Meteorological time series forecasting based on MLP modelling using heterogeneous transfer functions

In this paper, we propose to study four meteorological and seasonal time series coupled with a multi-layer perceptron (MLP) modeling. We chose to combine two transfer functions for the nodes of the hidden layer, and to use a temporal indicator (time index as input) in order to take into account the seasonal aspect of the studied time series. The results of the prediction concern two years of measurements and the learning step, eight independent years. We show that this methodology can improve the accuracy of meteorological data estimation compared to a classical MLP modelling with a homogenous transfer function

LE PROBLEME DES PARCOURS MEDITERRANEENS AU REGARD DU DISPOSITIF DE PREVENTION DES INCENDIES. LE CAS DE LA CORSE: Le cas de la corse

N° ISBN - 978-2-7380-1284-5International audienceThe rangelands are a component of the extensive husbandry. In the Mediterranean area they are particularly important because of the extension of mountainous areas. Because of their inflammability they are at the cross road of the livestock policy and the anti fire policy . Prescribed fires appear to the best way in order to keep sustainable pastoral husbandry. In Corsica the technique hasn't been widespread because of the reluctance of a regional social apparatus which agenda is directed toward anti-fire objectives. Consequently breeders find difficulty to be actors of their own destiny

Bayesian rules and stochastic models for high accuracy prediction of solar radiation

It is essential to find solar predictive methods to massively insert renewable energies on the electrical distribution grid. The goal of this study is to find the best methodology allowing predicting with high accuracy the hourly global radiation. The knowledge of this quantity is essential for the grid manager or the private PV producer in order to anticipate fluctuations related to clouds occurrences and to stabilize the injected PV power. In this paper, we test both methodologies: single and hybrid predictors. In the first class, we include the multi-layer perceptron (MLP), auto-regressive and moving average (ARMA), and persistence models. In the second class, we mix these predictors with Bayesian rules to obtain ad-hoc models selections, and Bayesian averages of outputs related to single models. If MLP and ARMA are equivalent (nRMSE close to 40.5% for the both), this hybridization allows a nRMSE gain upper than 14 percentage points compared to the persistence estimation (nRMSE=37% versus 51%).Comment: Applied Energy (2013

Estimation of Tilted Solar Irradiation Using Artificial Neural Networks

AbstractCalculation of solar global irradiation on tilted planes from only horizontal global one is particularly difficult when the time step is small. We used an Artificial Neural Network (ANN) to realize this conversion at an hourly and 10- min time step. The ANN is developed and optimized using five years of solar data. The accuracy is respectively for hourly and 10-min data of 6% and 9% for the RMSE and 3.5% and 5.5% for the RMAE i.e. similar or slightly lower than the errors obtained with conventional empirical correlations for hourly data

