MODELISATION ET ANALYSE DE LA SERIE CHRONOLOGIQUE DE PRODUCTION D’EAU DE CONSOMMATION PAR LISSAGE EXPONENTIEL

Résumé

L'analyse des séries temporelles et plus particulièrement la prévision à court et moyen terme, a connu un développement
important. La prévision est fondamentale dans la mesure où elle est à la base de la prise de décision optimale. Prévoir le
comportement futur d'une série chronologique, nécessite l'utilisation de plusieurs méthodes de prévision, car nous avons
constaté que la fiabilité d'une méthode de prévision ne dépend pas seulement de sa complexité théorique, mais aussi des
données, de l'information disponible et du champs d'application. L’objectif de la modélisation de la série temporelle observée
est de prédire son comportement futur à travers la détermination d’un lisseur approprié de la série des données observées. Dans
cette étude Le problème de lissage est traité de façon non paramétrique en utilisant les lisseurs exponentiels qui permettent
d’accorder un poids plus important aux valeurs récentes de la chronique. Un modèle de prévision de la production d’eau de
consommation à partir des champs captant de la ville de Biskra est proposé. Les données hebdomadaires proviennent de
l’Algérienne Des Eaux (ADE), couvrent la période de janvier 2009 à Décembre 2011. L’ensemble des résultats a permis de
faire la prévision à un horizon donnée après le calage et validation de modèle et de fournir quelques éléments de réponse sur la
forme de la série à long terme et sur la série des résidus obtenue (série observée – série lissée).

The time series analysis and forecasting especially the short and medium term, has been an important development.
Forecasting is fundamental to the extent that it is based on the optimal decision making. Predict the future behavior of a time
series requires the use of several methods of forecasting, because we found the reliability of a prediction method depends not
only on its theoretical complexity, but also data, the available information and application fields. The objective of modeling the
observed time series is to predict its future behavior by the determination of an appropriate smoothing of the observed series
data. In this study the problem of smoothing is treated using exponential smoothing which allows giving more weight to recent
values of the time series. A predictive model for the production of drinking water from fields capturing of Biskra city is
proposed. Weekly data from the Public authority (ADE) cover the period from January 2009 to December 2011. The results
led to the forecast horizon given after calibration and validation model and provide some answers in the form of long-term
series and residual series obtained (observed series - smoothed series).