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Identification de modèles paramétriques / Walter, Éric

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Titre : Identification de modèles paramétriques : à partir de données expérimentales
Type de document : texte imprimé
Auteurs : Walter, Éric, Auteur ; Luc Pronzato, Auteur
Editeur : Paris : Masson
Année de publication : 1994
Collection : Modélisation, analyse, simulation, commande, ISSN 1246-8193
Importance : XX-371 p.
Présentation : ill.
Format : 24 cm
ISBN/ISSN/EAN : 978-2-225-84407-2
Note générale : Bibliogr. p. 345-361. - Index

Langues : Français (fre)
Mots-clés : Modèles mathématiques
Systèmes -- Identification
Plan d'expérience
Statistiques robustes
Estimation de paramètres
Optimisation mathématique
Index. décimale : 519.233 Méthodes paramétriques
Résumé : La construction de modèles mathématiques à partir de données expérimentales, activité de base du chercheur et de l'ingénieur, suscite de nombreuses interrogations. Comment choisir la structure de modèles à utiliser ? Comment s'assurer avant toute mesure que ses paramètres pourront être estimés à partir des expériences envisagées ? Comment choisir un critère de qualité pour la comparaison des modèles sans se limiter au traditionnel critère des moindres carrés ? Comment prendre en compte les informations disponibles a priori et le but poursuivi ? Comment se protéger contre des données aberrantes éventuelles ? Quelles techniques utiliser pour l'optimisation du critère ? Comment évaluer les caractéristiques locales de ce dernier (gradient, Hessien) de façon simple mais exacte ? Comment échapper aux optima locaux parasites ? Comment évaluer l'incertitude sur les paramètres estimés ? Comment choisir les conditions expérimentales pour recueillir les données les plus informatives compte tenu du but poursuivi et des informations disponibles a priori ? Comment utiliser les résidus de modélisation pour tester a posteriori la cohérence des hypothèses formulées a priori ? Cet ouvrage vise à répondre à ces questions de façon aussi didactique que possible en fournissant une vision d'ensemble de la méthodologie à mettre en oeuvre. Il s'adresse aussi bien : - à l'étudiant désireux de se familiariser avec les techniques de modélisation paramétrique (de nombreux exemples élémentaires sont traités en détail) ; - à l'ingénieur ou au chercheur confronté à la pratique de la modélisation dans sa vie professionnelle (les avantages, mais aussi les limitations des méthodes décrites sont clairement indiqués); - au spécialiste du domaine, qui y trouvera en particulier une source bibliographique importante
Note de contenu : Sommaire:
1. Structures de modèles
2. Critères
3. Optimiseurs
4. Incertitude sur les paramètres
5. Planification d'expériences
6. Analyse critique des résultats

Identification de modèles paramétriques : à partir de données expérimentales [texte imprimé] / Walter, Éric, Auteur ; Luc Pronzato, Auteur . - Masson, 1994 . - XX-371 p. : ill. ; 24 cm. - (Modélisation, analyse, simulation, commande, ISSN 1246-8193) .
ISBN : 978-2-225-84407-2
Bibliogr. p. 345-361. - Index

Langues : Français (fre)
Mots-clés : Modèles mathématiques
Systèmes -- Identification
Plan d'expérience
Statistiques robustes
Estimation de paramètres
Optimisation mathématique
Index. décimale : 519.233 Méthodes paramétriques
Résumé : La construction de modèles mathématiques à partir de données expérimentales, activité de base du chercheur et de l'ingénieur, suscite de nombreuses interrogations. Comment choisir la structure de modèles à utiliser ? Comment s'assurer avant toute mesure que ses paramètres pourront être estimés à partir des expériences envisagées ? Comment choisir un critère de qualité pour la comparaison des modèles sans se limiter au traditionnel critère des moindres carrés ? Comment prendre en compte les informations disponibles a priori et le but poursuivi ? Comment se protéger contre des données aberrantes éventuelles ? Quelles techniques utiliser pour l'optimisation du critère ? Comment évaluer les caractéristiques locales de ce dernier (gradient, Hessien) de façon simple mais exacte ? Comment échapper aux optima locaux parasites ? Comment évaluer l'incertitude sur les paramètres estimés ? Comment choisir les conditions expérimentales pour recueillir les données les plus informatives compte tenu du but poursuivi et des informations disponibles a priori ? Comment utiliser les résidus de modélisation pour tester a posteriori la cohérence des hypothèses formulées a priori ? Cet ouvrage vise à répondre à ces questions de façon aussi didactique que possible en fournissant une vision d'ensemble de la méthodologie à mettre en oeuvre. Il s'adresse aussi bien : - à l'étudiant désireux de se familiariser avec les techniques de modélisation paramétrique (de nombreux exemples élémentaires sont traités en détail) ; - à l'ingénieur ou au chercheur confronté à la pratique de la modélisation dans sa vie professionnelle (les avantages, mais aussi les limitations des méthodes décrites sont clairement indiqués); - au spécialiste du domaine, qui y trouvera en particulier une source bibliographique importante
Note de contenu : Sommaire:
1. Structures de modèles
2. Critères
3. Optimiseurs
4. Incertitude sur les paramètres
5. Planification d'expériences
6. Analyse critique des résultats

Exemplaires

Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Etat_Exemplaire
048981 519.233 WAL Papier Bibliothèque Centrale Mathématiques Disponible En bon état

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519.233 : Méthodes paramétriques

Ouvrages de la bibliothèque en indexation 519.233

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