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Titre : Methods of Mathematical Modelling : Continuous Systems and Differential Equations Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Thomas Witelski, Auteur ; Mark Bowen, Auteur Editeur : Springer International Publishing Année de publication : 2015 Importance : 324 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-319-23042-9 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Mathématique
[Termes IGN] analyse mathématique
[Termes IGN] calcul différentiel
[Termes IGN] calcul variationnel
[Termes IGN] équation différentielle
[Termes IGN] équation linéaire
[Termes IGN] modèle mathématique
[Termes IGN] série de Fourier
[Termes IGN] variableRésumé : (éditeur) This book presents mathematical modelling and the integrated process of formulating sets of equations to describe real-world problems. It describes methods for obtaining solutions of challenging differential equations stemming from problems in areas such as chemical reactions, population dynamics, mechanical systems, and fluid mechanics. Chapters 1 to 4 cover essential topics in ordinary differential equations, transport equations and the calculus of variations that are important for formulating models. Chapters 5 to 11 then develop more advanced techniques including similarity solutions, matched asymptotic expansions, multiple scale analysis, long-wave models, and fast/slow dynamical systems. Methods of Mathematical Modelling will be useful for advanced undergraduate or beginning graduate students in applied mathematics, engineering and other applied sciences. Note de contenu : Part I- Formulation of Models
1- Rate equations
2- Transport equations
3- Variational principles
4- Dimensional scaling analysis
Part II- Solution Techniques
5- Self-similar scaling solutions of differential equations
6- Perturbation methods
7- Boundary layer theory
8- Long-wave asymptotics for PDE problems
9- Weakly-nonlinear oscillators
10- Fast/slow dynamical systems
11- Reduced models for PDE problems
Part III- Case Studies
12- Modelling in applied fluid dynamics
EpilogueNuméro de notice : 25830 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : MATHEMATIQUE Nature : Manuel En ligne : https://doi.org/10.1007/978-3-319-23042-9 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95152 Performance assessment of a recent change detection method for homogeneous and heterogeneous images / Jorge Prendes in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 209 (Janvier 2015)
[article]
Titre : Performance assessment of a recent change detection method for homogeneous and heterogeneous images Type de document : Article/Communication Auteurs : Jorge Prendes, Auteur ; Marie Chabert, Auteur ; Frédéric Pascal, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2015 Conférence : Pleiades Days 2014 01/04/2014 03/04/2014 Toulouse France Article en page(s) : pp 23 - 29 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] couple stéréoscopique
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] données hétérogènes
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] image Pléiades
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] modèle statistiqueRésumé : (Auteur) Un modèle statistique pour détecter des changements dans les images de télédétection a récemment été proposé dans (Prendes et al. 2014,2015) Ce modèle étant très général, peut être utilisé pour des images homogènes acquises par le même type de capteur (par exemple, deux images optiques des satellites Pléiades, éventuellement avec des conditions d'acquisition différentes), mais aussi pour des images hétérogènes acquises par des capteurs de natures différentes (par exemple; une image optique acquise par un satellite pléiades et une image radar à synthèse d'ouverture (RSA) acquise par un satellite TerraSAR-X). Ce modèle suppose que chaque pixel est distribué selon un mélange de densités de probabilité liées aux propriétés du bruit ainsi qu'aux réponses en intensité renvoyées par la scène réelle. Les paramètres du modèle statistique sont estimés en utilisant l'algorithme classique d'expectation-maximization (EM). Ensuite, ces paramètres estimés sont utilisés afin d'inférer les relations entre les images d'intérêt, en utilisant une stratégie d'apprentissage sur des variétés. Ces relations sont pertinentes pour de nombreuses applications du traitement d'images, en particulier celles qui requièrent une mesure de similarité (par exemple, les problèmes de détection de changements dans ces images ou encore de recalage d'images). L'objectif principal de cet article est d'évaluer les performances d'une méthode de détection de changements basée sur cette stratégie d'apprentissage de variétés initialement introduite dans (Prendes et al. 2014/2015). Ces performances sont analysées grâce à des paires d’images optiques réelles et des paires d’images optiques/RSA Pléiades. Numéro de notice : A2015-074 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.52638/rfpt.2015.216 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2015.216 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=75436
