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Contribution A l'Estimation Robuste de Modeles Dynamiques
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L'identification des systčmes dynamiques complexes reste une préoccupation lorsque les erreurs de prédictions contiennent des outliers d'innovation. Ils ont pour effet de détériorer le modčle estimé si le critčre d'estimation est mal choisi et mal adapté. Cela a pour conséquence de contaminer la distribution de ces erreurs, laquelle présente des queues épaisses et s'écarte de la distribution normale. Pour résoudre ce problčme, il existe une classe d'estimateurs, dits robustes, moins sensibles aux outliers, qui traitent d'une maničre plus douce la transition entre résidus de niveaux trčs différents. Les M-estimateurs de Huber font partie de cette classe. Ils sont associés ŕ un mélange des normes L2 et L1. A partir de ce cadre formel, nous proposons dans cet ouvrage, un ensemble d'outils d'estimation et de validation de modčles paramétriques linéaires et pseudo-linéaires boîte-noire, avec extension de l'intervalle de bruit dans les petites valeurs de la constante d'accord de la norme de Huber.
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