La Pr diction Des S ries Temporelles

Dans ce travail, le probl me de conception du pr dicteur neuronal est tudi . Dans une premi re partie, on pr sente les diff rentes s ries temporelles utilis es dans la partie conception de pr dicteur. Ensuite, on pr sente les m thodes stochastiques utilis es pour la pr diction des s ries temporelles stationnaires, non stationnaire en moyenne et en variance, saisionaires. Puis un tat de l'art des techniques de soft computing: algorithmes g n tiques, les r seaux de neurones et la logique floue. Prenant appui sur cet tat de l'art nous proposons un pr dicteur hybride des deux techniques du soft computing RNA/AG. Nous avons pr sent dans un premier temps la m thode d'optimisation d'un pr dicteur neuronal bas e sur un algorithme g n tique r el. Cette m thode consiste a l'optimisation simultan e de la topologie de r seaux de neurones, les param tres de contr le de r seaux de neurones et les intervalles initiaux des poids synaptiques. Ensuite, nous avons d crit l’ tape d'initialisation des chromosomes en sp cifier les sous ensembles de chaque g ne dans le chromosome. Enfin, pour tester l'efficacit de la m thode, des simulations dans 3domaines: conomie, cologie et m t o.