Prévision de séries temporelles par réseaux de neurones
La prévision de séries temporelles trouve d'importantes applications dans des domaines tels que: Prévision de charge dans les réseaux électriques. Cours des devises ou des titres. Gestion des stocks. Planification d'un réseau de transport en commun. Pour cette tâche il existe des outils classiques du type ARMA ou dérivés, ceux-ci font souvent appel à des modèles linéaires. L'objectif du projet de diplôme proposé ici est le développement et le test d'une solution utilisant un réseau de neurones artificiels de type RBF. Celle-ci sera comparée aux approches classiques dans un premier temps (série SunSpot), puis appliquée à des bases de données industrielles.
Etudiant: Patrick Valsecchi
Année: 1995
Département: TIC
Filière: Informatique et systèmes de communication (anciennement Informatique)
Enseignant responsable: G. Baudat