@InProceedings{1999_001-1529_13123,
	author = "Skander SOLTANI and Patrice SIMARD and Daniel BOICHU",
	title = "Modélisation et prédiction de processus à mémoire longue par décomposition multirésolution",
	booktitle = "17° Colloque sur le traitement du signal et des images",
	year = "1999",
	publisher = "GRETSI, Groupe d’Etudes du Traitement du Signal et des Images",
	number = "001-1529",
	pages = "p. 1-4",
	month = "sep # 13--17",
	address = "Vannes",
	doi = "",
	pdf = "1999_001-1529_13123.pdf",
	abstract = "Nous nous intéressons ici à la modélisation et la prédiction de séries temporelles à mémoire longue. Pour la famille de modèles couramment utilisée, notée ARfIMA, c'est une intégration fractionnaire du processus qui suit un modèle ARMA. L'estimation du paramètre d'intégration fractionnaire est un problème déterminant et difficile. Nous proposons une méthode de modélisation et de prédiction qui évite cette estimation par une décomposition multirésolution. Ceci est possible à cause des propriétés statistiques des séries obtenues. Un exemple d'application est donné pour illustrer la méthode."
}