Prédiction du niveau de nappes phréatiques : comparaison d'approches locale, globale et hybride
Résumé
Cet article présente l'exploration d'une méthode autorégressive de
prévision d'une série temporelle pour répondre au défi de la prédiction du niveau
de nappes phréatiques. Une méthode autorégressive estime une valeur future
d'une série temporelle par régression à partir des valeurs historiques de la
série. Plusieurs méthodes de régression peuvent alors être employées. Dans cet
article, on présente des expérimentations visant à identifier la meilleure configuration
pour prédire de manière précise le niveau de nappes phréatiques. On
compare pour cela différents prédicteurs, l'apprentissage de modèle par série
ou par groupe de séries, et l'utilisation de données exogènes. Des expérimentations
intensives ont été menées et nous permettent de conclure sur le choix de la
méthode que nous utiliserons pour répondre au défi.