Réseaux de Neurones Récurrents Appliquésa l'Automatisation du Marchéa Terme: cas Producteur-Consommateur (original) (raw)
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HAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe), 2012
L'étude du mécanisme des marchés à terme nécessite le recours aux outils de la modélisation des systèmes dynamiques. Dans la plupart des méthodes d'analyse de marché, la formation de prix se base sur l'hypothèse que l'histoire se répète en examinant les prix passés pour déterminer la direction du marché à terme. Dans ce travail, nous proposons une approche de modélisation et de résolution du phénomène de la génération des prix et des quantités à terme pour un producteur et un consommateur qui prend en considération le caractère dynamique du processus. Cette approche consiste à représenter le système par un réseau de neurones récurrent capable de réagir aux variations de l'offre et de la demande dans la fixation des prix et des quantités à terme. Mots-clés : Marchés à terme, prix à terme, réseaux de neurones récurrents, apprentissage. 1. List of Selling Orders. 2. List of Buying Orders.
Prévision de Défaillance Des entreprises : Apport des Réseaux de Neurones Artificiels
2021
Le principal problème auquel font face les banques lors de la décision de l’octroi de crédit est leur incapacité à déterminer avec certitude si le client va honorer ou non ses engagements. Depuis toujours, cette décision de l’octroi du crédit repose sur l’évaluation préalable de l’agent de crédit. En effet, une détection précoce des difficultés de l’entreprise se fait à l’aide des outils de prévision du risque de défaillance qui s’appuient tous sur l’analyse du passé pour prédire l’avenir de l’entreprise. Cette analyse repose essentiellement sur l’exploitation des états de synthèse de l’entreprise qui restent une source d’informations incontournable pour la détection des difficultés des entreprises. Parmi ces méthodes de prévision, on trouve les réseaux de neurones artificiels. Cette technique est utilisée dans de nombreuses disciplines notamment la médecine, le marketing, la finance et constitue une alternative intéressante aux techniques statistiques traditionnelles pour le traite...
European Scientific Journal, ESJ, 2015
This work presents the development of a mathematical model based on stochastic artificial neural networks type RBF (Radial Basis Function) for modeling the normal mode at a variable point of functionning of an industrial installation. The studied industrial facility is a distillation column of methylcyclohexane (C6H11-CH3) from toluene-methylcyclohexane mixture (C6H5-CH3 / C6H11-CH3) which was defined in the mass composition by 23% in methylcyclohexane. Neuronal architecture proposed for the modeling of this system consists of an input layer containing seven neurons, a hidden layer containing nine neurons and an output layer having a single neuron. The hidden layer is activated by a Gaussian function whose center is determined by using the K-means algorithm; however the output layer is activated by a linear function. Regarding existing weight between the hidden layer and the output layer, they are determined by the back-propagation algorithm of the error gradient. The RBF neural arc...
Les Réseaux de Neurones Artificiels
Les réseaux de neurones artificiels constituent une technique de traitement de données bien comprise et bien maitrisée. Ces techniques s’intègrent parfaitement dans les stratégies de commande. En effet, elles réalisent des fonctionnalités d’identification, de contrôle ou de filtrage, et prolonge les techniques classiques de l’automatique non linéaire pour aboutir à des solutions plus efficaces et robustes.
LARHYSS Journal, 2015
La depollution des eaux usees avant rejet dans les milieux aquatiques est devenue un imperatif reglementaire a l'echelle mondial, justifie par la protection de l'environnement et de la sante publique. Cette depollution est le plus souvent realisee dans des usines de traitement centralisees, vers lesquelles sont achemines les effluents produits dans une zone couvrant souvent toute une agglomeration. A l’heure actuelle, la presence de residus de medicaments dans les matrices environnementales aqueuses est devenue un sujet de preoccupation mondial dans les domaines de l'environnement et de la Sante Publique. En Algerie le traitement des eaux usees urbaines et industrielles, est realise par boues activees. La majeure partie des rejets pharmaceutiques arrivant aux stations d’epuration ne sont pas completement elimines ils sont rejetes sous forme de contaminants dans les eaux receptrices. On se propose dans cette etude de faire le point sur une methode basee sur l’intelligence...
