Planification séquentielle d'expériences pour des modèles de paramétrisation non linéaire
par Roland Gautier
Thèse de doctorat en Sciences de l'ingénieur
Sous la direction de Luc Pronzato.
Soutenue en 2000
à Nice , en partenariat avec Laboratoire Informatique, signaux et systèmes (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes) (laboratoire) .
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Résumé
La planification d'expériences optimales consiste à déterminer les conditions expérimentales optimales dans un but de précision sur l'estimation des paramètres d'un modèle, de la commande d'un système ou de discrimination entre structures de modèles. Ce travail concerne l'estimation de paramètres pour des modèles non linéaires. Dans ce cas, l'expérience optimale dépend des paramètres à estimer, et nous adoptons une approche séquentielle qui alterne des phases d'estimation de paramètres et des phases planification d'expériences. La première partie du mémoire traite de la planification totalement séquentielle (une seule observation est effectuée à chaque étape), qui est mise en œuvre sur un certain nombre de modèles non linaires classiques (cinétique chimie, pharmacocinétique). Les approches classiques (passives) sont détaillées et trois nouvelles méthodes actives sont présentées. . .
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Titre traduit
Sequential experiments design for nonlinear models
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