UTILISATION DES METHODES D’APPRENTISSAGE MACHINE POUR LA PREDICTION DES SIGNAUX ENERGETIQUES

Abstract

Dans cette thèse, nous proposons d’étudier le problème de la prédiction de l’irradiation solaire par deux approches : dans la première, une méthodologie inspirée de la théorie d’apprentissage d’ensembles est proposée, où différentes familles de prédicteurs ont été examinées et testées, à savoir : techniques neuronales, techniques à noyau et techniques autorégressives. Différentes configurations ont été intégrées dans l’ensemble avec différentes méthodes de combinaison. Dans ce contexte une combinaison basée sur la technique de classification est proposée. Pour la deuxième, nous proposons une nouvelle architecture de prédiction hybride basée sur l’optimisation d’une technique autorégressive. Les deux approches proposées sont validées sur la base de jeux de données réels, où les résultats montrent la supériorité des approches proposées.