Approche hybride De la correction des erreurs à la sélection de variables

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1 Approche hybride De la correction des erreurs à la sélection de variables G.M. Saulnier 1, W. Castaing 2 1 Laboratoire EDYTEM (UMR 5204, CNRS, Université de Savoie) 2 TENEVIA (http://www.tenevia.com) Projet FLASH

2 Plan de la présentation 1 Introduction 2 Correction des erreurs 3 Modélisation semi-physique 4 Anticipation des précipitations 5 Conclusions Réunion FLASH - 18 Octobre SCHAPI Toulouse 2/33

3 Plan de la présentation 1 Introduction 2 Correction des erreurs 3 Modélisation semi-physique 4 Anticipation des précipitations 5 Conclusions Réunion FLASH - 18 Octobre SCHAPI Toulouse 3/33

4 Introduction Problématique Améliorer la justesse, precision et robustesse des prévisions pour des horizons temporels permettant d améliorer la sécurité des personnes et des biens Apports respectifs et complémentarités entre l apprentissage statistique (DBM) et la modélisation physique (PBM) Approche disciplinaire Modélisation par apprentissage statistique avec développement des capacités d adaptativité Modélisation basée sur la description des processus avec procédure de mise à jour des variables de contrôle Quelles sont les complémentarités et les possibilités de synergie? Comment les exploiter? Réunion FLASH - 18 Octobre SCHAPI Toulouse 4/33

5 Introduction Problématique Améliorer la justesse, precision et robustesse des prévisions pour des horizons temporels permettant d améliorer la sécurité des personnes et des biens Apports respectifs et complémentarités entre l apprentissage statistique (DBM) et la modélisation physique (PBM) Approche disciplinaire Modélisation par apprentissage statistique avec développement des capacités d adaptativité Modélisation basée sur la description des processus avec procédure de mise à jour des variables de contrôle Quelles sont les complémentarités et les possibilités de synergie? Comment les exploiter? Réunion FLASH - 18 Octobre SCHAPI Toulouse 4/33

6 Plan de la présentation 1 Introduction 2 Correction des erreurs 3 Modélisation semi-physique 4 Anticipation des précipitations 5 Conclusions Réunion FLASH - 18 Octobre SCHAPI Toulouse 5/33

7 Correction des variables simulées par PBM/DBM Motivations Modèles imparfaits, contraints et forcés par des données incertaines, interaction des sources d incertitudes Erreurs non indépendantes et identiquement distribuées Autocorrélation des résidus principalement déterminée par la structure du PBM Principe Mise à jour des sorties du modèle étant donné les erreurs constatées au cours des pas de temps précédents: forme particulière d assimilation de données Faire le réseau de neurones apprendre les erreurs commises par le modèle en mode simulation afin de pouvoir les corriger en phase de prévision Réunion FLASH - 18 Octobre SCHAPI Toulouse 6/33

8 Corrections des erreurs par RN Principe Constater les erreurs commises par le modèle physique Faire apprendre au RN les erreurs du modèle (régularités? systématismes?) Ajouter l erreur calculée par le RN aux calculs du modèle physique. Résultats Le RN n apporte rien en terme d améliorations de la correction triviale du modèle physique. Réunion FLASH - 18 Octobre SCHAPI Toulouse 7/33

9 Corrections des erreurs par RN Figure : Erreurs calculées par le RN vs erreur du dernier pas de temps du modèle physique. Réunion FLASH - 18 Octobre SCHAPI Toulouse 8/33

10 Corrections des erreurs par RN Principe Constater les erreurs commises par le modèle physique Faire apprendre au RN les erreurs du modèle (régularités? systématismes?) Ajouter l erreur calculée par le RN aux calculs du modèle physique. Résultats Le RN n apporte rien en terme d améliorations de la correction triviale du modèle physique. Modèle physique incertain mais non biaisé? ou mauvaise approche du semi-physique? Réunion FLASH - 18 Octobre SCHAPI Toulouse 9/33

11 Autocorrélation des erreurs Figure : Fonction d autocorrélation moyenne de l erreur modèle en mode simulation sur les épisodes disponibles Réunion FLASH - 18 Octobre SCHAPI Toulouse 10/33

