Modélisation et système à base de connaissances : Application à la localisation résidentielle en région rouennaise
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RouenDisciplines:
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Abstract EN:
The aim of this work is to propose a new method improving models in geography. Noticing the rough character of their provided results and the important problems of their implementation (calibration, large parameters hardly justifiable on the geographic level, large options), the concepts from the artificial intelligence are proposed to use to get over the models problems by correcting them with a knowledges base. Starting from the concrete geographical problem posed by the determination of the people's place of residence toward their activity location, the phenomenon is tried to be understood using a reduced explanatory variables number. A simple model is proposed to allow the study of this location phenomenon and to highlight the non explained remnants with the model. A rules base is drawn up from the subject knowledges to create a knowledges base system. The system principle is since the geographical model is linked to the knowledges base which corrects the results. This interactive system has been developped for the windows environment. It includes a rules editor allowing their capture and a motor which allows their application. In a first step, this software gauges a populations theoretical distribution toward their activity place and then with the correction stage, a new distribution is obtained. The obtained results are displayed in the form of maps. The program's speed and flexibility of use allow to do a series of tests and to modify its results in accordance with the user's desires. These advantages make it a long-term and a decision help tool.
Abstract FR:
Le but de ce travail est de proposer une méthode nouvelle améliorant les modèles en géographie. Constatant le caractère grossier des résultats qu'ils fournissent et les problèmes importants que posent leur mise en œuvre (calibrage, paramètres nombreux difficilement justifiables sur le plan géographique, nombreuses bifurcations), nous nous proposons d'utiliser des concepts issus de l'intelligence artificielle pour dépasser les problèmes des modèles en les corrigeant par une base de connaissances. En partant du problème géographique concret pose par la détermination des lieux de résidence des personnes par rapport à leur lien d'activité, nous tentons de comprendre le phénomène en utilisant un nombre réduit de variables explicatives. Nous proposons un modèle simple permettant d'étudier ce phénomène de localisation et mettant en évidence les résidus non expliqués par le modèle. Nous élaborons une base de règles à partir d'acquis sur le sujet dans le but de créer un système à base de connaissances. Le principe du système est simple puisque l'on a couplé notre modèle géographique à notre base de connaissances qui en corrige les résultats. Ce système interactif a été développé pour l'environnement Windows. Il intègre un éditeur de règles permettant leur saisie et un moteur qui les applique. Ce logiciel calcule dans un premier temps une répartition théorique des populations par rapport à leur lieu d'activité, puis en activant la phase de correction on obtient une nouvelle distribution. Les résultats obtenus sont affichés à l'écran sous forme de cartes. La rapidité et la souplesse d'utilisation du programme permet d'effectuer une série de tests et de modifier ses résultats conformément au désir de l'utilisateur. Ces avantages en font un outil de prospective et d'aide à la décision.