Séminaire de Probabilités et Statistique :
Le 28 janvier 2013 à 15:00 - UM2 - Bât 09 - Salle de conférence (1er étage)
Présentée par Cugliari Jairo - Inria SELECT & Université Paris-Sud
Prévision d’un processus à valeurs fonctionnelles en présence de non stationnarités. Application à la consommation d’électricité
Nous traitons le problème de la prévision d’un processus stochastique à valeurs fonctionnelles.
Nous commençons par étudier le modèle proposé par Antoniadis et al. (2006) dans le cadre d’une
application pratique -la demande d’énergie électrique en France- où l’hypothèse de stationnarité
semble ne pas se vérifier. Le caractère non stationnaire est double : d’une part, le niveau moyen de
la série change dans le temps, d’autre part il existe des groupes dans les données qui peuvent être
vus comme des classes de stationnarité.
Nous explorons diverses variantes et corrections qui améliorent la performance de prédiction. Les
corrections visent à prendre en compte la présence de ces caractéristiques non stationnaires. En
particulier, pour prendre en compte l’existence de groupes, nous avons contraint le modèle de
prévision à n’utiliser que les données qui appartiennent au même groupe que celui de la dernière
observation disponible. Si le groupe est connu, un simple post-traitement suffit pour obtenir des meilleures
performances de prédiction.