Effect of noise filtering on predictions : on the routes of chaos

Résumé : La détection des systèmes chaotiques dans des données climatiques en particulier est difficile dès que celles-ci sont polluées par des erreurs de mesure par exemple. Il est bien connu que les prédictions de court terme au sein des systèmes chaotiques déterministes sont de très bonnes qualité. Pour cela l'attracteur qui caractérise des données réelles doit être correctement reconstruit. En présence de données polluées, la première étape consiste à dé-polluer les données. Nous discutons ce problème dans ce papier en vue ensuite de proposer de faire des prévisions de long terme au sein de l'attracteur.
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Contributeur : Lucie Label <>
Soumis le : lundi 4 février 2008 - 10:30:34
Dernière modification le : jeudi 4 octobre 2018 - 18:28:03
Document(s) archivé(s) le : jeudi 6 mai 2010 - 15:59:40

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Dominique Guegan. Effect of noise filtering on predictions : on the routes of chaos. 2008. ⟨halshs-00235448⟩

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