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<OAI-PMH schemaLocation=http://www.openarchives.org/OAI/2.0/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/OAI-PMH.xsd> <responseDate>2018-01-15T18:28:25Z</responseDate> <request identifier=oai:HAL:hal-01184510v1 verb=GetRecord metadataPrefix=oai_dc>http://api.archives-ouvertes.fr/oai/hal/</request> <GetRecord> <record> <header> <identifier>oai:HAL:hal-01184510v1</identifier> <datestamp>2018-01-11</datestamp> <setSpec>type:ART</setSpec> <setSpec>subject:shs</setSpec> <setSpec>collection:TELECOM-BRETAGNE</setSpec> <setSpec>collection:INSTITUT-TELECOM</setSpec> <setSpec>collection:CNRS</setSpec> <setSpec>collection:UNIV-AG</setSpec> <setSpec>collection:UNIV-BREST</setSpec> <setSpec>collection:UNIV-UBS</setSpec> <setSpec>collection:BNRMI</setSpec> <setSpec>collection:ENIB</setSpec> <setSpec>collection:LAB-STICC_ENIB</setSpec> <setSpec>collection:LAB-STICC</setSpec> <setSpec>collection:SHS</setSpec> <setSpec>collection:SIC</setSpec> <setSpec>collection:CEREGMIA</setSpec> <setSpec>collection:LAB-STICC_TB</setSpec> </header> <metadata><dc> <publisher>HAL CCSD</publisher> <title lang=en>Variable optimization for flood prediction</title> <creator>Segretier, Wilfried</creator> <creator>Collard, Martine</creator> <creator>BRISSON, Laurent</creator> <creator>SYMPHOR, Jean-Emile</creator> <contributor>Laboratoire de Mathématiques Informatique et Applications (LAMIA) ; Université des Antilles et de la Guyane (UAG)</contributor> <contributor>Lab-STICC_TB_CID_DECIDE ; Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC) ; École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB) - Université de Bretagne Sud (UBS) - Université de Brest (UBO) - Télécom Bretagne - Institut Brestois du Numérique et des Mathématiques (IBNM) ; Université de Brest (UBO) - Université européenne de Bretagne (UEB) - ENSTA Bretagne - Institut Mines-Télécom [Paris] - Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) - École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB) - Université de Bretagne Sud (UBS) - Université de Brest (UBO) - Télécom Bretagne - Institut Brestois du Numérique et des Mathématiques (IBNM) ; Université de Brest (UBO) - Université européenne de Bretagne (UEB) - ENSTA Bretagne - Institut Mines-Télécom [Paris] - Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)</contributor> <contributor>Centre de Recherche en Economie, Gestion, Modélisation et Informatique Appliquée (CEREGMIA) ; Université des Antilles et de la Guyane (UAG)</contributor> <description>National audience</description> <source>ISSN: 1633-1311</source> <source>EISSN: 1633-1311</source> <source>Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série ISI : Ingénierie des Systèmes d'Information</source> <publisher>Lavoisier</publisher> <identifier>hal-01184510</identifier> <identifier>https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01184510</identifier> <source>https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01184510</source> <source>Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série ISI : Ingénierie des Systèmes d'Information, Lavoisier, 2011, 16 (3), pp.113 - 139</source> <language>en</language> <subject lang=en>Fouillle de données</subject> <subject lang=en>Algorithmes génétiques</subject> <subject lang=en>Sélection de caractéristiques</subject> <subject lang=en>Variables complexes</subject> <subject lang=en>Prédiction de crues</subject> <subject lang=fr>Data mining</subject> <subject lang=fr>Genetic algorithm</subject> <subject lang=fr>Feature selection</subject> <subject lang=fr>Complex variables</subject> <subject lang=fr>Floods prediction</subject> <subject>[SHS.INFO] Humanities and Social Sciences/Library and information sciences</subject> <type>info:eu-repo/semantics/article</type> <type>Journal articles</type> <description lang=en>Dans cette étude, nous présentons, une méthode permettant de découvrir, par le biais de variables agrégées et d’un algorithme génétique, des informations non connues a priori et utiles pour la prédiction de crues. Cette méthode se prête particulièrement bien aux données dans lesquelles des informations à propos d’un même élément sont dispersées à travers plusieurs lignes du jeu de données initial.</description> <description lang=fr>In this paper, we present an heuristic based approach for feature selection in the context of flood prediction. Features are complex variables that represent aggregate values. We apply a preprocessing method on data in order to elicit relevant information that could not be easily accessible initially because it is split through several lines of a dataset. A genetic algorithm is used in order to search for the features that may prove the best performances for flood prediction.</description> <date>2011</date> </dc> </metadata> </record> </GetRecord> </OAI-PMH>