Skip to Main content Skip to Navigation
Theses

Prévision séquentielle par agrégation d'ensemble : application à des prévisions météorologiques assorties d'incertitudes

Résumé : Dans cette thèse, nous nous intéressons à des problèmes de prévision tour après tour. L'objectif est d'imaginer et d'appliquer des stratégies automatiques, qui tirent de l'expérience du passé et s'aident éventuellement de prédicteurs élémentaires. Nous souhaitons que ces stratégies obtiennent des garanties mathématiques robustes et soient valables dans des cas de figure très généraux. Cela nous permet en pratique d'appliquer les algorithmes qui en découlent à la prévision concrète de grandeurs météorologiques. Enfin, nous nous intéressons aux déclinaisons théoriques et pratiques dans un cadre de prévision de fonctions de répartition. Nous étudions dans un premier temps la prévision séquentielle de processus bornés stationnaires ergodiques. Dans ce but, nous nous plaçons dans le cadre des suites individuelles et proposons un arbre de régression déterministe dont les prévisions sont asymptotiquement meilleures que le meilleur prédicteur lipschitzien pour une certaine constante L. Puis nous montrons que les bornes de regret obtenues impliquent que les stratégies envisagées sont asymptotiquement optimales par rapport à la classe des processus stationnaire ergodique bornés. Dans un second temps, nous présentons une méthode d'agrégation séquentielle des simulations météorologiques de pression réduite au niveau de la mer. L'objectif est d'obtenir, grâce à l'algorithme ridge, de meilleures performances en prévision qu'une certaine prévision de référence, à préciser. Tout d'abord, nous rappelons le cadre mathématique et les fondamentaux des sciences environnementales. Puis nous décrivons en détail les jeux de données utilisés et les performances pratiques de l'algorithme. Enfin, nous précisons certains aspects du jeu de données et certaines sensibilités aux paramètres l'algorithme ridge. Puis, nous déclinons la méthode précédente à l'étude d'une seconde grandeur physique : la norme de la vitesse du vent à dix mètres au-dessus du sol. Plusieurs remarques d'ordre physique sont faites au passage concernant ce jeu de données. Dans le dernier chapitre, nous présentons les enjeux et les outils de la prévision probabiliste avant de mettre en pratique deux algorithmes sur les jeux de données décrits précédemment. La première partie motive l'utilisation de prévisions probabilistes et expose l'état de l'art dans ce domaine et la seconde partie présente des scores probabilistes historiques et populaires. Les algorithmes utilisés sont ensuite décrits dans la troisième partie avant que ne soient détaillés les résultats empiriques de ceux-ci sur les jeux de données de pression réduite au niveau de la mer et de norme de la vitesse du vent.
Complete list of metadatas

Cited literature [47 references]  Display  Hide  Download

https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01292600
Contributor : Abes Star :  Contact
Submitted on : Wednesday, March 23, 2016 - 2:11:16 PM
Last modification on : Tuesday, August 4, 2020 - 3:45:08 AM
Document(s) archivé(s) le : Monday, November 14, 2016 - 2:52:54 AM

File

73075_BAUDIN_2015_diffusion.pd...
Version validated by the jury (STAR)

Identifiers

  • HAL Id : tel-01292600, version 1

Collections

Citation

Paul Baudin. Prévision séquentielle par agrégation d'ensemble : application à des prévisions météorologiques assorties d'incertitudes. Statistiques [math.ST]. Université Paris-Saclay, 2015. Français. ⟨NNT : 2015SACLS117⟩. ⟨tel-01292600⟩

Share

Metrics

Record views

497

Files downloads

481