algorithmes et une meilleure prédiction du modèle.

L’objet de ce papier est d’analyser l’impact des variables situationnelles utilisées dans les points de ventes sur le déclenchement des impulsions d’achat et leurs transformations en achat impulsif. Il s’agissait de comprendre les différents stimuli de l’environnement commercial qui permettent d’inciter les impulsions d’achat auprès de nos consommateurs. Notre investigation touchera un type de commerce nouveau est celui des grandes surface non alimentaire, un secteur commerçant dit magasin populaire et plus précisément le magasin « Habillement familial », (Alias BOUHSSINA). Les résultats soulignent que les variables retenues dans cette étude ont un meilleur pouvoir prédictif sur la réalisation d’achat impulsif fonctionnel.

La situation énergétique au Nord Cameroun est caractérisée par un faible taux d’accès à l’électricité. Au vu du potentiel énergétique éolien existant sur le Mont Tinguelin, son utilisation pour le développement de l’énergie électrique de la région semble favorable. Une solution avantageuse pour le Nord Cameroun est la récupération et la transformation de l’énergie éolienne en énergie électrique. Ce travail présente à partir des données obtenues auprès de l’ASECNA et par RETScree.net en utilisant la distribution de Weibull [1], la densité de distribution du vent et exprime l’estimation statistique du potentiel énergétique éolien à des différentes altitudes sur le Mont Tinguelin à Garoua. Ensuite, la direction du vent est établie pour l’orientation des éoliennes dans le site. Enfin, l’évaluation de la prédiction de l’énergie électrique produite est faite tout en nous appuyant sur la prise en compte des choix judicieux des aérogénérateurs et de leurs facteurs de charge.

Introduction L’efficacité de la réglementation sur l’alimentation en milieu scolaire est susceptible d’être compromise par l’environnement alimentaire à proximité des écoles. Comme il est difficile de réglementer la vente au détail à l’extérieur, certains recommandent l’adoption de règlements interdisant aux élèves de quitter le périmètre scolaire durant la journée. Notre objectif consiste à examiner si ces règlements ont une influence sur les comportements alimentaires des élèves. Méthodologie Nous avons utilisé les données d’enquête recueillies auprès de 60 610 élèves de la 9e à la 12e année et auprès d’administrateurs de 134 écoles secondaires canadiennes qui ont participé à l’année 7 (2018-2019) du projet COMPASS. Nous avons appliqué des modèles de régression ordinale multiple pour déterminer si les règlements interdisant aux élèves de quitter le périmètre scolaire constituent un facteur prédictif des comportements alimentaires en semaine (0 à 5 jours), en contrôlant pour des covariables liées aux élèves (niveau scolaire, sexe, argent à dépenser, origine ethnique) et aux écoles (indice d’urbanisation, province, revenu médian des ménages du quartier, machines distributrices). Résultats Au total, 16 écoles ont indiqué avoir adopté un règlement interdisant aux élèves de quitter le périmètre scolaire. Par rapport aux élèves fréquentant une école les autorisant à quitter le périmètre scolaire, les élèves fréquentant une école dotée d’un règlement leur interdisant de quitter ce périmètre ont déclaré manger moins souvent au cours de la semaine des repas achetés dans un restaurant rapide ou un autre type de restaurant et boire moins souvent des boissons sucrées (boissons gazeuses, boissons pour sportifs et thés ou cafés sucrés), mais acheter plus souvent des collations dans les machines distributrices de l’école. Aucune différence significative n’a été observée en ce qui concerne la consommation de repas préparés à la maison ou par la cafétéria de l’école et la consommation de collations achetées à l’extérieur de l’école. Conclusion Les règlements interdisant aux élèves de quitter le périmètre scolaire peuvent contribuer à améliorer l’alimentation des adolescents, car ces derniers réduisent alors la consommation de boissons sucrées et de repas rapides à l’heure du dîner en semaine, mais ces élèves étant susceptibles de remplacer les aliments achetés à l’extérieur de l’école par des aliments achetés à l’école, cela souligne l’importance de créer des environnements alimentaires sains dans les écoles et d’encourager les élèves à apporter des lunchs préparés à la maison. D’autres études fondées sur des modèles longitudinaux expérimentaux doivent être menées pour déterminer l’incidence des règlements interdisant aux élèves de quitter le périmètre scolaire sur divers comportements et résultats en matière de santé.

