Prédiction du niveau de nappes phréatiques : comparaison d'approches locale, globale et hybride - Archive ouverte HAL Access content directly
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Prédiction du niveau de nappes phréatiques : comparaison d'approches locale, globale et hybride

Abstract

Cet article présente l'exploration d'une méthode autorégressive de prévision d'une série temporelle pour répondre au défi de la prédiction du niveau de nappes phréatiques. Une méthode autorégressive estime une valeur future d'une série temporelle par régression à partir des valeurs historiques de la série. Plusieurs méthodes de régression peuvent alors être employées. Dans cet article, on présente des expérimentations visant à identifier la meilleure configuration pour prédire de manière précise le niveau de nappes phréatiques. On compare pour cela différents prédicteurs, l'apprentissage de modèle par série ou par groupe de séries, et l'utilisation de données exogènes. Des expérimentations intensives ont été menées et nous permettent de conclure sur le choix de la méthode que nous utiliserons pour répondre au défi.
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Dates and versions

hal-03548071 , version 1 (29-01-2022)

Identifiers

  • HAL Id : hal-03548071 , version 1

Cite

Lola Beuchée, Thomas Guyet, Simon Malinowski. Prédiction du niveau de nappes phréatiques : comparaison d'approches locale, globale et hybride. EGC 2022 - Conférence francophone sur l'Extraction et la Gestion des Connaissances, Jan 2022, Blois, France. ⟨hal-03548071⟩
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