Construction de Modèles Prédictifs pour l'Analyse des Relations Oiseaux-Paysage - Université de Bourgogne Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2013

Construction de Modèles Prédictifs pour l'Analyse des Relations Oiseaux-Paysage

Résumé

Cet article présente une comparaison de trois méthodes (Modèles Linéaires Généralisés, Réseaux de Neurones, Machines Vecteurs Supports) et de différentes combinaisons de prétraitements de données (filtrage, arrondi, analyse factorielle, sélection de paramètres). L'objectif de cette comparaison est de définir quel est le processus qui permet de construire le meilleur modèle prédictif, dans le cadre de la prédiction d'abondances d'espèces d'oiseaux à partir de variables décrivant le paysage. Nous comparerons les modèles grâce à l'erreur moyenne absolue et à l'information mutuelle. Cette comparaison a montré qu'aucune technique étudiée ne permet de construire des modèles prédictifs très précis, mais que des réseaux de neurones appliqués sur des données filtrés permettent de modéliser les zones de présence et d'absence des espèces.
Fichier non déposé

Dates et versions

hal-00909122 , version 1 (25-11-2013)

Identifiants

  • HAL Id : hal-00909122 , version 1

Citer

Lucile Sautot, Bruno Faivre, Jean-Claude Simon, Ludovic Journaux, Léo Perriche. Construction de Modèles Prédictifs pour l'Analyse des Relations Oiseaux-Paysage. ECOTECHS'2013 - Les données pour l'agriculture et l'environnement : du capteur à l'indicateur, Oct 2013, Montoldre, France. pp.1-6. ⟨hal-00909122⟩
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