La recherche a identifié l’humour comme une technique de communication susceptible d’aider les vendeurs à être plus efficaces lors de leurs argumentaires de vente. Cependant, la théorie de l’humour la plus développée – c’est-à-dire la théorie de l’activation-sécurité (ou théorie du soulagement) – postule un certain pouvoir de l’humour en termes de soulagement, mais n’a jamais été appliquée au contexte de vente, même si un tel pouvoir pourrait s’avérer intéressant pour les vendeurs. Par conséquent, nous adoptons dans cette recherche le point de vue d’un vendeur et appliquons cette théorie pour étudier comment le sentiment de soulagement des vendeurs suite à leur utilisation de l’humour peut influencer positivement leur performance pendant une négociation. Plus spécifiquement, nous étudions le processus sérié par lequel le sentiment de soulagement qui émerge du recours à l’humour augmente la qualité de la relation et consécutivement la performance. Enfin, nous identifions l’empathie comme une condition aux effets de l’humour, l’humour suscitant un soulagement plus intense lorsque le vendeur a peu d’empathie envers l’acheteur. En utilisant un échantillon de 200 étudiants formés à la gestion des ventes en B2B et un échantillon de 157 vendeurs professionnels, nous testons et apportons un soutien empirique à ces prédictions, ce soutien servant ensuite de base aux recommandations managériales.

Ce travail de recherche consiste à l’étude d’une phase au préalable, permettant d’apporter une aide efficace, à tous ceux qui ont à prendre des décisions concernant la planification et la réalisation de projets à Energie éolienne. Dans cette perspective, nous avons commencé par la détermination des différents paramètres liés au vent, tel que la modélisation mathématique de la distribution des fréquences du vent: distribution de Weibull, puis le traitement et la simulation des données réelles relatives au vent collectées pendant douze mois, afin de dimensionner un parc éolien sur un site au Maroc. On a évalué son potentiel éolien, sa prédiction de l’énergie électrique produite dans le site en question, tout en se basant sur un choix judicieux d’aérogénérateurs, la détermination automatique de la direction des éoliennes dans le site ainsi que l’analyse de la turbulence du vent.

Cette étude analyse la relation entre le niveau de recherche de sensations et le comportement d’alcoolisation chez des adolescents en milieu scolaire à Abidjan. Pour ce faire, l’étude porte sur un échantillon de 240 participants dont l’âge est compris entre 12 et 19 ans. Ils ont été soumis, au test de mesure de la recherche de sensations (AISS) de Arnett (1994) pour évaluer leur niveau de recherche de sensations. Les comportements d’alcoolisation ont été déterminés par le questionnaire (ADOSPA) de Knight & al (2002) ainsi qu’un guide d’entretien. Les résultats indiquent que les adolescents dont le niveau de recherche de sensations est élevé manifestent un comportement d’alcoolisation auto-thérapeutique en association avec d’autres substances psychoactives pour répondre à leur besoin physiologique contrairement à leurs homologues qui ont un niveau de recherche de sensations faible. Ces résultats corroborent ceux des études antérieures réalisées sur les comportements à risques. Ils confirment les prédictions comportementales des théories examinées. De tels résultats mettent en évidence la nécessité de mener des actions de prévention de l’usage de substances psychoactives chez les adolescents. Cette étude pourrait également servir à la réglementation de l’accès, la vente et la consommation des boissons alcoolisées. Notamment la réduction des espaces habilités à vendre l’alcool, l’interdiction d’achat d’alcool au moins de 18 ans et la limitation des publicités sur l’alcool.

La société Autobiz édite et diffuse de l’information sur le secteur automobile. Cette thèse contribue à l’enrichissement de cette information et à une meilleure compréhension du marché de l’occasion par l’élaboration des modèles de prédiction du prix des véhicules et du délai de vente qui leur est associé. Nous avons eu à notre disposition une base de données réelles constituée d’annonces de sources diverses induisant un nombre considérable d’outliers. Ainsi, la première partie de travail s’est consacrée à la construction de méthodes de détection d’outliers incluant aussi bien de simples règles empiriques qu’un test statistique dont les propriétés asymptotiques ont été étudiées. Partant d’un état de l’art sur la prédiction des prix des véhicules d’occasion, il est apparu que les études existantes soulèvent le besoin de fonder une méthodologie d’analyse plus rigoureuse. Cette méthodologie a été développée dans un objectif de proposer des solutions automatisables et adaptées aux contraintes imposées par les experts. Nous faisons alors l’hypothèse que les prix des véhicules d’une même version se déprécient en fonction de l’âge et du kilométrage selon une forme qui lui est propre. La dernière partie du travail est dédiée à l’analyse des délais de vente. Dans un premier temps, nous caractérisons la variable associée aux délais de vente. Ensuite nous proposons une modélisation de cette variable par une régression à l’échelle d’un segment correspondant à l’arborescence marque-modèle-carrosserie-énergie en fonction des variables liées au kilométrage, au prix et à l’âge. Enfin, nous discutons de la possibilité de modéliser le nombre de véhicules vendus dans une période donnée selon une loi binomiale négative
Autobiz publishes information on the automotive sector. The subject of this the-sis is to give more tools for best understanding the used cars market by proposing modeling the price and the sale duration of vehicles. In our disposal we have a dataset consisted of used car advertisements automatically collected from the most popular website in France. Such data records often include outlying values. So, we need to start our analysis by considering outliers problem and we propose an outliers detector for univariate case for which we study asymptotic properties. Next, we develop a predicting model for used cars price. Although enumerable amount of works are stored in the literature we see that each of them lacks rigorous statistical foundations. We investigate the relationships between the price, the mileage, the age and others vehicle characteristics. More precisely we discuss how incorporate these variables in a model and compare different modeling approaches with the object to find the one best fitting the dataset and easy to implement. Expert’s opinions are minded at different stages of the model-building process. Next, we identify variables and how they affect the probability of a used vehicle’s sale from a list of explanatory variables related to price, mileage and age. In the sequel, we build a model allowing predicting the sale duration. Finally, we discuss about modeling sales of used cars by using the negative binomial distribution

