Modèles de dimension réduite en météorologie
C'est le sujet de mon mémoire de recherche d'équivalent DEA à l'étranger (Master of Science by Research). Je l'ai effectué à l'université d'Aston, Birmingham, Angleterre, en l'an 2000.
Voici un résumé de ce mémoire:
La météorologie est un des domaines les plus gourmants en resources de calcul, et ce quotidiennement. Ce projet étudie la possibilité de réduire la taille des modèles et des ensembles de donnés utilisés, tout en maintenant un niveau de prédiction raisonnable.
Des techniques sont appliquées qui traitent de chaque aspect séparément, réduction de la dimension et prévision. Des données réelles sont fournies par le centre européan de prévisions à moyen terme, et un ensemble de données articiciel basé sur les équations de Lorenz est également étudié.
Un nouvel algorithme est présenté comme une extension du cadre des « interactions principales » (Principal Interaction Patterns), en utilisant des réseaux de neuronnes. Cet algorithme permet d'optimiser simultanément une base de projection des données en dimension réduite, et aussi le modèle considéré pour les prévisions.
Les avantages et les inconvénients de chaques méthodes sont discutées, et des conclusions tirées sur la faisabilité de réduire à la fois les données et les dimensions en utilisant un tel algorithme.
Et ma conclusion, quelques années après, est que la méthode employée n'est pas très efficace et ne me satisfait plus vraiment. Enfin, c'est ça la recherche : on fait... et le plus important est de le faire correctement, comme ça on peut en tirer des conclusions.
Téléchargement
Vous pouvez télécharger le mémoire (en anglais) au format PDF (1,2 Mo). Contactez-moi si pour une raison ou une autre vous n'arrivez pas à le lire, ou tout simplement pour plus d'informations, questions, retour...
Le code source des expérimentations conduites durant le projet est aussi disponible (14 Ko, compressé). Ces programmes sont écrits en C++, et utilisent CheapMatrix, la bibliothèque de matrice que j'ai créé pour l'occasion.
Les données réelles sont soumises à un accord avec le Centre de Données Atmosphériques Britanique, et ne peuvent être obtenues que pour les besoins de la recherche, sans objectif commercial. Cependant, vous pouvez télécharger l'ensemble des données artificielles (2.3 Mo, compressé) dont le procédé génération est expliquée dans le mémoire.