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 209 (Janvier 2015) . - pp 23 - 29[article]
Titre : Real time coupled network failure modelling and visualisation Type de document : Article/Communication Auteurs : Neil Harris, Auteur ; Craig Robson, Auteur ; Stuart Barr, Auteur ; Philip James, Auteur Editeur : Leeds [Royaume-Uni] : University of Leeds Année de publication : 2015 Conférence : GISRUK 2015, 23th GIS Research UK annual conference 15/04/2015 17/04/2015 Leeds Royaume-Uni open access proceedings Importance : pp 246 - 251 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] analyse spatio-temporelle
[Termes IGN] logiciel libre
[Termes IGN] modèle de simulation
[Termes IGN] Python (langage de programmation)
[Termes IGN] réseau routier
[Termes IGN] temps réel
[Vedettes matières IGN] GéovisualisationRésumé : (auteur) This paper, presents an approach to real-time spatio-temporal analysis of infrastructure network performance by developing an open source geovisualisation tool coupled with infrastructure network failure models in order to simulate, visualise and analyse how spatial infrastructure networks respond over time to major perturbations and failures. Numéro de notice : C2015-047 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Communication DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83861 Documents numériques
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Real time coupled network failure modellingAdobe Acrobat PDF
Titre : Regression Modeling Strategies : With Applications to Linear Models, Logistic and Ordinal Regression, and Survival Analysis Type de document : Monographie Auteurs : Frank E. Harrell Jr., Auteur Editeur : Springer International Publishing Année de publication : 2015 Importance : 582 p. Format : 18 x 26 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-319-19425-7 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Statistiques
[Termes IGN] Bootstrap (statistique)
[Termes IGN] modèle de régression
[Termes IGN] modèle de simulation
[Termes IGN] R (langage)
[Termes IGN] régression linéaire
[Termes IGN] régression logistiqueRésumé : (éditeur) This highly anticipated second edition features new chapters and sections, 225 new references, and comprehensive R software. In keeping with the previous edition, this book is about the art and science of data analysis and predictive modeling, which entails choosing and using multiple tools. Instead of presenting isolated techniques, this text emphasizes problem solving strategies that address the many issues arising when developing multivariable models using real data and not standard textbook examples. It includes imputation methods for dealing with missing data effectively, methods for fitting nonlinear relationships and for making the estimation of transformations a formal part of the modeling process, methods for dealing with "too many variables to analyze and not enough observations," and powerful model validation techniques based on the bootstrap. The reader will gain a keen understanding of predictive accuracy, and the harm of categorizing continuous predictors or outcomes. This text realistically deals with model uncertainty, and its effects on inference, to achieve "safe data mining." It also presents many graphical methods for communicating complex regression models to non-statisticians. Regression Modeling Strategies presents full-scale case studies of non-trivial datasets instead of over-simplified illustrations of each method. These case studies use freely available R functions that make the multiple imputation, model building, validation, and interpretation tasks described in the book relatively easy to do. Most of the methods in this text apply to all regression models, but special emphasis is given to multiple regression using generalized least squares for longitudinal data, the binary logistic model, models for ordinal responses, parametric survival regression models, and the Cox semiparametric survival model. A new emphasis is given to the robust analysis of continuous dependent variables using ordinal regression. Note de contenu : Introduction
