Décomposition et classification de données fonctionnelles pour l'analyse de la consommation d'eau - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2016

Décomposition et classification de données fonctionnelles pour l'analyse de la consommation d'eau

Résumé

Cet article décrit une nouvelle méthodologie permettant d'extraire des profils-types de consommation à partir de séries temporelles collectées via des compteurs intelligents sur un réseau de distribution d'eau potable. L'approche proposée opère en deux étapes. Dans un premier temps, un modèle de décomposition additif de type tendance-saison-bruit est appliqué à chacune des séries afin d'en extraire des patterns saisonniers reflétant les habitudes routinières de consommation. Dans un second temps, un algorithme de classification fonctionnelle basé sur un modèle de régression de Fourier est mis en place afin de regrouper les patterns saisonniers en classes homogènes. Des expérimentations effectuées sur une base de données réelles ont montré tout le potentiel de l'approche proposée.
Fichier non déposé

Dates et versions

hal-01386707 , version 1 (24-10-2016)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01386707 , version 1

Citer

Allou Same, Zineb Noumir, Nicolas Cheifetz, Anne-Claire Sandraz, Cédric Feliers. Décomposition et classification de données fonctionnelles pour l'analyse de la consommation d'eau. EGC 2016 - Conférence Internationale Francophone sur l'Extraction et la Gestion des Connaissances, Atelier Clustering et Co-clustering (CluCo 2016), Jan 2016, Reims, France. 11p. ⟨hal-01386707⟩
169 Consultations
0 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More