{"id":4457,"date":"2019-05-03T12:51:27","date_gmt":"2019-05-03T10:51:27","guid":{"rendered":"http:\/\/wp.unil.ch\/geoblog\/?p=4457"},"modified":"2019-08-07T13:18:04","modified_gmt":"2019-08-07T11:18:04","slug":"data-analysis-using-network-multifractal-and-dimensionality-reduction-tools","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wp.unil.ch\/geoblog\/2019\/05\/data-analysis-using-network-multifractal-and-dimensionality-reduction-tools\/","title":{"rendered":"Data Analysis Using Network, Multifractal and Dimensionality Reduction Tools"},"content":{"rendered":"<p><em>Th\u00e8se soutenue par Mohamed Laib, le 3 mai 2019, Institut des dynamiques de la surface terrestre (IDYST)<\/em><\/p>\n<p>Les r\u00e9centes avanc\u00e9es dans la technologie de collecte et de stockage des donn\u00e9es ont permis d&rsquo;am\u00e9liorer les syst\u00e8mes de surveillance m\u00e9t\u00e9orologique. Ainsi, il est possible d&rsquo;enregistrer les param\u00e8tres m\u00e9t\u00e9orologiques et climatiques \u00e0 une fr\u00e9quence plus \u00e9lev\u00e9e et d&rsquo;utiliser un certain nombre de capteurs r\u00e9partis spatialement dans plusieurs endroits diff\u00e9rents. Par cons\u00e9quent, l&rsquo;exploration, la mod\u00e9lisation et la compr\u00e9hension de ces param\u00e8tres environnementaux n\u00e9cessitent la recherche de nouvelles techniques plus efficaces. <\/p>\n<p>Cette th\u00e8se est compos\u00e9e d&rsquo;articles publi\u00e9s qui se basent sur les donn\u00e9es du vent en Suisse. Elle propose des approches d&rsquo;exploration et de mod\u00e9lisation de donn\u00e9es environnementales multivari\u00e9es. Les contributions majeures de cette th\u00e8se sont :<\/p>\n<ul>\n<li>Une nouvelle approche qui se base sur les r\u00e9seaux. Plus pr\u00e9cis\u00e9ment, chaque station de vent est consid\u00e9r\u00e9e comme un n\u0153ud. Le lien entre deux n\u0153uds est exprim\u00e9 par la relation qui existe entre les deux stations correspondantes. Cette approche \u00e9tudie l\u2019\u00e9volution journali\u00e8re de l\u2019interaction (la densit\u00e9 de connectivit\u00e9) entre les stations, avec des outils d\u2019analyse de s\u00e9ries temporelles.<\/li>\n<li>L\u2019application d\u2019une m\u00e9thode de d\u00e9tection de communaut\u00e9 sur le r\u00e9seau du vent. Cette application permet de grouper les stations selon les interactions entre elles.<\/li>\n<li>L\u2019analyse des s\u00e9ries temporelles en utilisant le concept de multifractale. Cette analyse permet d\u2019extraire des informations \u00e0 partir de chaque s\u00e9rie du vent comme la m\u00e9moire longue par exemple. Puis, une visualisation spatiale est r\u00e9alis\u00e9e, afin de voir spatialement la pr\u00e9dictibilit\u00e9 temporelle du vent selon la topographie.<\/li>\n<li>Un nouvel algorithme permettant de r\u00e9duire le nombre de variables. En effet, l\u2019algorithme d\u00e9tecte les variables redondantes et les \u00e9limine. Cet algorithme est utilis\u00e9 pour r\u00e9duire la dimension des jeux de donn\u00e9es ce qui facilite l\u2019analyse du ph\u00e9nom\u00e8ne.<\/li>\n<li>De nouvelles librairies R publi\u00e9es en libre acc\u00e8s, dans lesquelles les m\u00e9thodes mentionn\u00e9es plus haut sont impl\u00e9ment\u00e9es. Ces librairies sont accompagn\u00e9es de manuel d\u2019utilisation.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Cette th\u00e8se a pour but d\u2019analyser les donn\u00e9es multivari\u00e9es. Elle propose des techniques bas\u00e9es sur les r\u00e9seaux pour extraire le plus d\u2019informations possibles afin de bien explorer ces donn\u00e9es. Elle propose \u00e9galement une visualisation spatiale des caract\u00e9ristiques temporelles des donn\u00e9es. La th\u00e8se contribue \u00e0 la litt\u00e9rature du \u2018Machine Learning\u2019 avec le nouvel algorithme de s\u00e9lection de variables.<\/p>\n<p>Finalement, la th\u00e8se cherche \u00e0 am\u00e9liorer la compr\u00e9hension du m\u00e9canisme qui influence le ph\u00e9nom\u00e8ne du vent. De plus, les m\u00e9thodes et l\u2019algorithme propos\u00e9s peuvent aussi \u00eatre appliqu\u00e9s \u00e0 d\u2019autres ph\u00e9nom\u00e8nes g\u00e9ospatiaux.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Th\u00e8se soutenue par Mohamed Laib, le 3 mai 2019, Institut des dynamiques de la surface terrestre (IDYST) Les r\u00e9centes avanc\u00e9es dans la technologie de collecte et de stockage des donn\u00e9es ont permis d&rsquo;am\u00e9liorer les syst\u00e8mes de surveillance m\u00e9t\u00e9orologique. 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