Adaptative parameter space-time models: an entropy-maximising application using the Kalman filter with unknown prior parameters in Towards the dynamic analysis of spatial systems.
Analyse spatio-temporelle ; Filtre de Kalman ; Généralités sur la géographie ; Maximisation de l'entropie ; Modèle de Gauss-Markov ; Modélisation ; Méthodologie ; Processus aléatoire ; Système ; Système dynamique ; Variation paramétrique
Construction de modèle rendant compte de l'évolution des paramètres dans les modèles spatio-temporels. Présentation d'un modèle paramétrique de Gauss-Markov. Incidence de ce modèle sur une approche spatio-temporelle utilisant une technique de
maximisation de l'entropie et implications sur les types de contraintes du modèle. (Cch).
Towards models of the evolution and genesis of urban structure in Towards the dynamic analysis of spatial systems.
Analyse différentielle ; Croissance urbaine ; Etat d'équilibre ; Généralités sur la géographie ; Mathématique ; Maximisation de l'entropie ; Modèle ; Modèle de Huff-Lakshmanan-Hansen ; Méthodologie ; Structure urbaine ; Système ; Système dynamique
Présentation de trois modèles d'évolution de la structure urbaine: le modèle d'achat d'Huff-Lakshmanan-Hansen et d'une formalisation alternative, analogue à la maximisation de l'entropie| un modèle dynamique économique incluant comme agents le
gouvernement, les consommateurs et les producteurs, basé sur un principe d'optimisation, engendrant de très nombreuses structures possibles dont les états d'équilibre peuvent être identifiés par résolution de systèmes différentiels| le dernier modèle abordé
Dynamic urban models based on information-minimising in Towards the dynamic analysis of spatial systems.
Les modèles urbains dynamiques s'appuient sur des approches statistiques ou de planification. Au cours des années 70, on a utilisé de nombreuses méthodes de maximisation pour les modèles urbains| la minimisation de l'information s'apparente à ces
méthodes. Etude de la mesure de l'information et déduction d'une mesure généralisée. Justification de l'approche bayésienne dans la construction de modèles dynamiques. Applications des modèles élaborés à la région de Reading, à la densité de population et à
Présentation d'un cadre théorique pour prévoir la propagation d'une épidémie. Les AA insistent sur deux modèles théoriques: le modèle du potentiel et le modèle de chaîne binomiale. Application de ce dernier modèle à une épidémie de rougeole dans le
district rural de Truro (Cornouailles) et comparaison avec les résultats donnés par un modèle de lissage exponentiel. (Cch).
Kalman filter modelling of time-varying processes in urban and regional analysis in Towards the dynamic analysis of spatial systems.
Examen de l'emploi possible du filtre de Kalman discret pour modéliser des systèmes dynamiques. Après un exposé succinct des principales caractéristiques des structures paramétriques à variation temporelle, l'A. présente un modèle de régression
dynamique et sa méthode d'inférence, le filtre de Kalman. Examen des avantages et des limites du modèle selon que les paramètres sont statiques, évoluent de façon stochastique ou changent systématiquement. Aucune application n'est donnée, mais la
Space-time processes and spatial interaction models in Towards the dynamic analysis of spatial systems.
Contribution concise et théorique sur l'analyse stochastique des processus spatio-temporels. Trois aspects sont soulignés: 1. L'identification de générateurs de modèles de la dépendance spatiale dans l'espace-temps| 2. Types d'interaction spatio
-temporelle en fonction d'un certain type de modèle spatial| 3. Définitions de certaines formes d'équilibre spatial, limitées aux modèles stationnaires. Dans la première partie, l'A. présente les modèles markoviens pour des v. a. discrètes et généralise les
L'A. essaie de montrer le schisme existant entre la modélisation dynamique d'une part, la science régionale traditionnelle et la géographie théorique d'autre part. La construction d'un modèle dynamique de l'interaction spatiale urbaine par exemple
Exemple d'utilisation des modèles autorégressifs à moyenne mobile (type ARMA) pour des séries de données économiques et application aux données du chômage du nord de l'Angleterre et de l'Ecosse depuis les années 74-75. L'A. montre comment on peut
utiliser ce type de modèle pour prévoir à court terme l'évolution de la récession dans ces régions. (Cch).