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Revue des Sciences et Technologies de l'Information
 

 ARTICLE VOL 15/3-4 - 2001  - pp.317-332  - doi:10.3166/ria.15.317-332
TITRE
Modèles de réseaux de neurones pour l’analyse des séries temporelles ou la régression - Estimation, identification, méthode d’élagage SSM

RÉSUMÉ

Ce papier porte sur la modélisation de séries temporelles ou de régression à l’aide de réseaux de neurones. En nous appuyant sur des résultats récents sur l’estimation des moindres carrés pour les séries temporelles non linéaires, nous proposons une méthodologie complète et explicite pour l’estimation des paramètres (processus d’apprentissage) et pour le choix du modèle (sélection d’architecture). En particulier, nous donnons une solution au problème de l’élagage dans un perceptron multicouches au moyen d’une méthode pas à pas utilisant un critère de type BIC dont on démontre la consistance.

ABSTRACT

This paper deals with neural network modeling for time series analysis or regression. Based on recent results about the least-square estimation for non-linear time series, we propose a complete and feasible methodology for both parameter estimation (learning process) and model selection (architecture selection). In particular, we solve the pruning problem for multilayer perceptron models with a stepwise search method by using a BIC criterion which is proved to be consistent.

AUTEUR(S)
Joseph RYNKIEWICZ, Marie COTTRELL, Morgan MANGEAS, Jian-Feng YAO

MOTS-CLÉS
identification statistique, statistiques asymptotiques.

KEYWORDS
statistical stepwise, almost sure identification, asymptotic statistics.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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