Cette thèse détaille la mise en œuvre d'un système d'aide à la décision pour le négoce de matériaux. Le contexte industriel dans lequel évolue ce négoce y est notamment décrit, et justifie les deux axes clé où des améliorations significatives peuvent être apportées : la prédiction de la demande, et l'optimisation du réapprovisionnement. Une exploration des solutions existantes dans ces deux domaines est proposée, et une discussion sur l'applicabilité des méthodes récentes rattachées à l'industrie 4.0 est menée. Il apparaît que les industries de tailles moyennes et petites n'ont ni le besoin ni les moyens de déployer les modèles issus du big data. Pour ces raisons, la thèse propose des processus économes en puissance de calcul, mêlant des méthodes traditionnelles bien connues avec des concepts plus récents pour circonscrire les prévisions et les réapprovisionnements autour de ce qui compte réellement pour le négoce de matériaux~: des résultats fiables sur les produits clé, obtenus selon des durées opérationnelles réaliste. Pour ces raisons, le travail s'appuie principalement sur des expérimentations comme la prévision avec extraction de saisonnalité automatisée et le choix en amont du meilleur modèle prédictif parmi quatre : le modèle ARIMAX, la forêt aléatoire, le LSTM et une moyenne mobile. L'optimisation, elle, se voit accélérée par l'enchaînement de méthodes de résolution appuyées par de l'early-stopping et du warm-start, tout en tenant compte des nombreuses contraintes spécifiques au négoce. Quatre méthodes de résolution sont ainsi comparées~: un algorithme glouton, un solveur quadratique, le recuit simulé et un algorithme génétique
This thesis describes the implementation of a decision support system for the material trade. It describes the industrial context in which this trade operates, and justifies the two key areas where significant improvements can be made: demand prediction and replenishment optimization. Existing solutions in these two areas are explored, and the applicability of recent Industry 4.0 methods is discussed. It appears that small and medium-sized industries have neither the need nor the means to deploy Big Data models. For these reasons, this work proposes processes that save computing power, blending well-known traditional methods with more recent concepts to circumscribe forecasts and replenishments around what really matters for the material trade: reliable results on key products, obtained within realistic operational timescales. For these reasons, the study relies mainly on experiments such as forecasting with automated seasonality extraction and upstream selection of the best predictive model from four: the ARIMAX model, the random forest, the LSTM and a moving average. Optimization, on the other hand, is accelerated by a sequence of resolution methods supported by early-stopping and warm-start, while taking into account the numerous constraints specific to this trading field. Four optimization methods are compared: a greedy algorithm, a quadratic solver, simulated annealing and a genetic algorithm

