Utilisation des réseaux de neurones temporels pour le pronostic et la surveillance dynamique. Etude comparative de trois réseaux de neurones récurrents

RÉSUMÉ. L’objet de cet article consiste en un état de l’art des réseaux de neurones temporels et d’une comparaison de trois réseaux de neurones récurrents les plus représentatifs pour des applications de surveillance dynamique et de pronostic. Les critères de sélection de ces réseaux se situent à deux niveaux : temporel et architectural. Suite à l’application de ces critères, trois réseaux récurrents se distinguent : le RRBF, le R2BF et le DGNN. Des tests utilisant un benchmark de surveillance dynamique et un benchmark de pronostic nous permettent d’évaluer les performances des trois réseaux temporels en termes de temps de calcul et de capacité de traitement.