Application de méthodes de statistique robuste à l'analyse de mesures de bruit de roulement
Abstract
Les mesures de bruit de roulement sont effectuées pour deux catégories de véhicules, véhicules légers et poids lourds. Il s'agit de déterminer, pour chaque catégorie, les paramètres d'une droite représentant le niveau de bruit (en dB) en fonction de la variable log10 (vitesse) (vitesse en km/h). Durant le stage, plusieurs méthodes d'estimation robuste ont été étudiées afin de trouver une solution alternative à l'élimination manuelle des points aberrants par l'opérateur chargé des mesures : les M-estimateurs qui calculent le résidu sur le niveau sonore seul, l'ACP (et l'ACP robuste) qui calcule le résidu sur les deux axes. Face à l'observation que les valeurs aberrantes d'une classe semblent être des valeurs valides de l'autre classe (et réciproquement), une nouvelle classification des deux catégories par algorithme EM est effectuée. Afin d'enlever l'erreur venant des valeurs aberrantes, le bootstrap non paramétrique a aussi été essayé. Celui-ci n'a rien apporté de neuf quant aux estimations des paramètres, mais il fournit des intervalles de confiance qu'il peut être intéressant d'exploiter. Une première tentative a été faite de sélectionner une méthode d'estimation parmi toutes celles testées, en calculant le niveau sonore équivalent. Toutefois, l'approche développée n'est pas suffisamment discriminante.
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