Depuis quelques années, les prévisions probabilistes suscitent un intérêt croissant parmi les communautés météorologique et hydrologique. Cet intérêt découle en majeure partie du fait que ce type de prévision permet l'évaluation de l'incertitude associée aux prévisions. Les prévisions d'ensemble peuvent être construites à partir de réseaux de neurones. Cette méthode est avantageuse pour sa simplicité et pour sa rapidité d'exécution. L'évaluation de l'incertitude associée aux prévisions par réseaux de neurones ne peut s'effectuer analytiquement puisque l'expression mathématique du modèle est inconnue. C'est pourquoi des méthodes comme celle du rééchantillonnage avec remise (bootstrap) sont parfois employées pour déterminer l'incertitude associée à la prévision déterministe issue d'un réseau de neurones. Cette technique permet d'obtenir un ensemble de prévisions pour chaque pas de temps. Une loi de probabilité peut alors être ajustée aux prévisions d'ensemble afin d'obtenir une distribution prédictive. Cependant, à notre connaissance, la fiabilité de cette prévision probabiliste n'a pas été démontrée. La calibration de cette distribution ainsi que les mesures à prendre pour la corriger ne semble pas avoir été examinée à ce jour dans un contexte hydrologique. Ce mémoire présente différentes méthodes graphiques et numériques pour vérifier la qualité des prévisions probabilistes hydrologiques issues de réseaux de neurones. Ces méthodes ne sont pas uniquement applicables aux réseaux de neurones et pourraient être utilisées avec n'importe quel type de prévisions probabilistes de variables continues. La calibration de la distribution prédictive sera évaluée et corrigée et l'influence de la technique du rééchantillonnage avec remise sur les prévisions d'ensemble sera investiguée. / Since the last few years, there has been an increasing interest for probabilistic forecasting in the meteorological and hydrological community. This enthusiasm arises in a large extent from the possibility of uncertainty assessment that probabilistic forecasting has brought. Hydrological ensemble forecasting may be constructed using neural networks, which is a very useful tool regarding its simplicity and execution speed. Since the mathematical description the neural model remains unknown by the user, it is not possible to evaluate the forecast's uncertainty in a strict mathematical way. Some methods like the bootstrap can be used to overcome this difficulty. The bootstrap generates an ensemble of forecasts at each time step. Then, the ensemble can be used to fit a law of probability in order to obtain a predictive distribution. However, to the extent of our knowledge, the reliability of this probabilistic forecast has never been investigated. In addition, the calibration of this distribution as well as methods to correct it does not appear to have been investigated up to day in a hydrological context. This document presents graphical and numerical methods used to assess the quality of probabilistic hydrological forecasts obtained from neural networks. The methods employed here apply to any type of probabilistic forecasts of continuous variable and are not restricted to neural networks forecasting. The calibration of the predictive distribution will be evaluated and corrected, and the impact of the bootstrap will be investigated.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/18609 |
| Date | 12 April 2018 |
| Creators | Boucher, Marie-Amélie |
| Contributors | Anctil, François, Perreault, Luc |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | mémoire de maîtrise, COAR1_1::Texte::Thèse::Mémoire de maîtrise |
| Format | xi, 68 f., application/pdf |
| Rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
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