TIME SERIES FORECASTING BY COMBINING THE RADIAL BASIS FUNCTION NETWORK AND THE SELF-ORGANIZING MAP

Proposition d'un modèle de prévision de séries chronologiques, basé sur une amélioration des techniques de réseau de neurones. Approche qui combine les réseaux de fonctions à base radiale et les cartes auto-organisées. Comparaison du modèle à un modèle autorégressif classique du type ARIMA. Application pour la prévision des niveaux de nappe. Les résultats montrent des meilleurs résultats que le modèle autorégressif.