Intitulé : Sélection optimale des paramètres de la technique hybride PSO-SVM pour la surveillance des eaux propres
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Date
2016
Authors
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Publisher
Université Mohamed Boudiaf - M’sila Faculté de technologie
Abstract
L’objectif des travaux de développement des outils de supervision/diagnostic d’une station de
production d’eau potable dans son ensemble est la maîtrise des risques dans le domaine des métiers
de l'eau est bien sûr en premier lieu la maîtrise de la qualité sanitaire de l'eau potable distribuée,
objet d'une réglementation très stricte des pouvoirs publics. Ce mémoire aborde le problème de la
surveillance des eaux propres en fonction des caractéristiques physicochimiques de l’eau brute à
l’aide d’un modèle basé sur les techniques d’apprentissage statistiques telles que les machines à
vecteurs de support. L’utilisation de ces techniques augmente dans l’industrie de production de l’eau
puisqu’ils permettant le développement de robustes modèles non‐linéaires d’unités de procédés
complexes. La préparation de la base de données dans ce type d’application consiste à retenir les
variables les plus représentatives des données observées. Elle peut être utile comme étape
préliminaire à tout processus d’analyse et de classification de données afin de se concentrer sur les
variables les plus importantes et réduire le coût d’exécution d’un tel processus. En cherche d’utiliser
une hybridation avec la méthode PSO qui se révèle efficace pour les problèmes d’optimisation non
linéaires et semble très performant en termes de la précision des solutions trouvées. Pour notre
système, nous avons opté pour l’algorithme PSO de l'optimum global car il semble bien adapté au
problème posé en termes de temps de calcule.
L’objectif de ce travail consiste à la recherche d’une évaluation complète expriment les variables
indicatrices de la qualité des eaux propres pour la décision sur les états de l’eau. Cette décision est
basée sur l’application d’une technique de classification multi‐classe sur tout l’ensemble de la base
de données réelles de la station de la zone d’étude (Tilesdit – Bouira – Algérie) pour les différentes
classes des eaux considérées. A partir d’une fusion multi‐capteurs de ces informations, une
architecture d’un tel système de supervision et de diagnostic de la station de production d’eau
potable dans son ensemble est proposée.
Mo
Description
Keywords
Eau propre, Surveillance, classification multi-classe, SVM, PSO, Tilesdit, Simulation.