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Accueil du site > Séminaires > Probabilités Statistiques et réseaux de neurones > Modèles de Markov cachés en météorologie

Vendredi 16 janvier 2009 à 11h00

Modèles de Markov cachés en météorologie

Pierre Ailliot (Université de Brest)

Résumé : Une caractéristique commune de nombreuses séries temporelles météorologiques est l’existence de changements de régimes, chaque régime correspondant à un « type de temps » (par exemple, conditions dépressionnaires et anticycloniques). Les modèles de Markov cachés semblent alors naturels dans ce contexte, la variable cachée permettant de décrire le type de temps qui n’est pas observable directement. Dans cet exposé, je m’intéresserai plus précisément à trois types de variables météorologiques, chacune ayant des spécificités différentes :
- L’intensité du vent (variable positive)
- La direction du vent (variable circulaire)
- Les précipitations journalières (variable mixte avec une composante discrète et une composante continue) Des modèles de Markov cachés adaptés à ces différentes variables seront introduits puis validés sur des données de vent et de pluviométrie. Nous montrerons en particulier que les modèles de Markov cachés conduisent généralement à des modèles interprétables et qui permettent de reproduire certaines caractéristiques complexes (loi marginale multimodale, dynamique non linéaire, structure spatiale...) des séries temporelles considérées.

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