Cette thèse s'inscrit dans la démarche de l'entreprise nke, visant à améliorer la qualité de la mesure du vent apparent et réel de ses centrales de navigations. Ces améliorations doivent profiter à ses utilisateurs mais également contribuer à la performance du pilote automatique. Dans un premier temps, est décrit le contexte spécifique à la mesure du vent depuis un voilier, et ses problématiques inhérentes. Suite à cette étude, deux types de verrous scientifiques ont été identifiés, à savoir : la mesure du vent sur le bateau par le senseur (lié à son design et à son modèle de réponse) et la chaîne de reconstruction du triangle de vent.Cette thèse propose donc, dans un premier temps, une nouvelle méthodologie pour le design de la girouette permettant de mettre en adéquation le profil du capteur avec les caractéristiques du bateau et son programme de navigation. Les contributions à l’amélioration de ce capteur aérien ont permis, d’une part, de diviser son temps de réponse par deux via l’optimisation de la forme de ses senseurs, et d’autre part, de fournir un signal utile 12 fois plus réactif, en appliquant des techniques de traitement du signal prédictif, intégrant la dynamique du capteur.Les travaux liés aux problématiques de reconstruction du vent réel en trois dimensions sont ensuite détaillés. Tout d'abord en s'intéressant aux normes et définitions des métriques qui lui sont associées, puis, en exposant les solutions permettant de prendre en compte les perturbations qui s'appliquent au vent apparent et réel dans la couche basse de l’atmosphère. Dans un second temps, les méthodes actuelles de reconstruction du vent réel sont étudiées. Cette analyse met en exergue le fait que ces corrections ne s’appliquent pas dans les bons référentiels. Pour pallier à ces problèmes, nous proposons une nouvelle approche de reconstruction du vent réel, mettant en œuvre les méthodes de corrections précédemment décrites.Ce manuscrit se termine par les apports au pilotage automatique. Ceux-ci prennent la forme d'un nouveau concept de "Mode Super", s’appliquant en sur-couche des modes de pilotage classiques. Leur rôle est d'améliorer la sécurité du pilotage pour le mode rafale et la performance pour le mode surf. Ces nouveautés ont été validées par des victoires en course, ont reçu un prix de l'innovation et a fait l'objet d'un dépôt de brevet pour le mode surf. Le pilote étant maintenant capable de barrer comme un humain dans les surfs. La dernière contribution apportée au pilote automatique concerne l'intégration d'un nouveau type de capteur : les penons électroniques.Enfin, le manuscrit contribue à l'appréhension de la globalité des problématiques et subtilités à prendre en compte, lorsque l'on développe ou utilise une centrale de navigation et un pilote automatique.Ces travaux ont mis en avant la forte corrélation entre les différents capteurs et données calculées par la centrale de navigation. Une avancée significative sur la précision de l'ensemble pourra être obtenue lorsque le concept du filtrage prédictif sera étendu et appliqué à la centrale de navigation dans sa globalité
This thesis is part of NKE Marine’s attempts to improve the quality of apparent and real wind measurementsprovided by its navigation unit. These improvements are expected to benefit both users and improve autopilot performance. The first part describes the specific context of wind measurement on a sailboat, and the inherent issues. This study identified two knotty scientific problems: on-board wind measurements recorded by the sensor (linked to its design and response model) and how the wind triangle is reconstructed. The first objective of this thesis is therefore to propose a new methodology for the design of the wind vane that can match the sensor’s profile with the boat’s characteristics and its route planning. Improvements to this aerial sensor make it possible, on the one hand, to divide the response time by two (via the optimization of the shape of the sensors) and, on the other hand, to provide a useful signal that is twelve times more sensitive (via the application of predictive signal processing techniques that take account of sensor dynamics). Next, previous work on the problem of reconstructing three-dimensional true wind is described in detail. This part begins with a presentation of the relevant standards and definitions of metrics, before examining some solutions that can take account of perturbations in apparent and true wind in the lower layer of the atmosphere. The following part examines current methods for reconstructing true wind. This analysis highlights the fact that these corrections are not applied in the correct frames. To overcome these problems, we propose a new approach to the reconstruction of the true wind, which implements the corrections described above. This manuscript ends with a presentation of the contribution to auto piloting. Specifically, it takes the form of a new concept, termed Super Mode, which can be overlaid onto classical modes of piloting. The aim is to improve safety in gusty conditions (Gust mode), and performance when surfing (Surf mode). The value of this innovation has been proven by competition victories; it has received an innovation award, and Surf mode is the subject of a patent application. The pilot is now able to glide like a human surfer. The final contribution to the autopilot concerns the integration of a new type of sensor: electronic telltales. Finally, this manuscript contributes to our overall understanding of the problems and nuances that must be taken into account when developing or using a navigation unit and an autopilot. The work highlights the close correlation between the various sensors and the data calculated by the navigation unit. Significant improvements to the accuracy of both elements can be obtained when the concept of predictive filtering is extended and appliedto the navigation unit as a whole

Face a une mondialisation exacerbee, les acteurs de la filiere textile-habillement reorganisent leurs reseaux de production et distribution. Le mode de gestion adopte necessite un systeme de prevision des ventes adapte a l'environnement incertain et complexe du marche textile. L'incertitude est caracterisee par de nombreuses variables explicatives qui ne sont ni controlees, ni parfaitement identifiees. Le distributeur a d'abord besoin de connaitre le volume global des ventes une saison a l'avance afin d'organiser sa production (moyen terme). Il doit ensuite reajuster ses previsions tout au long de la saison des ventes (court terme). Il existe de nombreux modeles de prevision : heuristiques ou stochastiques, non lineaires, adaptatifs, explicatifs ou extrapolatifs, comme les modeles de holt-winters, box-jenkins, regression dynamique ou plus recemment les modeles connexionnistes. Deux inconvenients majeurs sont notes : la specificite des contextes qui requierent une combinaison de plusieurs methodes, et la difficulte d'apprentissage des modeles avec des historiques courts en environnement incertain. Parallelement, de nouvelles exigences apparaissent, comme la facilite d'ajustement, d'interpretation et d'exploitation des modeles. Notre objectif consiste alors a elaborer des modeles specifiques utilisant des outils issus du soft computing. Nous proposons trois modeles adaptes aux besoins du distributeur. Le premier utilise un systeme d'inference flou pour estimer les parametres d'un modele de prevision, en fonction d'indicateurs d'observation. Le second est une extension des modeles connexionnistes autoregressifs, bien connus en prevision. Le troisieme combine un modele saisonnier et un modele base sur le soft computing. Il permet notamment une automatisation de l'approche heuristique des experts. La performance des modeles est analysee a l'aide de comparatifs. Enfin, nous proposons une critique et des perspectives de developpement des modeles.

