La Prédiction des Séries Temporelles

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Dans ce travail, le problème de conception du prédicteur neuronal est étudié.

Dans une première partie, on présente les différentes séries temporelles utilisées dans la partie conception de prédicteur.

Ensuite , on présente les méthodes stochastiques utilisées pour la prédiction des séries temporelles stationnaires, non stationnaire en moyenne et en variance , saisionaires.

Puis un état de l’art des techniques de soft computing : algorithmes génétiques, les réseaux de neurones et la logique floue.

Prenant appui sur cet état de l’art nous proposons un prédicteur hybride des deux techniques du soft computing RNA/AG.

Nous avons présenté dans un premier temps la méthode d’optimisation d’un prédicteur neuronal basée sur un algorithme génétique réel.

Cette méthode consiste a l’optimisation simultanée de la topologie de réseaux de neurones, les paramètres de contrôle de réseaux de neurones et les intervalles initiaux des poids synaptiques.

Ensuite , nous avons décrit l’étape d’initialisation des chromosomes en spécifier les sous ensembles de chaque gène dans le chromosome.

Enfin, pour tester l’efficacité de la méthode, des simulations dans 3domaines: économie, écologie et météo.

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Thèmes de recherche: Technique intelligent, La prédiction des Séries temporelles, Robotique.Formation2013 : Doctorat en électronique, Université de Biskra.2003 : Magistère en électronique, Université de Setif.Expérience professionnelle2007-2012 : Chargé de cours,Université de Biskra.2013-2014 : Maitre de conférence, Université de Biskra

Fiche technique