| Titre : | Etude comparative des modèles de prévision ARMA et des réseaux de neurones artificiels : Application en prévision à moyen terme de la charge électrique |
| Auteurs : | Rahal, Hadi Anis, Auteur ; Aboun, Nacera, Directeur de thèse |
| Type de document : | texte imprimé |
| Editeur : | [S.l.] : [s.n.], 2006 |
| Format : | 87 f. / ill. / 30 |
| Accompagnement : | CD |
| Note générale : |
Mémoire de Projet de Fin d'Etudes : Génie Industriel : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2006
Annexes f. 89 - 114. Bibliogr. f. 115 - 116 p. |
| Langues : | Français |
| Index. décimale : | PI01006 |
| Tags : | Prévision Méthode Box et Jenkins ARMA Réseau de neurones artificiels Charge électrique |
| Résumé : |
L'objectif poursuivi à travers cette étude est d'établir une prévision de la charge électrique et ce en utilisant deux méthodes différentes.
Dans une première, nous ferons usage d'une méthode de prévision traditionnellement utilisée pour ce type de séries temporelles: la méthode de Box et Jenkins. Dans la seconde, nous utiliserons les réseaux de neurones artificiels. Ainsi, notre travail consistera dans un premier temps à prendre connaissance des différentes méthodes de prévision classiques plus particulièrement celle de Box et Jenkins. Puis, nous prendrons connaissance des fondements et principes des réseaux de neurones. Dans un second temps, nous effectuerons notre application en concevant nos différents modèles de prévision. Nous conclurons par une étude comparative des résultats. |
Exemplaires (1)
| Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité | Spécialité | Etat_Exemplaire |
|---|---|---|---|---|---|---|
| PI01006 | Papier + ressource électronique | Bibliothèque centrale | Projet Fin d'Etudes | Disponible | Genie_industriel | Consultation sur place/Téléchargeable |
Documents numériques (1)
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RAHAL.Hadi Anis.pdf URL
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