Systèmes flous et prévision de séries temporelles

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Langue : Français
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Thème de Systèmes flous et prévision de séries temporelles

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Date de parution :
Ouvrage 284 p. · 16x24 cm · Broché
ISBN : 9782746200142 EAN : 9782746200142
Hermes Science
Au cours de ces dix dernières années, les systèmes à base de règles floues se sont avérés des outils souples et puissants pour la modélisation de l'incertain dans un très grand nombre de domaines, comme le contrôle, la reconnaissance ou le diagnostic. Systèmes flous et prévision de séries temporelles est dédié à l'étude et à l'application de ces systèmes en prévision de séries temporelles, en mettant l'accent sur la technique d'agrégation de modèles prédictifs. Les problèmes abordés dans l'ouvrage concernent notamment l'auto-apprentissage et l'auto-structuration de ces modèles ainsi que celui de l'extraction automatique de la connaissance à partir de données historiques. L'ouvrage met en évidence les avantages de l'approche floue, mais aussi ses inconvénients liés en partie à la propriété de l'approximation universelle. Il apparaît que le mode d'ajustement des règles d'inférence de ces modèles est un critère déterminant pour l'émergence de systèmes de prévision intelligents.
1. Modèles statistiques de prévision 2. Clustering et systèmes flous 3. Réglage paramétrique et structurel des systèmes flous Takagi-Sugeno 4. Agrégation de modèles de prévision 5. Modèles Takagi-Sugeno pour l'agrégation de modèles de prévision 6. Conclusions Annexes - Bibliographie - Index