• jeudi 08 décembre 2005 : salle de réunion du LSIS, EPUM
  Présentation-débat sur une méthodologie de modélisation multi-modèles (pour une serre agricole)
  
  
  • 10h00 : Définition des axes d’exploitation de cette approche et structuration du sujet de thèse de Lala Rajaoarisoa - Echange/débat animé par Nacer M’Sridi
  
  
  
  • 09h30 : Analyse de données pour une approche de modélisation - Jean Duplaix
    
    Résumé :
    Cet exposé présente une méthodologie de modélisation d’un système (MIMO, non stationnaire et fortement perturbé) basée sur ses connaissances experte et expérimentale (fichiers de données). Une analyse en composantes principales (PCA) permet à partir d’un découpage par périodes de fonctionnement de sélectionner des jeux de variables non corrélés. Une construction de sous-modèles correspondant à cette analyse est alors réalisée par une approche réseaux de neurones. Une supervision par logique floue hiérarchisée permet la sélection des sous-modèles. Une application de l’ensemble de la méthodologie sur le système-serre est ensuite développée. Une comparaison entre l’approche mono-modèle et multi-modèles conclue la présentation. Mots-clés : Multi-modèles, Analyse en Composantes Principales, Réseaux de neurones, Systèmes hiérarchiques flous, Supervision