1- General Aspects of Fitting Regression Models
2- Missing Data
3- Multivariable Modeling Strategies
4- Describing, Resampling, Validating, and Simplifying the Model
5- R Software
6- Modeling Longitudinal Responses using Generalized Least Squares
7- Case Study in Data Reduction
8- Overview of Maximum Likelihood Estimation
9- Binary Logistic Regression
10- Case Study in Binary Logistic Regression, Model Selection and Approximation: Predicting Cause of Death
11- Logistic Model Case Study 2: Survival of Titanic Passengers
12- Ordinal Logistic Regression
13- Case Study in Ordinal Regression, Data Reduction, and Penalization
14- Regression Models for Continuous Y and Case Study in Ordinal Regression
15- Transform-Both-Sides Regression
16- Introduction to Survival Analysis
17- Parametric Survival Models
18- Case Study in Parametric Survival Modeling and Model Approximation
19- Cox Proportional Hazards Regression Model
20- Case Study in Cox RegressionNuméro de notice : 25813 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Monographie En ligne : https://doi.org/10.1007/978-3-319-19425-7 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95076
Titre : Traffic prediction and analysis using a big data and visualisation approach Type de document : Article/Communication Auteurs : Declan McHugh, Auteur Editeur : Leeds [Royaume-Uni] : University of Leeds Année de publication : 2015 Conférence : GISRUK 2015, 23th GIS Research UK annual conference 15/04/2015 17/04/2015 Leeds Royaume-Uni open access proceedings Importance : pp 408 - 420 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] analyse géovisuelle
[Termes IGN] Dublin (Irlande ; ville)
[Termes IGN] exploration de données géographiques
[Termes IGN] modèle de simulation
[Termes IGN] prévision
[Termes IGN] régression multiple
[Termes IGN] trafic routier
[Termes IGN] Twitter
[Vedettes matières IGN] GéovisualisationRésumé : (auteur) This abstract illustrates an approach of using big data, visualisation and data mining techniques used to predict and analyse traffic. The objective is to understand Traffic patterns in Dublin City. The prediction model was used as an estimator to identify unusual traffic patterns. The generic model was designed using data mining techniques, multivariate regression algorithms, ARIMA and visually correlated with real-time traffic tweets. Using the prediction model and tweet event detection. The result is a high-performance web application containing over 500,000,000,000 traffic observations that produce analytical dashboard providing traffic prediction and analysis. Numéro de notice : C2015-049 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83863 Documents numériques
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Traffic prediction and analysisAdobe Acrobat PDF Estimation harmonisée du volume de tige à différentes découpes / Christine Deleuze in Rendez-vous techniques, n° 44 (printemps 2014)PermalinkEstimer le volume total d’un arbre, quelles que soient l’essence, la taille, la sylviculture, la station / Christine Deleuze in Rendez-vous techniques, n° 44 (printemps 2014)PermalinkTemporal accuracy in urban growth forecasting : a study using the SLEUTH model / Gargi Chaudhuri in Transactions in GIS, vol 18 n° 2 (April 2014)PermalinkA Temporal variant-invariant validation approach for agent-based models of landscape dynamics / Christopher Bone in Transactions in GIS, vol 18 n° 2 (April 2014)PermalinkEfficient, simultaneous detection of multi-class geospatial targets based on visual saliency modeling and discriminative learning of sparse coding / Junwei Han in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 89 (March 2014)PermalinkA real-time MODIS vegetation product for land surface and numerical weather prediction models / Jonathan L. Case in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 3 (March 2014)PermalinkObjets géographiques et processus de changement / Hélène Mathian (2014)PermalinkCity shrinkage simulation: A case study of Katsuura City, Japan / Jianping Gu in Revue internationale de géomatique, vol 23 n° 3 - 4 (septembre 2013 - février 2014)PermalinkUsing virtual reality and percolation theory to visualize fluid flow in porous media / Carlos Magno De Lima in Geoinformatica, vol 17 n° 4 (October 2013)PermalinkAssessing the performance of linear feature models : An approach to computational inference / Eufenio Y. Arima in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 79 n° 9 (September 2013)Permalink