Luận văn thạc sĩ VNU analyse de données temporelles massives en science de l’environnement phân tích dữ liệu thời gian đại trà trong khoa học môi trường
➤ Gửi thông báo lỗi ⚠️ Báo cáo tài liệu vi phạmNội dung chi tiết: Luận văn thạc sĩ VNU analyse de données temporelles massives en science de l’environnement phân tích dữ liệu thời gian đại trà trong khoa học môi trường
Luận văn thạc sĩ VNU analyse de données temporelles massives en science de l’environnement phân tích dữ liệu thời gian đại trà trong khoa học môi trường
UNIVERSITÉ NATIONALE DU VIETNAM À HANOI (UNVH) INSTITƯT FRANCOPHONE INTERNATIONAL (IFI)ZONGO SYLVAINANALYSE DE DONNÉES TEMPORELLES MASSIVES EN SCIENCE Luận văn thạc sĩ VNU analyse de données temporelles massives en science de l’environnement phân tích dữ liệu thời gian đại trà trong khoa học môi trường E DE L’ENVIRONNEMENTPHÂN TÍCH DỮ LIỆƯ THỜI GIAN DẠI TRÀ TRONG KHOA HỌC MÔI TRƯỜNGSpeciality : Systèmes Intelligent^ et Multimedia Code : Programme PiloteMÉMOIRE DE FIN D’ÉTƯDES Dư MASTER INFORMATIQUEHANOI - 2019ƯNIVERSITÉ NATIONALE DU VIETNAM À HANOI (UNVH) INSTITUT FRANCOPHONE INTERNATIONAL (IFI)ZO Luận văn thạc sĩ VNU analyse de données temporelles massives en science de l’environnement phân tích dữ liệu thời gian đại trà trong khoa học môi trường NGO SYLVAINANALYSE DE DONNÉES TEMPORELLES MASSIVES EN SCIENCE DE L ENVIRONNEMENTPHẢN TÍCH DỮ LIỆU THỜI GIAN DẠI TRÀ TRONG KHOA HỌC MÔI TRƯỜNGSpecialitLuận văn thạc sĩ VNU analyse de données temporelles massives en science de l’environnement phân tích dữ liệu thời gian đại trà trong khoa học môi trường
y : Systèmes Intelligent^ et Multimedia Code : Programme PiloteMÉMOIRE DE FIN D’ETUDES Dư MASTER INFORMATIQUESous la direction de : Pr. Pierre GanLuận văn thạc sĩ VNU analyse de données temporelles massives en science de l’environnement phân tích dữ liệu thời gian đại trà trong khoa học môi trường
bát kỳ cõng trình nào khác. Các thõng tin trích dãn trong Luận văn đã được chì rõ nguồn gốc.ZONGO SYLVAINRésuméLa preservation et/ou la rcst.aurat.ioUNIVERSITÉ NATIONALE DU VIETNAM À HANOI (UNVH) INSTITƯT FRANCOPHONE INTERNATIONAL (IFI)ZONGO SYLVAINANALYSE DE DONNÉES TEMPORELLES MASSIVES EN SCIENCE Luận văn thạc sĩ VNU analyse de données temporelles massives en science de l’environnement phân tích dữ liệu thời gian đại trà trong khoa học môi trường our aider à 1’interprétation des informations complexes concernant les cours dean et leur fonctionnement. En effet, ces out its permet,tront revaluation de 1'effica-cité des programmes d’actions engages, co qui a conduit à la naissanee du projet ANR Fresqueau. Le projet Fresqueau a conduit à la crea Luận văn thạc sĩ VNU analyse de données temporelles massives en science de l’environnement phân tích dữ liệu thời gian đại trà trong khoa học môi trường tion dime base de données à partir de diverses sources pourtant sur la quality physico-chimique et biologique des coins dean.Lc projet ADQUEAƯ est 111Luận văn thạc sĩ VNU analyse de données temporelles massives en science de l’environnement phân tích dữ liệu thời gian đại trà trong khoa học môi trường
1 prolongemcnt du projet ANR Fresqueau avec pour double objcctifs s’ytalant sur deux années académiques. Lr premier objectif sur loquel nous avons traUNIVERSITÉ NATIONALE DU VIETNAM À HANOI (UNVH) INSTITƯT FRANCOPHONE INTERNATIONAL (IFI)ZONGO SYLVAINANALYSE DE DONNÉES TEMPORELLES MASSIVES EN SCIENCE Luận văn thạc sĩ VNU analyse de données temporelles massives en science de l’environnement phân tích dữ liệu thời gian đại trà trong khoa học môi trường cs. Le deuxième objec-tif sert, lors de la deuxième année de mettre (‘11 oeuvre 1’approche de clustering sous cont.rainte proposed par 1’équipe SDC. Cette analyse ctant sur des series temporellcs, il a etc decide de faire une analyse chronologique et. non chronométrique pour revaluation de la qualit Luận văn thạc sĩ VNU analyse de données temporelles massives en science de l’environnement phân tích dữ liệu thời gian đại trà trong khoa học môi trường y physico-clũinique et biologique des fours d’eau.Pour y parvenir lors de mon stage, nous avons procédé à line étude des travaux connexes sur 1’apprenLuận văn thạc sĩ VNU analyse de données temporelles massives en science de l’environnement phân tích dữ liệu thời gian đại trà trong khoa học môi trường
