Systèmes de Prédiction Basée Web : Applications aux Séries Temporelles
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Date
2010
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Abstract
Nous assistons au développement de la technologie Web et de l’évolution de l’Internet et
leurs avantages offerts aux différents domaines et applications. Parmi les domaines qui ne
sont pas encore au diapason de cette évolution, se trouve le domaine énergétique. Les
compagnies énergétiques ont besoin d’une prédiction à court terme de la demande de la
charge électrique et afin de réaliser une gestion avec succès, plusieurs méthodes et
applications sont utilisées. Cependant, la plupart des travaux réalisés pour la prédiction à
court terme de la charge électrique, en utilisant les réseaux de neurones, sont réalisés en
monoposte.
Donc, nous nous intéressons légitimement à ce problème et afin de publier les
applications de prédiction crées et les partager en multipostes, notre mémoire se focalise sur la
technologie Web et a pour objectif de réaliser un système de prédiction basé Web appliqué
aux données traitées comme séries temporelles en utilisant l’un des paradigmes le plus
populaire de l’intelligence artificielle (IA) : les réseaux de neurones artificiels (RNA). Nous
avons réalisé un système de prédiction de 24 pas (heures) en avant en utilisant le type des
RNA le plus utilisé pour la prédiction : le Perceptron Multi Couches (PMC). Ce modèle
permet de prédire la charge électrique algérienne traitée comme série temporelle. Cette
application est réalisée en langage de programmation C# sous l’environnement de
développement Visual Studio 2008.
Toujours dans le domaine de prédiction à court terme et sous le même langage de
programmation, un autre système de prédiction basé Web a été réalisé dans le but de
confirmer l’applicabilité de l’approche de modélisation, à savoir un système de l’échangeur de
chaleur.