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Journal Européen des Systèmes Automatisés

1269-6935
Revues des Systèmes
 

 ARTICLE VOL 39/4 - 2005  - pp.533-552  - doi:10.3166/jesa.39.533-552
TITRE
Prévisions de concentrations d'ozone. Comparaison de différentes méthodes statistiques de type « boîte noire »

RÉSUMÉ
Dans cet article, on s'intéresse à la prévision, à échéance de 24 h, des concentrations maximales journalières d'ozone en utilisant des approches de type boîte noire. Ces approches présentent l'intérêt de ne nécessiter que des données mesurables par les AASQA (Associations agréées de surveillance de la qualité de l'air) et d'être transposables d'un site à un autre, ce qui leur confère un caractère générique. L'article réalise une étude comparative de l'application de quatre méthodes d'apprentissage statistique à ce problème, à savoir les arbres de décision, les réseaux de neurones, la régression parcimonieuse et les SVR (Support vector regression). Les résultats obtenus ainsi que leurs commentaires sont présentés, ouvrant sur des perspectives.


ABSTRACT
The paper investigates the application of black box modelling to the prediction of the daily maxima of ground-ozone level. The main interest of these modelling approaches is their genericity as they are solely based on the available data provided by the Associations of air quality monitoring and they can be transposed from a geographical area to another one. The paper realises a comparative study of four statistical learning approaches, the decisions trees (, the neural networks, the least-angle regression and the support vector regression , to the ozone level prediction. Before concluding, the obtained results and their comments are presented.


AUTEUR(S)
Alain RAKOTOMAMONJY, Komi GASSO, Stéphane CANU, Patrick VANNOORENBERGHE

MOTS-CLÉS
maxima journaliers, ozone, prévision, approches statistiques, modèles boîte noire.

KEYWORDS
Daily maximum, ozone, prediction, statistical approaches, black box modelling.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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