12 Influence de la connaissance des pluies futures sur cette dépendance? Figure : Comparaison des fonctions d autocorrélation moyennes de l erreur modèle sur les épisodes disponibles en mode simulation et en mode prévision (5h) Réunion FLASH - 18 Octobre SCHAPI Toulouse 11/33

13 Influence de la connaissance des pluies futures sur cette dépendance? Figure : Comparaison des fonctions d autocorrélation moyennes de l erreur modèle sur les épisodes disponibles en mode simulation et en mode prévision (5h) Réunion FLASH - 18 Octobre SCHAPI Toulouse 11/33

14 Influence de la connaissance des pluies futures sur cette dépendance? Figure : Comparaison des fonctions d autocorrélation moyennes de l erreur modèle sur les épisodes disponibles en mode simulation et en mode prévision (5h) Réunion FLASH - 18 Octobre SCHAPI Toulouse 11/33

15 Commentaires... L analyse de l autocorrélation semble indiquer que cette dépendance est renforcée par la méconaissance des pluies à venir...!? Concept d Information Mutuelle Moyenne (théorie de l information), capture les dépendances non-linéaires... Réunion FLASH - 18 Octobre SCHAPI Toulouse 12/33

16 Influence de la connaissance des pluies futures sur cette dépendance? Figure : AMI Gardons Figure : AMI Vogue Réunion FLASH - 18 Octobre SCHAPI Toulouse 13/33

17 Influence de la connaissance des pluies futures sur cette dépendance? Figure : AMI Gardons Figure : AMI Vogue Réunion FLASH - 18 Octobre SCHAPI Toulouse 13/33

18 Influence de la connaissance des pluies futures sur cette dépendance? Figure : AMI Gardons Figure : AMI Vogue Réunion FLASH - 18 Octobre SCHAPI Toulouse 13/33

19 Influence de la connaissance des pluies futures sur cette dépendance? Figure : AMI Gardons Figure : AMI Vogue Réunion FLASH - 18 Octobre SCHAPI Toulouse 13/33

20 Influence de la connaissance des pluies futures sur cette dépendance? Figure : AMI Gardons Figure : AMI Vogue Réunion FLASH - 18 Octobre SCHAPI Toulouse 13/33

21 Commentaires... Apprentissage de l erreur plus complexe en mode prévision (erreur également due à l hypothèse sur les précipitations futures) Résultats plaidant pour une analyse des performances de l apprentissage de l erreur avec connaissance des pluies futures Evaluation avec pluies futures connues afin de vraiment étudier la correction des incertitudes paramétriques et structurelles Comment aider l apprentissage? Quelle autre information peut être utile au réseau de neurones afin de mieux prévoir l erreur que fera le modèle sur les pas de temps suivants? Variables internes du modèle? Quelle type d analyse peut nous indiquer la/les variable(s) pertinente(s)? Réunion FLASH - 18 Octobre SCHAPI Toulouse 14/33

22 Commentaires... Apprentissage de l erreur plus complexe en mode prévision (erreur également due à l hypothèse sur les précipitations futures) Résultats plaidant pour une analyse des performances de l apprentissage de l erreur avec connaissance des pluies futures Evaluation avec pluies futures connues afin de vraiment étudier la correction des incertitudes paramétriques et structurelles Comment aider l apprentissage? Quelle autre information peut être utile au réseau de neurones afin de mieux prévoir l erreur que fera le modèle sur les pas de temps suivants? Variables internes du modèle? Quelle type d analyse peut nous indiquer la/les variable(s) pertinente(s)? Réunion FLASH - 18 Octobre SCHAPI Toulouse 14/33

23 Commentaires... Apprentissage de l erreur plus complexe en mode prévision (erreur également due à l hypothèse sur les précipitations futures) Résultats plaidant pour une analyse des performances de l apprentissage de l erreur avec connaissance des pluies futures Evaluation avec pluies futures connues afin de vraiment étudier la correction des incertitudes paramétriques et structurelles Comment aider l apprentissage? Quelle autre information peut être utile au réseau de neurones afin de mieux prévoir l erreur que fera le modèle sur les pas de temps suivants? Variables internes du modèle? Quelle type d analyse peut nous indiquer la/les variable(s) pertinente(s)? Réunion FLASH - 18 Octobre SCHAPI Toulouse 14/33

