एआई शब्दावली
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूर्ण शब्दकोश
Factorisation de Matrices Temporelles (TMF)
Extension de la factorisation de matrices classiques qui intègre des contraintes temporelles pour capturer la dynamique et l'évolution des facteurs latents au fil du temps dans les données.
Décomposition en Valeurs Singulières (SVD) Temporelle
Application de la SVD sur des matrices de données structurées temporellement, où les vecteurs singuliers gauches et droits peuvent représenter des profils temporels et des entités spatiales ou thématiques.
Analyse en Composantes Principales Dynamique (DPCA)
Technique de réduction de dimensionnalité qui étend l'ACP aux séries temporelles en considérant les décalages temporels (lags) des variables pour capturer les relations dynamiques.
Modèle à Facteurs Latents Temporels
Cadre statistique supposant que les séries temporelles observées sont générées par un plus petit nombre de processus latents non observés évoluant selon une dynamique temporelle propre.
Décomposition PARAFAC/CANDECOMP
Méthode de factorisation de tenseurs (généralisation des matrices aux dimensions supérieures) adaptée aux séries temporelles multi-variées, décomposant un tenseur en une somme de tenseurs de rang un.
Filtre de Kalman pour Décomposition
Algorithme récursif d'estimation d'états dans un système dynamique linéaire, utilisé pour décomposer une série temporelle en composantes (tendance, cycle, saisonnalité) modélisées comme des états cachés.
Moyenne Mobile Empirique de Décomposition (CEEMDAN)
Variante améliorée de la décomposition en modes empiriques (EMD) qui ajoute du bruit adaptatif pour résoudre les problèmes de mélange de modes et fournir une décomposition plus stable et complète.
Décomposition en Ondelettes (Wavelet Decomposition)
Technique transformant une série temporelle dans le domaine temps-fréquence, permettant d'isoler des composantes à différentes échelles temporelles, utile pour analyser des phénomènes non stationnaires.
Matrice Hankel Structurée
Construction d'une matrice à partir d'une série temporelle où chaque diagonale anti-parallèle possède une valeur constante, préalable fréquent pour les méthodes de décomposition basées sur le rang (SSA).
Analyse Spectrale Singulière (SSA)
Méthode non-paramétrique de décomposition de séries temporelles qui projette la série sur une base de vecteurs propres déduits de la matrice de trajectoire (matrice Hankel), séparant signal et bruit.
Décomposition en Mode Empirique (EMD)
Algorithme de décomposition adaptatif et data-driven qui extrait les composantes oscillatoires intrinsèques (IMF) d'une série temporelle non-linéaire et non-stationnaire par un processus de tamisage.
Factorisation de Matrices Non-Négative (NMF) Temporelle
Application de la NMF sur des données séquentielles avec des contraintes de régularisation temporelle (ex: lissage) pour garantir que les facteurs de base et les coefficients d'activation évoluent de manière cohérente.
Décomposition de Variance Stochastique (SVD Stochastique)
Variante de la SVD calculée de manière itérative sur des mini-lots de données, adaptée aux flux de séries temporelles de grande dimension où une décomposition exacte est trop coûteuse en calcul.
Régression PLS (Partial Least Squares) Temporelle
Méthode de modélisation qui construit des variables latentes en maximisant la covariance avec la cible, tout en intégrant l'information des décalages temporels pour la prédiction dans les séries chronologiques.