JdS2012


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Résumé de communication



Résumé 51 :

Utilisation des algorithmes génétiques pour identifier des modèles périodiques autorégressifs
Ursu, Eugen ; Turkman, Kamil Feridun
IRMA, Universite de Strasbourg

Un modèle périodique autorégressif (PAR) étend le modèle autorégressif classique (AR) en permettant aux paramètres de varier avec les saisons. La sélection des modèles périodiques peut avoir un coût numérique élevé et les résultats ne sont pas toujours satisfaisants. Nous proposons une nouvelle procédure automatique au problème de la sélection du modèle en utilisant l'algorithme génétique. Le critère d'information bayésien (BIC) est utilisé comme un outil pour identifier l'ordre du modèle PAR. Le succès de la procédure proposée est illustrée dans une petite étude de simulation; une application avec des données mensuelles est présentée.