Bouzenita, MOHAMMED (2022) Développement de méthodes hybrides pour le pronostic des systèmes de production. Doctoral thesis, Université de Batna 2.

Preview

Text BOUZENITA Mohammed.pdf Download (4MB) | Preview

Abstract

Récemment, les approches hybrides de pronostic ont été introduites comme une nouvelle alternative pour apporter des avantages supplémentaires et contourner les défauts des techniques conventionnelles. Le développement de nouvelles méthodologies hybrides constitue l’objectif principal de notre thèse. Pour ce faire, nous avons effectué une revue approfondie des approches de pronostiques existantes et en particulier les stratégies hybrides. Enoutre,Un ensemble de mécanismes d’agrégation et de schémas de pondération, qui utilisent les sorties fournies par un ensemble de prédicteurs sélectionnés comme entrée pour fournir des résultats améliorés est proposé. Les outils de fusion et les procédures de pondération proposés sont élaborés sur la base d’opérateurs de moyenne pondérée ordonnée induite (IOWA), de fonctions de pondération analytiques explicites (exponentielle, logarithmique et inverse) et d’une méthode métaheuristique comprenant des opérateurs génétiques. Une multitude de simulations numériques ont été menées pour valider les performances des cadres de pronostic hybrides mis en œuvre, où les résultats obtenus se révèlent très compétitifs par rapport à des études similaires

Item Type:	Thesis (Doctoral)
Uncontrolled Keywords:	Approche hybride de pronostic, fusion, opérateurs IOWA, fonction de pondération analytique et algorithme génétique
Subjects:	Technologie > Génie industriel
Divisions:	Faculté de technologie > Département de génie industriel
Date Deposited:	07 Dec 2022 11:48
Last Modified:	07 Dec 2022 11:48
URI:	http://eprints.univ-batna2.dz/id/eprint/2070

Actions (login required)

View Item