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Approches statistique et neuronale pour la détermination et la classification de cellules orageuses

Nadia Ghazzali, Marc Parizeau and Simplice Dossou-Gbété

Abstract - Cet article s'intéresse à la détermination et la classification de cellules orageuses à partir des points d'impact de foudre repérés au sol. Le but est d'analyser leurs déplacements en temps réel et prédire leurs mouvements dans le futur afin de prévenir des cibles potentielles (résidents, entreprises,...) du risque d'orage. Nous proposons, dans un premier temps, de classifier les points d'impact sur plusieurs périodes successives afin de reconnaître les cellules orageuses. Des méthodes classiques de classification hiérarchique (le saut minimal, le saut maximal, la moyenne et Ward) et non hiérarchique (les centres mobiles) sont utilisées pour analyser les données. Nous classifions ainsi les impacts de foudre sur des tranches de 15 minutes consécutives. Pour répondre à la problématique en temps réel et décrire le mouvement des cellules orageuses, nous proposons une approche originale basée sur les réseaux de neurones artificiels, appelée GNG-RT. Nous présentons les résultats obtenus par la classification et par le GNG-RT et nous discutons de l'apport et des perspectives de ce travail.

Bibtex:

@inproceedings{Ghazzali45,
author    = { Nadia Ghazzali and Marc Parizeau and Simplice Dossou-Gbété },
title     = { Approches statistique et neuronale pour la détermination et la classification de cellules orageuses },
booktitle = { Actes des 8èmes Rencontres de la Société Francophone de Classification (SFC) },
pages     = { 158-165 },
year      = { 2001 },
month     = { décembre 17-21 },
location  = { Pointe-à-Pitre (Guadeloupe) }
}

Dernière modification: 2002/06/14 par parizeau

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