Éditeur(s) : HAL CCSD IEEE
Résumé : International audience
In this paper, we present an evolutionary approach for extracting a model of flood prediction from hydrological data observed timely on water heights in a river watershed. Since this kind of data recorded by sensors on river basins is highly scarce and hopefully much unbalanced between cases of floods and non-floods, we have adopted the notion of aggregate variables which values are computed as aggregates on raw data. An evolutionary algorithm is involved to allow selecting the best sets - juries of classifiers- of such variables as predictive variables. Two real hydrological data sets are trained and they both show the efficiency of the method compared to traditional solutions for prediction.
IEEE Congress on Evolutionary Computation 2012
Brisbane, Australia

hal-00840739
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00840739
DOI : 10.1109/CEC.2012.6252897

Éditeur(s) : HAL CCSD
Résumé : International audience
Modelling techniques for river hydrologic forecasting systems have taken advantage of machine learning methods especially for flood prediction. But current solutions, mostly based on artificial neural networks do not always meet end users requirements on the readability and the understandability of predictive models. In this paper, we present a new version of our original solution based on the concept of aggregate variables in order to predict flash flood events from observed water level and/or rain measurements, particularly in the context of caribbean watersheds in which flash flood are much uncertain. We combine aggregate variables in juries. Juries of aggregate variables are trained and tested using a typical 10-fold cross validation scheme. Best juries are searched through an evolutionary approach that is optimized. Different parameters are set up like aggregation periods and jury sizes to prove the efficiency of the proposed approach compared to classical solutions.
Congress on Evolutionary Computation (CEC) 2013
Cancun, Mexico

hal-00847582
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00847582
DOI : 10.1109/CEC.2013.6557656

Éditeur(s) : HAL CCSD Presses polytechniques et universitaires romandes, Publisher of the EPFL Press
Résumé : Chacun peut observer dans le monde réel l’omniprésence de systèmes complexes constitués de nombreux éléments en interaction et dont les caractéristiques globales ne peuvent se réduire à celles de leurs composants : ce sont par exemple les cellules d’un organisme vivant, les colonies de fourmis, les écosystèmes, ou encore les systèmes économiques, l’Internet et les réseaux sociaux. Dans le futur, nos sociétés devront relever l’immense défi scientifique et technologique qui consiste à comprendre ces systèmes pour les adapter, les contrôler et les modéliser. Au travers d’exemples choisis sans complication inutile, les auteurs proposent une introduction par la pratique aux systèmes complexes. Leur méthode repose sur la conviction que toute compréhension suppose un acte d’expérience; l’ouvrage est composé d’ateliers où il s’agit de simuler une dynamique collective à partir de sa modélisation orientée-agent. Les étudiants, les enseignants, les créateurs et plus largement toute personne avide de développer sa culture et d’actualiser ses connaissances tireront parti de cet ouvrage pluridisciplinaire accessible à un large public.
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01284628

ISBN : 978-2-88074-991-0
hal-01284628
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01284628