Contribution informatique en sciences pour l'environnement

Ce document propose de détailler mes activités scientifiques en vue d’obtention de l’Habilitation à Diriger des Recherches. Après un CV détaillé, on y retrouve un résumé des travaux de recherche et d’encadrement, les charges d’enseignement occupées, les fonctions d’intérêt collectif exercées, une liste exhaustive des publications, mes activités de recherche et une conclusion générale. La première période correspondant à mes activités de recherche a débuté au sein de l'équipe "Modélisation et Simulation" et concerne l'application de techniques de test de logiciel pour des descriptions de circuit électroniques décrits avec le langage VHDL. Il s'agit d'un langage de programmation utilisé dans l'industrie et permettant de modéliser et simuler des circuits électroniques mais aussi de les synthétiser, c'est à dire obtenir une description en terme de portes logiques de ceux-ci en vue de leur fabrication. Une fois synthétisé, il devient impossible de tester de façon exhaustive un circuit électronique en un temps raisonnable. En effet, le circuit électronique alors constitué de millions de portes logiques, contient un nombre de chemins à tester et donc à parcourir trop important pour tous les parcourir. Mon travail de recherche s'est ainsi focalisé sur la génération automatique de jeux de test à partir de descriptions écrites en VHDL. Ce type de description étant similaire à un programme, nous avonsexploré des techniques utilisées dans le domaine du test de logiciels.La seconde période fait suite à un changement d’équipe opéré en 2005. En effet, j’ai eu l’opportunité de m’investir dans deux thématiques propres à l’étude des systèmes énergétiques à sources d’Energies Renouvelables (EnR) et leur intégration dans les réseaux électriques insulaires, comme celui de la Corse. Au sein de l’équipe EnR de l'UMR 6134 j'ai pu développer des travaux de recherche au niveau de deux axes principaux.Le premier concerne la modélisation et la prédiction de phénomènes spatiotemporels. Nous nous sommes plus particulièrement intéressés à l’utilisation des réseaux de neurones artificiels appartenant aux techniques d'intelligence artificielle. Nous les avons principalement utilisées dans le cadre de la prédiction de séries temporelles d’ensoleillement et de pics de pollution atmosphérique. Nous avons étudié tout d'abord l'impact de prétraitements statistiques des séries temporelles sur la performance de prédicteurs. Aussi, au vue du nombre important de données dontnous disposions, nous avons étudié différentes méthodes de sélection de caractéristiques (ou de variables) avec l'objectif d'obtenir le modèle le plusperformant mais aussi le plus simple possible (principe de parcimonie). Enfin, lors de la comparaison de performance entre notre modèle et différentes méthodes de prédictions ("benchmarking" en anglais), nous avons constaté un chevauchement de celles-ci suivant l'horizon considéré. Nous avons alors étudié comment les hybrider, technique qui entre dans le cadre de la problématique plus large de la sélection de modèles. Une étude sur l'extension de ces méthodes pour les séries temporelles de vitesse de vent a été initiée et sera évoquée en perspectives dans la conclusion de ce mémoire. Enfin et plus récemment nous avons démarré des travaux concernant l'estimation de potentiel solaire également à l'aide réseaux de neurones artificiels. Il s'agit cette fois, non pas de prédire, mais d'estimer le rayonnement solaire incliné à partir du rayonnement solaire global horizontal et d'autres variables météorologiques disponibles.Le second axe propose d'étudier l’apport des langages informatiques de représentation des connaissances pour représenter la connaissance produite tout au long des processus d'aide à la décision. Des projets tels que les centrales photovoltaïques ou encore les fermes éoliennes constituent des exemples significatifs de processus de décision extrêmement complexe, difficile et conflictuel

Urban ozone concentration forecasting with artificial neural network in Corsica

Atmospheric pollutants concentration forecasting is an important issue in air quality monitoring. Qualitair Corse, the organization responsible for monitoring air quality in Corsica (France) region, needs to develop a short-term prediction model to lead its mission of information towards the public. Various deterministic models exist for meso-scale or local forecasting, but need powerful large variable sets, a good knowledge of atmospheric processes, and can be inaccurate because of local climatical or geographical particularities, as observed in Corsica, a mountainous island located in a Mediterranean Sea. As a result, we focus in this study on statistical models, and particularly Artificial Neural Networks (ANN) that have shown good results in the prediction of ozone concentration at horizon h+1 with data measured locally. The purpose of this study is to build a predictor to realize predictions of ozone and PM10 at horizon d+1 in Corsica in order to be able to anticipate pollution peak formation and to take appropriated prevention measures. Specific meteorological conditions are known to lead to particular pollution event in Corsica (e.g. Saharan dust event). Therefore, several ANN models will be used, for meteorological conditions clustering and for operational forecasting.Comment: Sustainable Solutions for Energy and Environment. EENVIRO 2013, Buchatrest : Romania (2013

Meteorological time series forecasting with pruned multi-layer perceptron and 2-stage Levenberg-Marquardt method