24 Selection d autres variables explicatives... Figure : Information mutuelle moyenne pour différentes variables explicatives (Gardons) Figure : Information mutuelle moyenne pour différentes variables explicatives (Vogue) Réunion FLASH - 18 Octobre SCHAPI Toulouse 15/33

25 Commentaires... Analyse corroborant le sens physique Variables internes du modèle de nature à aider l apprentissage des erreurs commises par le modèle pour des horizons temporels plus lointains Réunion FLASH - 18 Octobre SCHAPI Toulouse 16/33

26 Plan de la présentation 1 Introduction 2 Correction des erreurs 3 Modélisation semi-physique 4 Anticipation des précipitations 5 Conclusions Réunion FLASH - 18 Octobre SCHAPI Toulouse 17/33

27 Principe et enjeux Utiliser la flexibilité/souplesse de l apprentissage statistique pour réduire l incertitude structurelle/paramétrique Nécessaire de concilier... Arguments de nature physique motivant la modularisation et l hybridation Prise en compte des difficultés liées à la mise en œuvre du modèle semi-physique et à la phase d apprentissage Réunion FLASH - 18 Octobre SCHAPI Toulouse 18/33

28 Réunion FLASH - 18 Octobre SCHAPI Toulouse 19/33

29 Réunion FLASH - 18 Octobre SCHAPI Toulouse 19/33

30 Réunion FLASH - 18 Octobre SCHAPI Toulouse 19/33

31 Introduction Correction des erreurs Mode lisation semi-physique Anticipation des pre cipitations Conclusions Informations utilise es pour le transfert vers l extutoire Figure : Gardons distance exutoire Re union FLASH - 18 Octobre SCHAPI Toulouse Figure : Gardons longueur versants 20/33

32 Introduction Correction des erreurs Mode lisation semi-physique Anticipation des pre cipitations Conclusions Informations utilise es pour le transfert vers l extutoire Figure : Vogue distance exutoire Re union FLASH - 18 Octobre SCHAPI Toulouse Figure : Vogue longueur versants 20/33

33 Fonctions de transfert calées en mode simulation Figure : Transfert sur les Gardons (V r = 1.57m 3 /s ) Figure : Transfert sur Vogué (V r = 2.55m 3 /s ) Raisons physiques motivant une adaptation du transfert en fonction de l intensité du ruissellement Mais... compensation d autres sources d incertitudes (e.g. variabilité spatiale de la pluie) Réunion FLASH - 18 Octobre SCHAPI Toulouse 21/33

34 Réunion FLASH - 18 Octobre SCHAPI Toulouse 22/33

35 Exfiltration des écoulements hypodermiques Hypothèse TOPMODEL avec Q 0 donné par ( Q b (t) = Q 0 exp D t m do ) m (1) Q 0 = AT 0 exp( λ) (2) Hypothèses de dérivation de cette équation discutables Incertitude parfois traitée par l ajout d un facteur multiplicatif Relation entre débit d exfiltration, déficit moyen et les paramètres de la modélisation par apprentissage statistique Réunion FLASH - 18 Octobre SCHAPI Toulouse 23/33

36 Hybridation, modularité et selection de variables... Figure : Information mutuelle moyenne (Gardons) Réunion FLASH - 18 Octobre SCHAPI Toulouse 24/33

37 Figure : Information mutuelle moyenne (Vogue) Réunion FLASH - 18 Octobre SCHAPI Toulouse 25/33

38 Plan de la présentation 1 Introduction 2 Correction des erreurs 3 Modélisation semi-physique 4 Anticipation des précipitations 5 Conclusions Réunion FLASH - 18 Octobre SCHAPI Toulouse 26/33

39 Prévision TOPMODEL avec hypothèse pluie nulle Figure : Débit observé, simulé et prévu avec augmentation de l horizon de prévision (Vogue) Réunion FLASH - 18 Octobre SCHAPI Toulouse 27/33

