Etude comparative des modèles de prévision ARMA et des réseaux de neurones artificiels : Application en prévision à moyen terme de la charge électrique

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dc.contributor.author Rahal, Hadi Anis
dc.contributor.other Aboun, Nacera, Directeur de thèse.
dc.date.accessioned 2021-11-29T13:12:02Z
dc.date.available 2021-11-29T13:12:02Z
dc.date.issued 2006
dc.identifier.other PI01006
dc.identifier.uri http://repository.enp.edu.dz/xmlui/handle/123456789/10137
dc.description Mémoire de Projet de Fin d'Etudes : Génie Industriel : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2006 fr_FR
dc.description.abstract 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. fr_FR
dc.language.iso fr fr_FR
dc.subject Prévision fr_FR
dc.subject Méthode Box et Jenkins fr_FR
dc.subject ARMA fr_FR
dc.subject Réseau de neurones artificiels fr_FR
dc.subject Charge électrique fr_FR
dc.title Etude comparative des modèles de prévision ARMA et des réseaux de neurones artificiels : Application en prévision à moyen terme de la charge électrique fr_FR
dc.title.alternative Etude comparative des modèles de prévision ARMA et des réseaux de neurones artificiels : Application en prévision à moyen terme de la charge électrique fr_FR
dc.type Thesis fr_FR


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