A Multi-Layer Perceptron (MLP) defines a family of artificial neural networks often used in TS modeling and forecasting. Because of its "black box" aspect, many researchers refuse to use it. Moreover, the optimization (often based on the exhaustive approach where "all" configurations are tested) and learning phases of this artificial intelligence tool (often based on the Levenberg-Marquardt algorithm; LMA) are weaknesses of this approach (exhaustively and local minima). These two tasks must be repeated depending on the knowledge of each new problem studied, making the process, long, laborious and not systematically robust. In this paper a pruning process is proposed. This method allows, during the training phase, to carry out an inputs selecting method activating (or not) inter-nodes connections in order to verify if forecasting is improved. We propose to use iteratively the popular damped least-squares method to activate inputs and neurons. A first pass is applied to 10% of the learning sample to determine weights significantly different from 0 and delete other. Then a classical batch process based on LMA is used with the new MLP. The validation is done using 25 measured meteorological TS and cross-comparing the prediction results of the classical LMA and the 2-stage LMA.Comment: International Journal of Modelling, Identification and Control (2014). arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1308.194

Printzipales e pastori sardi

Cet ouvrage a bénéficié du soutien financier du département SADThis study evaluated the ability of published models to predict enteric methane (CH4) emissions from dairy cattle, beef cattle, sheep and dairy goat, using a large database (3183 individual animal data). Models for each animal subcategory and CH4 dietary mitigating strategies of lipid or starch supplementation and of diet quality (described by organic matter digestibility and neutral-detergent fiber digestibility) were assessed. Models were ranked according to root mean square prediction error (RMSPE; % of observed mean) to standard deviation of observed values ratio (RSR) and RMSPE, using all data within each animal subcategory. For dairy cattle, CH4 emissions (g/day) were predicted with the smallest RSR using the model based on feeding level [dry matter intake (DMI)/body weight (BW)], digestibility of feed gross energy (dGE) and dietary ether extract (EE) content (RSR=0.66, RMSPE=15.6%). For beef cattle, the smallest RSR was obtained using GE intake, BW, forage and EE content (RSR=0.83, RMSPE=27.2%). For sheep and goat, there were limited published models; the smallest RSR was observed for a sheep model based on digestible energy intake (RSR = 0.61, RMSPE = 19.2%). IPCC Tier 2 models (1997; 2006) had low predictive ability for variation in dietary EE content, neutral detergent fiber content and organic matter digestibility (RMSPE 14.3-30.5% and 23.0-40.5% for dairy and beef cattle, respectively). No model predicted CH4 emissions accurately under all dietary mitigation strategies. Some models gave satisfactory predictions and for improved prediction, models should include feed intake, digestibility and information on dietary chemical composition.L’élevage ovin laitier sarde, a connu dans le dernier quart du XX° siècle une modernisation très rapide et une forte augmentation de ses productions, qui a fait de cette île une des grandes régions exportatrices de fromage de brebis. Pour expliquer de développement peu commun pour une région de tradition pastorale, l'auteur retient l'hypothèse que l’accession des bergers sardes à la propriété de la terre est l'élément clef qui a permis les transformations (que j'appelle "révolution fourragère méditerranéenne") qui en sont la base. Pour montrer cela, Jean-Christophe Paoli a individualisé dans l’île trois systèmes agraires d'origine (céréalier de plaine, agropastoral non transhumant et transhumant de montagne) et étudié dans le détail l'évolution des rapports sociaux et des formes d'élevage entre 1800 et nos jours, dans des villages témoins de chacun de ces systèmes. L'ensemble du travail est basé sur des études de documents (dont une grande partie d'archives historiques) et des entrevues d'éleveurs (visités deux fois, dans le années 1990 et 25 ans plus tard). L'auteur montre la lente ascension d'une classe de moyens éleveurs sans terre qui constituent leurs propres troupeaux à partir des zones de montagnes et s'étendent par des locations saisonnières vers les autres systèmes agraires. Les interventions financières des autorités régionales sardes à partir des années 70 visant à faciliter l'accession massive de ces éleveurs à la petite propriété est déterminante dans le déclenchement du processus de révolution fourragère et la diffusion de ses techniques de base, en grande partie endogènes (culture en sec de céréales et légumineuses implantées l’automne et pâturées en hiver)