PASCAL - Pattern Analysis, Statistical Modelling and Computational Learning

Agrégation séquentielle de prédicteurs : méthodologie générale et applications à la prévision de la qualité de l'air et à celle de la consommation électrique
Gilles Stoltz
Journal de la Société Française de Statistique Volume 151, Number 2, pp. 66-106, 2010.

Abstract

Cet article fait suite à la conférence que j’ai eu l’honneur de donner lors de la réception du prix Marie-Jeanne Laurent-Duhamel, dans le cadre des XLe Journées de Statistique à Ottawa, en 2008. Il passe en revue les résultats fondamentaux, ainsi que quelques résultats récents, en prévision séquentielle de suites arbitraires par agrégation d’experts. Il décline ensuite la méthodologie ainsi décrite sur deux jeux de données, l’un pour un problème de prévision de qualité de l’air, l’autre pour une question de prévision de consommation électrique. La plupart des résultats mentionnés dans cet article reposent sur des travaux en collaboration avec Yannig Goude (EDF R&D) et Vivien Mallet (INRIA), ainsi qu’avec les stagiaires de master que nous avons co-encadrés : Marie Devaine, Sébastien Gerchinovitz et Boris Mauricette.

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EPrint Type:Article
Project Keyword:Project Keyword UNSPECIFIED
Subjects:Computational, Information-Theoretic Learning with Statistics
Learning/Statistics & Optimisation
Theory & Algorithms
ID Code:7308
Deposited By:Gilles Stoltz
Deposited On:17 March 2011