Identification de systèmes dynamiques microbiologiques complexes par filtrage non linéaire - INRAE - Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement
Conference Papers Year : 2009

Identification de systèmes dynamiques microbiologiques complexes par filtrage non linéaire

Abstract

We consider microbiological dynamic systems met in food processing and conservation (e.g. Listeria monocytogenes). In order to predict the evolution of bacteria populations, for a better microbiological knowledge or other objectives as risk analysis, the modeling and identi…cation of such stochastic dynamic systems has to be carried first, through adapted statistical approaches. However the specificities of such systems (non-linear state space systems), in which the variables of interest are only indirectly observed through a complex process of sampling, dilution series and counting, make difficult the use of classical methods such as least squares or maximum likelihood. One has then to resort to specialized approaches as sequential estimation techniques. In this paper are shown the first results of such a promising approach involving a new particular filter applied to a simulated microbial dynamics
L'étude statistique des systèmes dynamiques microbiens rencontrés dans la fabrication et la conservation des aliments est d'un grand intérêt pour les microbiologistes (accroissement des connaissances sur ces systèmes, analyse de risques alimentaires). La prédiction des évolutions de populations bactériennes passe par la modélisation et l'identi…cation de tels systèmes par des techniques appropriées. Cependant, la spéci…cité de ces systèmes dynamiques (systèmes stochastiques à espace d'état non linéaire) dans lesquels les variables d'intérêt (effectifs) ne sont qu'estimées au travers d'un processus complexe de prélèvements, dilutions, mises en culture et comptages, compromet l'application des méthodes classiques (moindres carrés, maximum de vraisemblance). On doit alors avoir recours à des techniques plus spécialisées, par exemple de type estimations séquentielles. Dans cette communication, nous présentons les premiers résultats de l'application d'une telle approche à un système dynamique simulé bien connu des microbiologistes. Elle repose sur la mise en oeuvre d'un nouveau fi…ltre particulaire aux propriétés théoriques récemment étudiées et d'un logiciel utilisateur convivial, spécialement développé
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Dates and versions

hal-02756228 , version 1 (03-06-2020)

Identifiers

  • HAL Id : hal-02756228 , version 1
  • PRODINRA : 31662

Cite

Jean-Pierre Vila, Jean-Pierre Gauchi, Caroline C. Bidot. Identification de systèmes dynamiques microbiologiques complexes par filtrage non linéaire. 41ème Journées de Statistique de la SFdS, May 2009, Bordeaux, France. ⟨hal-02756228⟩
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