Application des techniques connexionnistes à l'identification de systèmes dynamiques

Applying connectionist techniques to identify dynamic systems

• Auteur / Autrice : Corinne Ledoux
• Direction : Patrick Gallinari
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance en 1997
• Etablissement(s) : Paris 6

Résumé

Les travaux presentes dans cette these s'inscrivent dans le cadre de l'identification de systemes dynamiques. Identifier un systeme consiste a construire un modele mathematique dont le comportement au cours du temps est proche de celui du systeme. Le modele est obtenu par inference a partir de donnees numeriques recueillies au cours du fonctionnement du systeme. Le modele est ensuite utilise soit en tant qu'outil de prediction des sorties du systeme soit en tant qu'outil de simulation de son fonctionnement. Au sein de la theorie des systemes dynamiques, la theorie des systemes lineaires presente les avantages d'etre unifiee et bien maitrisee depuis plusieurs decennies. Elle repose sur de nombreux fondements theoriques issus de l'algebre lineaire, de l'analyse numerique. . . En ce qui concerne les systemes dynamiques non lineaires, il n'existe, a l'heure actuelle, pas de contrepartie et les techniques lineaires classiques s'averent souvent insuffisantes lorsque les systemes dynamiques etudies sont de complexite elevee et presentent de fortes non linearites. Les travaux realises apportent une contribution en faveur du developpement de la theorie des systemes non lineaires ; la principale motivation a ete de demontrer les potentialites des modeles non lineaires tels que les modeles connexionnistes a decrire la dynamique de systemes non lineaires. Pour ce faire, trois systemes ont ete identifies : une colonne a distiller, l'arc electrique d'un four a courant alternatif et un carrefour pour lequel l'ecoulement du trafic est gere par des feux tricolores. Les resultats de l'identification permettent de conclure a la superiorite, par rapport aux modeles lineaires classiques, des modeles non lineaires a decrire la dynamique de systemes presentant de fortes non linearites. De plus, ils soulignent clairement les principales difficultes inherentes a l'identification dont le choix des regresseurs, celui des hypotheses relatives a la nature et contribution du bruit. . .