tissage non supervise des series t.einporclles. Vne premiere approche a etc 1’étude des algorithmes tels que DBSCAN. TDBSCAN, CHA, SWAP. Kmeans. Une sUNIVERSITÉ NATIONALE DU VIETNAM À HANOI (UNVH) INSTITƯT FRANCOPHONE INTERNATIONAL (IFI)ZONGO SYLVAINANALYSE DE DONNÉES TEMPORELLES MASSIVES EN SCIENCE Luận văn thạc sĩ VNU analyse de données temporelles massives en science de l’environnement phân tích dữ liệu thời gian đại trà trong khoa học môi trường ux de neurones convo-lutionncls (RNC) Ct Deep Temporal Clustering (DTC).A 1’issue de rétude realisin’ sur les differentes approches relatives an sujet, notre choix est porté stir Kmeans pour sa rapidité et sa robustesse. ComiiK’ de nombreux algorithms d’apprentissage, line (listmice de similarité (’ Luận văn thạc sĩ VNU analyse de données temporelles massives en science de l’environnement phân tích dữ liệu thời gian đại trà trong khoa học môi trường St. requise. Ainsi la distance DTW (Dynamic Time Warping) a été approuvée comme étant la inesure de similarity la micux adaptée. Mais bien avant I’appLuận văn thạc sĩ VNU analyse de données temporelles massives en science de l’environnement phân tích dữ liệu thời gian đại trà trong khoa học môi trường
lication de Kmeans, plusicurs methodes d’imputation des valours maiKỊuantcs, de normalisation et de reduction de dimension des données out etc implé-mUNIVERSITÉ NATIONALE DU VIETNAM À HANOI (UNVH) INSTITƯT FRANCOPHONE INTERNATIONAL (IFI)ZONGO SYLVAINANALYSE DE DONNÉES TEMPORELLES MASSIVES EN SCIENCE Luận văn thạc sĩ VNU analyse de données temporelles massives en science de l’environnement phân tích dữ liệu thời gian đại trà trong khoa học môi trường e année académi(|UO.https://khothuvien.cori!AbstractThe preservation and/or restoration of the good condition of watercourses required by the European Water Framework Directive highlights the need for operational tools to help interpret complex information about watercourses and their functioning. T Luận văn thạc sĩ VNU analyse de données temporelles massives en science de l’environnement phân tích dữ liệu thời gian đại trà trong khoa học môi trường hese tools will allow the evaluation of the effectiveness of the action programs undertaken, which led to the birth of the ANRFYcsqueau project. The FLuận văn thạc sĩ VNU analyse de données temporelles massives en science de l’environnement phân tích dữ liệu thời gian đại trà trong khoa học môi trường
resqueau project led to the creation of a database from various sources on the physico-chemical and biological quality of watercourses.The ADQUEAƯ proUNIVERSITÉ NATIONALE DU VIETNAM À HANOI (UNVH) INSTITƯT FRANCOPHONE INTERNATIONAL (IFI)ZONGO SYLVAINANALYSE DE DONNÉES TEMPORELLES MASSIVES EN SCIENCE Luận văn thạc sĩ VNU analyse de données temporelles massives en science de l’environnement phân tích dữ liệu thời gian đại trà trong khoa học môi trường nt learning models for the construction of clusters for retrospective analysis of the data collected. The second objective is to implement the constrained clustering approach proposed by the SDC team in the second year. This analysis being on time series, he has was decided to do a chronological ana Luận văn thạc sĩ VNU analyse de données temporelles massives en science de l’environnement phân tích dữ liệu thời gian đại trà trong khoa học môi trường lysis for the evaluation of the physico-chemical and biological quality of watercourses.To achieve this during my internship, we conducted a study ofLuận văn thạc sĩ VNU analyse de données temporelles massives en science de l’environnement phân tích dữ liệu thời gian đại trà trong khoa học môi trường
related work on unsupervised time series learning. A first approach was to study algorithms such as DBSCAN, TDBSCAN, CHA. SWAP, Kmeans. A Ssecoid apprUNIVERSITÉ NATIONALE DU VIETNAM À HANOI (UNVH) INSTITƯT FRANCOPHONE INTERNATIONAL (IFI)ZONGO SYLVAINANALYSE DE DONNÉES TEMPORELLES MASSIVES EN SCIENCE Luận văn thạc sĩ VNU analyse de données temporelles massives en science de l’environnement phân tích dữ liệu thời gian đại trà trong khoa học môi trường d Deep Temporary Clustering (DTC).At the end of the study carried out on the different approaches relating to the subject, we chose Kmeans for its speed and robustness. Like many learning algorithms, a similar distance is required. Thus the DTW (DynamicTime Warping) distance was approved as the most Luận văn thạc sĩ VNU analyse de données temporelles massives en science de l’environnement phân tích dữ liệu thời gian đại trà trong khoa học môi trường appropriate similarity measure. But before the application of Kmcans, several methods of missing values imputation, normalization and data reductionLuận văn thạc sĩ VNU analyse de données temporelles massives en science de l’environnement phân tích dữ liệu thời gian đại trà trong khoa học môi trường
were implemented to have a data set consistent with the project objectives.Our work will serve as the basis for the second phase of the project for thUNIVERSITÉ NATIONALE DU VIETNAM À HANOI (UNVH) INSTITƯT FRANCOPHONE INTERNATIONAL (IFI)ZONGO SYLVAINANALYSE DE DONNÉES TEMPORELLES MASSIVES EN SCIENCEUNIVERSITÉ NATIONALE DU VIETNAM À HANOI (UNVH) INSTITƯT FRANCOPHONE INTERNATIONAL (IFI)ZONGO SYLVAINANALYSE DE DONNÉES TEMPORELLES MASSIVES EN SCIENCEGọi ngay
Chat zalo
Facebook