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Networking and Information Systems
1633-1311
Revue des sciences et technologies de l'information
 

 ARTICLE VOL 16/3 - 2011  - pp.113-139  - doi:10.3166/isi.16.3.113-139
TITLE
Variable optimization for flood prediction

RÉSUMÉ

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.



ABSTRACT
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.


AUTEUR(S)
Wilfried SEGRETIER, Martine COLLARD, Laurent BRISSON, Jean-Emile SYMPHOR

MOTS-CLÉS
fouille de données, algorithmes génétiques, sélection de caractéristiques, variables complexes, prédiction de crues

KEYWORDS
data mining, genetic algorithm, feature selection, complex variables, floods prediction.

LANGUE DE L'ARTICLE
Anglais

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