Sloshing in the LNG shipping industry: risk modelling through multivariate heavy-tail analysis

In the liquefied natural gas (LNG) shipping industry, the phenomenon of sloshing can lead to the occurrence of very high pressures in the tanks of the vessel. The issue of modelling or estimating the probability of the simultaneous occurrence of such extremal pressures is now crucial from the risk assessment point of view. In this paper, heavy-tail modelling, widely used as a conservative approach to risk assessment and corresponding to a worst-case risk analysis, is applied to the study of sloshing. Multivariate heavy-tailed distributions are considered, with Sloshing pressures investigated by means of small-scale replica tanks instrumented with d >1 sensors. When attempting to fit such nonparametric statistical models, one naturally faces computational issues inherent in the phenomenon of dimensionality. The primary purpose of this article is to overcome this barrier by introducing a novel methodology. For d-dimensional heavy-tailed distributions, the structure of extremal dependence is entirely characterised by the angular measure, a positive measure on the intersection of a sphere with the positive orthant in Rd. As d increases, the mutual extremal dependence between variables becomes difficult to assess. Based on a spectral clustering approach, we show here how a low dimensional approximation to the angular measure may be found. The nonparametric method proposed for model sloshing has been successfully applied to pressure data. The parsimonious representation thus obtained proves to be very convenient for the simulation of multivariate heavy-tailed distributions, allowing for the implementation of Monte-Carlo simulation schemes in estimating the probability of failure. Besides confirming its performance on artificial data, the methodology has been implemented on a real data set specifically collected for risk assessment of sloshing in the LNG shipping industry

Modélisation déterministe de la transmission des infections à Papillomavirus Humain (Impact de la vaccination)

Les infections à Papillomavirus Humain (HPV) sont des infections sexuellement transmissibles très fréquentes. La persistance de ces infections est un facteur causal du cancer du col de l utérus et est aussi à l origine d autres cancers de la zone ano-génitale et de verrues génitales chez les femmes et chez les hommes. Depuis l introduction de deux vaccins bivalent et quadrivalent permettant de prévenir certains types d HPV, de nombreux modèles mathématiques ont été développés afin d estimer l impact potentiel de différentes stratégies de vaccination. L objectif de ce travail de thèse a été d estimer l impact potentiel de la vaccination en France sur l incidence de certains cancers liés à l HPV, notamment le cancer du col de l utérus et le cancer anal chez les femmes françaises ; ainsi que sur la prévalence des infections à HPV 6/11/16/18. Différents modèles dynamiques de type déterministe ont été développés. Ils sont représentés par des systèmes d équations différentielles ordinaires. Une étude théorique du comportement asymptotique d un premier modèle comportant peu de strates a été réalisée. Le nombre de reproduction de base R0 et le nombre de reproduction avec vaccination Rv ont été estimés. Des modèles plus complexes ont intégré une structure d âge et de comportement sexuel. Les modélisations réalisées permettent de conclure à l impact important de la vaccination sur la prévalence des infections à HPV et sur l incidence des cancers du col de l utérus et de la zone anale chez les femmes françaises dans un délai de quelques décennies, si l on prend en compte les taux de vaccination observés en France au début de la campagne de vaccinationHuman Papillomavirus infection (HPV) is the most frequent sexually transmitted disease. Epidemiological studies have established a causal relationship between HPV infections and occurence of cervical cancer. These infections have also been incriminated in anogenital cancers and anogenital warts among women and men. Since the introduction of bivalent and quadrivalent vaccines which offer protection against some HPV genotypes, many mathematical models have been developed in order to assess the potential impact of vaccine strategies. The aim of this thesis work was to assess the potential impact of HPV vaccination in France on the incidence of some cancers linked with HPV, particularly cervical cancer and anal cancer in French women, and on the prevalence of HPV 6/11/16/18 infections. Different deterministic dynamic models have been developped. They are represented by systems of ordinary differential equations. A theoretical analysis of the asymptotic behavior for a first model with few strata is realized. The basic reproduction number R0 and the vaccinated reproduction number Rv are assessed. More complex models taking into account age and sexual behavior have been developed. Using vaccination rates observed in France at the launch of the vaccination campaign, our modeling shows the large impact of vaccination on HPV prevalences, on cervical cancer and anal cancer incidences among French women within a few decadesPARIS5-Bibliotheque electronique (751069902) / SudocSudocFranceF

Méthodes d'ondelettes pour la statistique non paramétrique des chaînes de Markov

PARIS7-Bibliothèque centrale (751132105) / SudocSudocFranceF

Méthodes d'apprentissage statistique pour le scoring

Bipartite ranking is a statistical issue consisting in sorting objects lying in a multidimensional feature space, randomly associated with binary labels, so that positive instances appear on top of the list with highest probability. This research work aims at developing a tree-induction ranking method based on a top-down recursive partitioning strategy and leading to a scoring function summarized by a rooted, binary, left-right oriented tree graph. In order to improve the flexibility of this learning method, we introduce a partition-based procedure involving complex and adaptive splitting rules. We then tackle the classical issue of model selection and propose two penalization-based procedures providing the best ranking tree for prediction. Finally, in order to reduce the instability of ranking trees and increase their accuracy, we propose to adapt two re-sampling and aggregating procedures introduced by Breiman in the classification and regression contexts: bagging (1996) and random forests (2001). An empirical comparison between several versions of this ranking algorithm and state-of-the-art scoring methods is provided. We also present the results output on industrial objectivization data. Last but not least, we introduce a two-stage testing procedure aiming at solving the two-sample problem in a multidimensional setting, based on the proposed ranking algorithm and on one-dimensional rank tests.Cette thèse porte sur le développement d'une méthode non-paramétrique pour l'apprentissage supervisé de règles d'ordonnancement à partir de données étiquetées de façon binaire. Cette méthode repose sur le partitionnement récursif de l'espace des observations et généralise la notion d'arbre de décision au problème de l'ordonnancement, les règles de score produites pouvant être représentées graphiquement par des arbres binaires et orientés. Afin de proposer une méthode d'apprentissage flexible, nous introduisons une procédure permettant, à chaque itération de l'algorithme, de scinder l'espace des observations selon diverses règles, adaptatives et complexes, choisies en fonction du problème considéré. De plus, pour lutter contre le phénomène de sur-apprentissage, nous proposons deux procédures de sélection de modèle, fondées sur la maximisation de l'ASC empirique pénalisée par une mesure de la complexité du modèle. Enfin, dans le but de réduire l'instabilité des arbres d'ordonnancement, inhérente à leur mode de construction, nous adaptons deux procédures d'agrégation de règles de prédiction ré-échantillonnées : le bagging (Breiman, 1996) et les forêts aléatoires (Random Forests, Breiman, 2001). Une étude empirique comparative entre différentes configurations de l'algorithme et quelques méthodes de l'état de l'art est présentée, ainsi que l'application à la problématique industrielle de l'objectivation des prestations d'un véhicule automobile. De plus, nous exploitons cette méthode de scoring pour introduire une heuristique de test d'homogénéité entre deux populations, permettant de généraliser les tests de rangs au cas multi-dimensionnel.PARIS-Télécom ParisTech (751132302) / SudocSudocFranceF