Cette these a contribue au developpement d'un systeme de controle avance pour les systemes eolien-diesel. Ce systeme optimise la securite et minimise les couts de production en prenant en compte les contraintes techniques ainsi que des previsions de la charge et de la production eolienne. Le but de la these est le developpement de modeles pour l'evaluation du comportement transitoire du systeme eolien-diesel ainsi que pour la prediction de la production eolienne. Afin de simuler le comportement dynamique, un modele a ete developpe qui integre des modeles pour tous les composants du systeme. Ensuite, des modeles pour la prevision de la production eolienne bases sur l'intelligence artificielle ont ete developpes. La consideration des modeles developpes dans le systeme de controle contribue a ameliorer son efficacite pour augmenter l'utilisation eolienne et realiser des economies du combustible en maintenant la fiabilite du systeme electrique
The contribution of the thesis consists in the development of advanced models for the dynamic behaviour of a wind-diesel system as well as for the short-term prediction of the power output of a wind farm. In order to simulate the transient behaviour of an autonomous system, a generic model has been developed that incorporates models for all the power system components. A methodology has been developed for the robust identification of the unknown power system parameters. Following this development, the next step was to develop forecasting models based on recurrent high order neural networks and on fuzzy logic for the power output of a wind farm. The developed models on the wind power forecasting problem were found to outperform existing approaches in the literature. The consideration of the developed models in the control system contributes to improve the power system management and to increase wind power penetration while maintaining a high level of security in the network

Le phénomène de jet apparaît couplé à l'accrétion, son rôle et son impact dans le contexte de la formation stellaire et planétaire restent des questions majeures. Nous explorons la possibilité que les jets moléculaires soient issus de vents de disque magnétocentrifuges contenant des grains, et possibilité qu'ils puissent expliquer les composantes larges observées dans les raies H2O avec Herschel/HIFI, ainsi que les observations à haute résolution au VLT. Notre modèle inclut : 1) Une solution MHD auto-similaire de vent de disque. 2) Une chimie ionisée hors équilibre le long des lignes d'écoulement. 3) Un chauffage dominé par la diffusion ambipolaire et une irradiation du gaz par les rayonnements X et UV de l'étoile. 4) Un auto-écrantage de H2 et de CO calculé globalement. 5) Les niveaux ro-vibrationnels et le transfert radiatif associé de H2, CO et H2O calculés hors équilibre. 6) Le pompage infrarouge des niveaux de CO et H2O par les poussières. 7) La projection de la probabilité d'échappement des photons non-isotrope sur la ligne de visée. Pour la première fois, un modèle dynamique de vent de disque permet de faire des prédictions synthétiques dans les raies moléculaires qui sont directement comparables aux observations de proto-étoiles. Nous proposons un outil puissant ouvert aux observations avec ALMA et le VTL.

