Pronostic industriel : étude de l'erreur de prédiction du système ANFIS.
Résumé
Le travail porte globalement sur le développement d'un outil de pronostic de défaillances basé sur l'utilisation d'un système de prédiction neuro-flou. Plus particulièrement, cet article vise la proposition d'une architecture de prédiction basée sur l'utilisation du système ANFIS (système d'inférence floue paramétré par apprentissage neuronal), et pour laquelle différents axes d'améliorations des prédictions sont proposés. La stabilité des erreurs de prédictions en fonction de l'horizon de prédiction est étudiée expérimentalement et une solution visant à intégrer les sollicitations "futures" connues dans le modèle prédictif est proposée. L'ensemble est illustré sur un benchmark de prédiction : la série de données dite de Box-Jenkins.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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