Skip to Main content Skip to Navigation
Conference papers

Méthodes non linéaires pour des problèmes statistiques inverses

Résumé : Dans le cadre du traitement des incertitudes étudié ici, la variabilité intrinsèque des entrées d'un modèle physique est modélisée par une loi de probabilité multivariée. L'objectif est d'identifier cette loi de probabilité à partir d'observations des sorties du modèle. Afin de se limiter à un nombre d'appels raisonnable au code de calcul (souvent coûteux) du modèle physique dans l'algorithme d'inversion, une méthodologie d'approximation non linéaire faisant intervenir le krigeage et un algorithme EM stochastique est présentée. Elle est comparée à une méthode utilisant une approximation linéaire itérative sur la base de jeux de données simulées provenant d'un modèle de crues simplifié mais réaliste. Les cas où cette approche non linéaire est préférable seront mis en lumière.
Complete list of metadata

Cited literature [4 references]  Display  Hide  Download

https://hal.inria.fr/inria-00494690
Contributor : Conférence Sfds-Hal <>
Submitted on : Thursday, June 24, 2010 - 8:53:25 AM
Last modification on : Tuesday, July 20, 2021 - 3:05:17 AM
Long-term archiving on: : Monday, October 22, 2012 - 2:42:30 PM

File

p30.pdf
Files produced by the author(s)

Identifiers

  • HAL Id : inria-00494690, version 1

Citation

Pierre Barbillon, Gilles Celeux, Agnès Grimaud, Yannick Lefebvre, Etienne de Rocquigny. Méthodes non linéaires pour des problèmes statistiques inverses. 42èmes Journées de Statistique, 2010, Marseille, France, France. ⟨inria-00494690⟩

Share

Metrics

Record views

509

Files downloads

250