À mesure que les habitacles des nouveaux véhicules deviennent de plus en plus silencieux, la qualité du son et le confort acoustique intérieurs se sont imposés comme des arguments de premier ordre pour les constructeurs automobiles afin de se démarquer de leurs concurrents. Actuellement, la recherche sur la perception sonore repose sur une approche expérimentale basée sur la réécoute, par des jurys, de signaux enregistrés sur des proto375 types. Pour éviter ces coûteux dispositifs, une approche numérique est ici envisagée. Les résultats d’un modèle basé sur la méthode SEA (Statistical Energy Analysis), développé par Saint-Gobain Research Compiègne, servirait à générer les signaux des expériences subjectives. Celui-ci permet d’ores et déjà de prédire l’impact de changement de vitrage sur le niveau sonore intérieur d’un véhicule exposé aux bruits environnementaux. En revanche, son emploi pour évaluer le confort automobile apporté par ces mêmes changements soulève plusieurs interrogations auxquelles nous répondons dans cette thèse : — Comment générer des signaux audios à partir des niveaux de pressions acoustiques prédits? — Les signaux obtenus permettent-ils de réaliser des études du confort acoustique dans l’habitacle avec la même efficacité que des enregistrements mesurés sur véhicule? Tout d’abord, un procédé de génération des signaux à partir des données obtenues grâce au modèle numérique a été proposé puis validé par une expérience perceptive. Ensuite, deux autres évaluations subjectives par un jury ont mis en lumière une évolution du désagrément ressenti similaire, pour plusieurs configurations de vitrages quelle que soit l’origine des sons (simulés ou mesurés). Elles ont cependant souligné une divergence dans les évaluations lors de l’introduction de verre trempé dans les configurations véhicule. Les joints de vitrage, absents du modèle, étaient alors suspectés d’être à l’origine de cette variation. Par la suite, l’examen expérimental du comportement vibro-acoustique des verres montés dans les joints a permis d’observer un apport de dissipation des joints. Celui- ci se traduisait alors par une augmentation de l’isolation acoustique du vitrage. Cette isolation caractérisant les vitrages dans le modèle, sa sensibilité aux apports de dissipation des joints de vitrage devait être intégrée dans notre approche numérique. Enfin, après avoir analysé les mécanismes de dissipation intervenant pour le vitrage et les joints, un modèle numérique basé sur la méthode éléments finis a été mis en place. Il prédit l’isolation acoustique du vitrage à intégrer dans le modèle numérique SEA pour tenir compte de l’effet des joints aux limites de l’échantillon de verre. Étant donné que la calibration du modèle à des moyennes et hautes fréquences est le fruit d’un processus empiriques de recherche de paramètres, il demeure essentiel de considérer une révision par de futurs travaux du modèle et de la méthode de recherche
As the cabins of new vehicles become increasingly silent, the sound quality and the acoustic comfort have become key arguments for car manufacturers to destinguish themselves from their competitors. Research on sound perception currently relies on an experimental approach involving juries listening to signals recorded on prototypes. To avoid the costs associated with these elaborate setups, a digital approach is proposed in the present work. The results of a model based on the SEA method (Statistical Energy Analysis), developed by Saint-Gobain Research Compiègne, would be used to generate the signals for subjective experiences. It is already used to predict the impact of glazing changes on the interior noise level of a vehicle exposed to environmental noise. However, its use to assess the automotive acoustic comfort brought about by these changes raises several questions, which we address in this thesis : — How should we generate audio signals from the predicted sound pressure level? — Can we use the obtained signals to evaluate acoustic comfort inside the car cabin with the same effectiveness as with recordings measured in the vehicle? Firstly, a signal generation process based on data obtained from the numerical model was proposed and then validated through a perceptual experiment. Next, two other subjective assessments by a panel of judges revealed a similar trend in the annoyance experienced, for several glazing configurations, regardless of the origin of the sounds (simulated or measured). They did, however, highlight a discrepancy in the assessments when tempered glazing was introduced into the vehicle configurations. The window seals, which were not included in the model, were suspected of being the cause of this variation. Subsequently, the experimental examination of the vibro-acoustic behavior of a flat glass installed in the window seals allowed us to observe a dissipation contribution from the seals. This resulted in an increase of the acoustic insulation of the glazing. As this insulation characterizes the glazing in the model, its sensitivity to the dissipation contribution of the seals had to be incorporated into our numerical approach. Finally, after analyzing the dissipation mechanisms for both the glazing and the seals, a numerical model based on the finite element method was implemented. It predicts the acoustic insulation of the glazing as it should be integrated into the SEA numerical model in order to take account of the effect of the joints at the boundaries of the glass sample. Given that the calibration of the model at mid-high frequencies is the result of an empirical parameter search process, it is essential to consider revising the model and search method in future work

Cette thèse s'inscrit dans l'amélioration de la gestion du trafic aérien. Le vent et la température sont deux paramètres omniprésents, subis, et à l'origine de nombreux biais de prédiction qui altèrent le suivi des trajectoires. Nous proposons une méthode pour limiter ces biais. Le concept "Wind and Température Networking" améliore la prédiction de trajectoire en utilisant le vent et la température mesurés par les avions voisins. Nous détaillons les effets de la température sur l'avion, permettant sa prise en compte. L'évaluation du concept est faite sur 8000 vols. Nous traitons du calcul de trajectoires optimales en présence de vent prédit, pour remplacer les actuelles routes de l'Atlantique Nord, et aboutir à des groupes de trajectoires optimisées et robustes. Dans la conclusion, nous présentons d'autres champs d'applications du partage de vents, et abordons les besoins en nouvelles infrastructures et protocoles de communication, nécessaires à la prise en compte de ce nouveau concept
This thesis is related to air traffic management systems current changes. On the ground and in flight, trajectory calculation methods and available data differ. Wind and temperature are two ubiquitous parameters that are subject to and cause prediction bias. We propose a concept to limit this bias. Our "Wind and Temperature Networking" concept improves trajectory prediction, using wind and temperature information from neighboring aircraft. We detail the effects of temperature on the aircraft performances, allowing for temperature to be taken into account. The concept evaluation is done on 8000 flights. We discuss the calculation of optimal trajectories in the presence of predicted winds, to replace the current North Atlantic Tracks, and to provide optimized and robust groups of trajectories. The conclusion of this thesis presents other fields of wind sharing applications, and addresses the need for new telecommunications infrastructures and protocols

