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• W128296906 abstract "«RESUME : Cette etude examine le processus de Poisson filtre propose par Lefebvre et Guilbault (2008) comme modele pour representer les debits journaliers d’un fleuve. Soit , pour ,ou est un processus de Poisson homogene de taux , est une serie de variables aleatoires independantes et identiquement distribuees (i.i.d) d’une distribution exponentielle de parametre et independantes du processus et sont les instants d’arrivee des evenements ou signaux du processus de Poisson. Les parametres du modele et sont estimes par la methode des moments a l’etat asymptotique du processus une fois que les parametres et seront trouves par une approche statistique basee sur les coefficients de correlation theoriques du modele. Finalement, la qualite et la performance du modele sont evaluees par le biais des coefficients de correlation theoriques comparativement au modele classique (lorsque ) couramment utilise en hydrologie et par la capacite previsionnelle du modele par rapport au modele classique et a un modele autoregressif. Une application sur les fleuves Delaware et Hudson situes aux Etats-Unis est presentee. Les resultats favorisent en general le modele propose par Lefebvre et Guilbault (2008).»----------« ABSTRACT : This study examines the filtered Poisson process proposed by Lefebvre and Guilbault (2008) as a model to represent the daily river flows of rivers. Let , for ,where is a homogeneous Poisson process with rate , is a series of random variables independent and identically distributed (i.i.d) having an exponential distribution with parameter and independent of the process , and are the arrival times of the events or signals of the Poisson process. The model parameters and are estimated by the method of moments in the asymptotic state of the process once the parameters and are found by a statistical approach based on the theoretical correlation coefficients of the model. Finally, the quality and the performance of the model are evaluated through the theoretical correlation coefficient compared to the conventional model (with ) commonly used in hydrology, and through the predictive power of the model compared to both the traditional model and an autoregressive model. An application on the Hudson and Delaware Rivers located in the United States is presented. The results generally favor the model proposed by Lefebvre and Guilbault (2008).»" @default.
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