Computing Research Repository, 2010
We present an application of Artificial Intelligence techniques to the field of Information Security. The problem of remote Operating System (OS) Detection, also called OS Fingerprinting, is a crucial step of the penetration testing process, since the attacker (hacker or security professional) needs to know the OS of the target host in order to choose the exploits that he will
The paper is based on a series of studies maded on the learning capabilities of multi-layered perceptrons. The complexity of this nonlinear systems can be varied as we desire, acting for instance on the number of hidden units. In return, we will be confronted with a choice dilemma, concerning the optimal complexity of the system for a given problem. We have defined the potential size as given by the number of hidden units and the effective size as a result of network training on a given problem. By the mean of statistical methods, we have found that the effective number of hidden units is smaller than the potential size, some units have a "binary" activation level or a time constant activation. We also prove that weight initialization to small values is fully recomended and reduce the effective size of the hidden layer.
2019
L'analyse de l'attitude et du comportement humain, représente un axe majeur des recherches en psychologie cognitive et en marketing, en plus de la complexité de la structure du cerveau, le fonctionnement de ce dernier est connu par une grande diversité, qu'on peut expliquer par l'interaction de l'individu avec son entourage, mais aussi avec la manière dont le cerveau réagit lors de l'exposition à un stimulus ou dans une situation qui provoque une certaine hésitation. L'objectif de notre article dans un premier temps est de montrer, à travers une analyse des résultats empiriques de plus de 30 études choisies, la nécessité de revisiter ce qui est pensé être une évidence au niveau des démarches méthodologiques, qui se basent essentiellement sur l'aspect déclaratif des individus, pour ensuite mieux comprendre ce qui se passe réellement à l'intérieur du consommateur. Pour ce faire, nous discutons le rôle de plusieurs mécanismes cérébraux dans le traite...
2015
-La complexité d'un système industriel nécessite que ce dernier soit modélisé de la manière la plus réaliste possible. Ceci permettra une meilleure surveillance du processus et par la suite la détection de toute perturbation pouvant engendrer une instabilité et un dysfonctionnement du système. Le présent article, décrit des méthodes de modélisation basées sur le couplage de la transformée en ondelettes stationnaire (Stationary Wavelet Transform SWT) et les réseaux de neurones artificiels (Artificial Neural Networks ANN) de type perceptron multi-couches (Multi Layer Perceptron MLP) pour la modélisation du régime normale à point de fonctionnement variable d'une unité industrielle. L'unité industrielle étudiée est une colonne de distillation de méthylcyclohexane (C 6 H 11-CH 3) à partir d'un mélange Toluèneméthylcyclohexane (C 6 H 5-CH 3 /C 6 H 11-CH 3) dont on a définit la composition massique à 23% en méthylcyclohexane. La base de données qui servira, d'une part comme base d'apprentissage et d'autre part comme base de test et validation , des modèles SWT-ANN-MLP (Stationary Wavelet Transform-Artificial Neural Networks-Multi-layer perceptron) est constituée par les variables d'entrées qui sont : la puissance de chauffe, la puissance de préchauffe, le taux de reflux, le débit d'alimentation, les pertes de charge, la température de préchauffe et la température de bouilleur et la variable de sortie qui est la température en tête de colonne. Trois configurations ont été proposées dans cette étude et en calculant les paramètres de performance, un seul modèle a été retenu SWT-ANN-MLP d'architecture neuronale [7-17-1] qui a donné un coefficient de détermination R 2 =0.86, un Coefficient d'efficacité NSE = 0.853 et une erreur quadratique moyenne MSE = 0.009. Cette méthode hybride de modélisation basée sur la décomposition en ondelettes stationnaire et les réseaux de neurones artificiels de type Perceptron multi-couches a montré sa robustesse par rapport à d'autres méthodes de modélisation appliquées sur la même installation industrielle à savoir l'utilisation des réseaux de neurones artificiels à fonction de base radial (RBF) et les réseaux de neurones artificiels de type Perceptron Multi-couches.
Implémentation sur Puce d'un Réseau de Neurones Artificiel MLP avec Rétro-propagation
Implémentation sur Puce d'un Réseau de Neurones Artificiel MLP avec Rétro-propagation, 2012
RESUME Ce travail se situe dans le cadre de calcul du réseau de neurones dans des domaines d'applications de très haute performance. L'article propose une architecture qui sera adaptée aux contraintes de conception détaillées. L'implémentation matérielle des réseaux neuronaux optimisés sur circuits reconfigurables est notamment pour accélérer au maximum le processus d'apprentissage sur puce. Ce papier va étendre la méthodologie de prototypage rapide Adéquation Algorithme Architecture (AAA) associée au logiciel SynDEx-IC pour optimiser et implémenter un algorithme de réseau de neurones MLP