Les énergies et plus particulièrement les énergies renouvelables sont un des éléments clés du développement soutenable aujourd'hui en plein expansion. Cette problématique est encore plus sensible dans les régions insulaires. Le chapitre 17 de l'Agenda 21 (Conférence de Rio, 1992) stipule que les îles sont des cas particuliers à la fois d'un point de vue environnemental et de leur développement. Elles ont des problèmes spécifiques et sont extrêmement fragiles et vulnérables. Dans le contexte actuel du développement durable, l'énergie est la pierre angulaire de leur stratégie de planification. En milieu insulaire, les contraintes habituelles dans le domaine de l'énergie sont la distance aux réseaux principaux, la petite échelle, les difficultés de distribution et l'absence de grands marchés traditionnels. Ces contraintes sont en général contrebalancées par l'extrême abondance des sources renouvelables d'énergie et l'incroyable adaptabilité et capacité d'intégration des technologies d'énergies renouvelables. Des facteurs qui tranchent avec l'inefficacité et le coût élevé des systèmes à énergie conventionnelle dans ces régions insulaires. En fait, nous pourrions dire que les îles doivent devenir de véritables laboratoires pour l'avenir des énergies " durables " Dans le document final rédigé à la fin de la première conférence sur le développement durable des îles (Minorca, 1997), nous pouvons lire : " les sources d'énergie non-renouvelables doivent être considérées comme des solutions provisoires, non souhaitables comme solution à long terme au problème énergétique des îles. ". C'est dans ce contexte que s'inscrivent les activités de recherches que nous avons réalisées depuis notre recrutement sur un poste de Maitre de Conférences en Septembre 1996, à l'Université de Corse. Elles concernent, en grande partie, l'intégration des sources renouvelables (solaire photovoltaïque et éolien) dans les réseaux électriques insulaires, avec comme champ d'application, la Corse. La démarche développée consiste à étudier le système énergétique globalement : en effet, un système solaire ou éolien n'est pas seulement tributaire de sa fiabilité technique et des performances individuelles de ses composants, il dépend de l'agencement des différents composants, de la stratégie de fonctionnement des divers sous-systèmes et de son dimensionnement. De plus, il est dépendant, par nature, des rythmes et aléas de son approvisionnement en énergie. Nous avons donc mis en œuvre une méthodologie globale du système prenant en compte tous les particularismes liés à l'utilisation des sources renouvelables d'énergie. La problématique générale posée par les systèmes utilisant une source renouvelable d'énergie d'origine phénomène (vent, soleil) est la suivante : comment utiliser au mieux un flux énergétique (éclairement solaire, vitesse de vent) fortement dépendant du temps et de l'espace pour répondre à une demande énergétique présente généralement sous une autre forme, elle aussi aléatoire dans le temps ? La particularité des chaînes de conversion solaire ou éolienne, comme celle de tout système à intrant énergétique d'origine phénomène provient du caractère aléatoire de la source du fait des variations météorologiques non prévisibles. Ainsi, même pour un système parfaitement connu d'un point de vue mathématique et technique, certaines grandeurs telles que rendement, efficacité ou productivité restent liées aux fluctuations spatio-temporelles de la source mais également de la charge. C'est donc pour cette raison que la connaissance et la caractérisation de la source énergétique doivent être étudiées de manière très précise. L'extrant énergétique (la consommation) est lié quant à lui aux besoins de l'utilisateur et/ou aux caractéristiques du réseau de distribution d'énergie. C'est pour cette raison, que la première partie de mes travaux se concentre sur la connaissance et la caractérisation de la source énergétique qu'elle soit solaire ou éolienne. Ainsi, nos principales activités de recherches portent sur : - l'étude des ressources énergétiques : absolument nécessaire pour les raisons exposées précédemment : étude statistique, développement de corrélation et de modèle, interprétation physique des phénomènes. - la production d'énergie à grande échelle à partir de sources renouvelables : très souvent, il s'agit de systèmes directement connectés au réseau de distribution. Cette production pose des problèmes du fait de sa forte variabilité qui perturbe le fonctionnement du réseau de distribution. Il faut donc étudier les interactions dynamiques inévitables entre l'offre et la demande, et analyser l'intervention de plusieurs facteurs tels que : centralisation ou distribution des systèmes de production, stockage d'énergie, taille du réseau, .... pour préserver la stabilité du réseau au fur et à mesure de l'augmentation de la capacité installée. - les systèmes de production multisources (appelés hybrides) : il s'agit de systèmes d'approvisionnement en électricité, la plupart du temps pour l'alimentation des sites isolés (mais dont l'application en mode connexion réseau électrique est également envisagée) couplant divers types de productions telles que éolienne, photovoltaïque et autres. Ils permettent une fourniture d'électricité plus fiable et moins coûteuse. Devant la complexité de ces systèmes, il convient de développer des méthodes de dimensionnement intégrant une optimisation de la gestion de l'énergie et une étude de coût optimal de production. Nous contribuons également aux activités de recherches portés par les membres de l'équipe. Elles concernent plusieurs domaine comme : - le diagnostic des systèmes de production [6.7.2.5 ; 6.7.2.10] : étant donnés la complexité des systèmes et le nombre important des paramètres qui entrent dans leur fonctionnement, un automaticien a rejoint notre équipe et développe des méthodologies de diagnostic des systèmes complexes qu'il applique à nos systèmes. - le développement de capteurs solaires innovants [6.7.1.3 ; 6.7.1.17 ; 6.7.1.19 ; 6.7.12.. 6.7.2.1. ; 6.7.2.2 ; 6.7.2.3. ; 6.7.2.8. ; 6.7.2.11. ; 6.7.2.17 ; 6.7.2.35 ; 6.7.2.36] (thermique et/ou photovoltaïque) : dans ce domaine, l'équipe a développé un capteur à air autonome, un capteur solaire en matériau composite et travaille actuellement sur un volet solaire à haute intégration dans l'habitat et sur un capteur hybride de production simultanée de chaleur et d'électricité. Dans un premier temps, nous présenterons donc les travaux relatifs à l'estimation et à l'analyse de la ressource énergétique que sont le rayonnement solaire et les vitesses de vent. Cette partie est un élément clé de l'analyse du comportement, de l'optimisation des systèmes de production d'énergie à sources renouvelables d'énergie. Il est en effet indispensable de mettre en place des caractérisations stochastiques du fait même de l'aspect aléatoire et non déterministe de cette ressource. La deuxième partie traite de la problématique de la connexion de systèmes énergétiques sur le réseau électrique insulaire, et les outils que nous avons mis en place afin d'analyser l'opportunité de l'intégration de fermes éoliennes ou de systèmes photovoltaïques sur les réseaux électriques, et plus particulièrement ceux non-interconnectés comme les réseaux insulaires. Cette thématique, nous a naturellement amené à étudier le couplage à d'autres sources d'énergie (et/ou de stockage) afin de réduire l'influence de l'aspect intermittent et non contrôlable de ces sources d'énergie. Le but des travaux entrepris sur ces systèmes n'est pas de rendre compte de l'évolution précise des paramètres entrant dans son fonctionnement tels que la tension, l'intensité, mais à partir de variables purement énergétiques (et non électriques) de dimensionner les différents sous-systèmes et de choisir la meilleure stratégie de fonctionnement pour chaque sous-système. Dans ce cadre, la modélisation physique globale utilisée permet de décrire le comportement de chaque sous système, puis on adjoint une étude de coût de production pour finaliser l'optimisation

