La Pr diction Des S ries Temporelles

Dans ce travail, le problme de conception du prdicteur neuronal est tudi. Dans une premire partie, on prsente les diffrentes sries temporelles utilises dans la partie conception de prdicteur. Ensuite , on prsente les mthodes stochastiques utilises pour la prdiction des sries temporelles stationnaires, non stationnaire en moyenne et en variance , saisionaires. Puis un tat de l'art des techniques de soft computing : algorithmes gntiques, les rseaux de neurones et la logique floue. Prenant appui sur cet tat de l'art nous proposons un prdicteur hybride des deux techniques du soft computing RNA/AG. Nous avons prsent dans un premier temps la mthode d'optimisation d'un prdicteur neuronal base sur un algorithme gntique rel. Cette mthode consiste a l'optimisation simultane de la topologie de rseaux de neurones, les paramtres de contrle de rseaux de neurones et les intervalles initiaux des poids synaptiques. Ensuite , nous avons dcrit l'tape d'initialisation des chromosomes en spcifier les sous ensembles de chaque gne dans le chromosome. Enfin, pour tester l'efficacit de la mthode, des simulations dans 3domaines: conomie, cologie et mto.