La Prédiction Des Séries Temporelles Utilisant Les Paradigmes De Soft Computing

الموضوعات

علوم تطبيقية وتكنولوجية

الملخص

In this work, the problem of design of neural predictor is studied. In a first part, we present the timeseries used for the conception of the predicteurs. Than we presente the stochastic methodes used for theprediction of time series and the methodologie of Box and Jinkis. Then a art state of the soft computingtechniques: genetic algorithms, the neural networks, fuzzy logic. Taking support on this art state we propose atfirst the method of optimization of a neuronal predicor based on a real genetic algorithm. This method consists ofthe simultaneous optimization of the topology of neural networks the control parameters, and the initialintervals of the weights synaptiques. We suggested at first a method of representation of all optimizing neuronalpredicteur parameters. This representation used the a coding in real number. Then we described the stage ofchromosomes initialization. Finally to test the efficiency of the method, the simulations in 3 domaines ofeconomy , ecology, meteorology

روابط وملفات

التعريف والنوع

رقم الوثيقة

ff707711-c417-490e-9078-09012003fc5c

رقم العقد

0

نوع الوسائط

Crawler

نوع المحتوى

الرسائل العلمية

صيغة المصدر

رسائل دكتوراة

نوع الملف

pdf text

أسماء الملفات

291533_1.pdf

بيانات النشر

ألقاب المؤلفين

[{"name_ar":"A. Titaouine","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"},{"name_ar":"Raihane Mechgoug","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"}]

اللغة

French

المصدر والدورية

اسم المصدر

La Prédiction Des Séries Temporelles Utilisant Les Paradigmes De Soft Computing

المحتوى والصفحات

عدد الصفحات

0

إشراف وإعداد

الإشراف

A. Titaouine

الإعداد

Raihane Mechgoug

الاقتباسات الببليوغرافية