40 Prévision TOPMODEL avec hypothèse pluie nulle Figure : Débit observé, simulé et prévu avec augmentation de l horizon de prévision (Vogue) Réunion FLASH - 18 Octobre SCHAPI Toulouse 27/33

41 Prévision TOPMODEL avec hypothèse pluie nulle Figure : Débit observé, simulé et prévu avec augmentation de l horizon de prévision (Vogue) Réunion FLASH - 18 Octobre SCHAPI Toulouse 27/33

42 Prévision TOPMODEL avec hypothèse pluie nulle Figure : Débit observé, simulé et prévu avec augmentation de l horizon de prévision (Vogue) Réunion FLASH - 18 Octobre SCHAPI Toulouse 27/33

43 Prévision TOPMODEL avec hypothèse pluie nulle Figure : Débit observé, simulé et prévu avec augmentation de l horizon de prévision (Vogue) Réunion FLASH - 18 Octobre SCHAPI Toulouse 27/33

44 Prévision TOPMODEL avec hypothèse pluie nulle Figure : Débit observé, simulé et prévu avec augmentation de l horizon de prévision (Vogue) Réunion FLASH - 18 Octobre SCHAPI Toulouse 27/33

45 Prévision TOPMODEL avec hypothèse pluie nulle Figure : Débit observé, simulé et prévu avec augmentation de l horizon de prévision (Vogue) Réunion FLASH - 18 Octobre SCHAPI Toulouse 27/33

46 Prévision TOPMODEL avec hypothèse pluie nulle Figure : Débit observé, simulé et prévu avec augmentation de l horizon de prévision (Vogue) Réunion FLASH - 18 Octobre SCHAPI Toulouse 27/33

47 Prévision TOPMODEL avec hypothèse pluie nulle Figure : Débit observé, simulé et prévu avec augmentation de l horizon de prévision (Vogue) Réunion FLASH - 18 Octobre SCHAPI Toulouse 27/33

48 Prévision TOPMODEL avec hypothèse pluie nulle Figure : Débit observé, simulé et prévu avec augmentation de l horizon de prévision (Vogue) Réunion FLASH - 18 Octobre SCHAPI Toulouse 27/33

49 Prévision TOPMODEL avec hypothèse pluie nulle Figure : Dégradation rapide de la performance avec l horizon de prévision Réunion FLASH - 18 Octobre SCHAPI Toulouse 28/33

50 Dépendance temporelle entre précipitations observées Figure : Fonction d autocorrélation moyenne sur les épisodes disponibles Réunion FLASH - 18 Octobre SCHAPI Toulouse 29/33

51 Dépendance temporelle entre précipitations observées Figure : Information mutuelle moyenne sur les épisodes disponibles Réunion FLASH - 18 Octobre SCHAPI Toulouse 29/33

52 Anticipation des précipitations par apprentissage statistique Envisageable étant donnée l autocorrelation temporelle observée Devrait contribuer à ralentir la dégradation des performances avec l augmentation de l horizon de prévision Approche modulaire permettant une utilisation pour n importe quelle représentation de la relation pluie-débit (PBM, DBM ou hybride) Travaux réalisés sur la comparaison de différentes approches (ANN, ARMA et K-NN) Réunion FLASH - 18 Octobre SCHAPI Toulouse 30/33

53 Anticipation des précipitations par apprentissage statistique Figure : Extrait de Toth et al (2000) Réunion FLASH - 18 Octobre SCHAPI Toulouse 31/33

54 Plan de la présentation 1 Introduction 2 Correction des erreurs 3 Modélisation semi-physique 4 Anticipation des précipitations 5 Conclusions Réunion FLASH - 18 Octobre SCHAPI Toulouse 32/33

55 Conclusions De nombreuses possibilités pour exploiter les complémentarités des deux approches D autres synergies sont possibles mais celles évoquées ne posent pas de difficultés d implémentation. Exploiter les avantages liées à la séparation de la représentation/émulation d une la relation pluie-débit et de l estimation des pluies futures Réunion FLASH - 18 Octobre SCHAPI Toulouse 33/33

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