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0992-499X
Revue des Sciences et Technologies de l'Information
 

 ARTICLE VOL 15/3-4 - 2001  - pp.411-427  - doi:10.3166/ria.15.411-427
TITRE
Sélection de variables et séries temporelles par analyse statistique des sensibilités

RÉSUMÉ

Dans cet article, nous présentons une nouvelle méthode pour sélectionner les variables les plus pertinentes à mettre en entrée d’un réseau de neurones de type Multi-Layer Perceptron (MLP) ou Radial Basis Function (RBF). Cette méthode repose sur l’analyse statistique des dérivées des sorties du réseau par rapport aux entrées. Lorsque toutes les dérivées des sorties par rapport à une entrée donnée peuvent statistiquement être considérées comme nulle, l’influence de l’entrée en question est négligeable et cette entrée pourra donc être éliminée. Les résultats seront présentés sur diverses séries temporelles simulées ou réelles.

ABSTRACT

In this article, we present a new method for the selection of the most pertinent variables to set at the input of a MLP (Multi Layer Perceptron) or RBF (Radial Basis Function) neural network . This method relies on the statistical analysis of the derivatives of the outputs of the network with respect to the inputs. When all the derivates of the outputs with respect to a given input are statistically zeros, the influence of this input is neglectable ans this input may be eliminated. Illustrations will be provided on several simulated or real temporal series prediction models.

AUTEUR(S)
Thomas CZERNICHOW, Bernadette DORIZZI, Antonio MUÑOZ SAN ROQUE

MOTS-CLÉS
réseaux de neurones, prédiction de séries temporelles, sélection de variables, perceptron multi-couche, fonction radiale de base.

KEYWORDS
Neural Networks, time series prediction, variable selection, Multi-Layer Perceptron, Radial Basis Function,

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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