Ce travail présente quelques contributions théoriques et pratiques à la prévision des suites arbitraires. Dans ce domaine, la prévision se déroule séquentiellement en même temps que l'apprentissage. À chaque étape, on ajuste le modèle sur les données passées afin de prévoir la prochaine observation. Le but de ce modèle est de faire les meilleures prévisions possibles, c'est-à-dire celles qui minimisent leurs écarts avec les observations. Les méthodes d'apprentissage séquentielles sont évaluées par leur regret, qui mesure à quelle point une stratégie est proche de la meilleure possible, qui est seulement connue une fois l'ensemble des données disponible. Un des résultats de cette thèse est d'étendre l'ensemble des stratégies auxquels on se compare lorsque l'on fait de la régression linéaire séquentielle. Nous avons adapté un algorithme existant en améliorant ses garanties théoriques pour lui permettre de se comparer à n'importe quelle combinaison linéaire constante sans restriction sur la norme de ses poids de mélange. Un deuxième travail a consisté à étendre les méthodes de prévisions séquentielles lorsque les données à prévoir sont hiérarchiquement organisées. Nous avons testé ces méthodes hiérarchiques sur deux applications pratiques, la prévision de consommation électrique des ménages et la prévision de ventes pour le e-commerce
This work presents some theoretical and practical contributions to the prediction of arbitrary sequences. In this domain, forecasting takes place sequentially at the same time as learning. At each step, the model is fitted on the past data in order to predict the next observation. The goal of this model is to make the best possible predictions, i.e. those that minimize their deviations from the observations, which are made a posteriori. Sequential learning methods are evaluated by their regret, which measures how close strategies are to the best possible, known only after all the data is available. In this thesis, we extend the set of weights vectors a method is compared to when doing sequential linear regression. We have adapted an existing algorithm by improving its theoretical guarantees allowing it to be compared to any constant linear combination without restriction on the norm of its mixing weights. A second work consisted in extending sequential forecasting methods when forcasted data is organized in a hierarchy. We tested these hierarchical methods on two practical applications, household power consumption prediction and demand forecasts in e-commerce