Analyse non-linéaire de la physique du plasma : application aux données ionosphériques

Abstract

L’analyse fractale est devenue un outil très puissant pour l’analyse des signaux en physique. En effet beaucoup de signaux sont à caractère chaotique fractal. Les signaux du plasma ionosphériques sont aussi à caractère très complexe et nécessite cette analyse fractale. Les réseaux de neurones artificiels sont aussi des outils très robustes qui ont montré leurs capacités de prédiction et de modélisation de plusieurs phénomènes en physique. Dans ce travail de thèse, les réseaux de neurones artificiels et l’analyse fractale combinée avec la transformée en ondelettes continue sont utilisés pour prédire les paramètres ionosphériques enregistrés par le satellite DEMETER. Les signaux de deux instruments installés à bord de ce satellite sont pris en considération à savoir l’instrument Analyseur du Plasma (IAP) et l’instrument de Langmuir (ISL). Deux Machines neuronales de type Multilayer Perceptron (MLP) ont été implémentées pour prédire les futures séries chronologiques enregistrées par ces instruments, les résultats obtenus à partir de l’analyse des données enregistrées deux jours avant le la secousse principale du séisme Italien de L’Aquila montrent clairement que ces machines ont une bonne capacité de prédiction mais à très court terme. La méthode des Maxima du Module de la Transfromée en Ondelettes (MMTO) a été appliquée aux données de l’instrument ISL enregistrés deux jours avant le séisme de L’Aquila, elle montre clairement le caractère multifractal de la réponse physique du plasma ionosphérique. L’analyse MMTO des données enregistrées par le même instrument deux mois après le choc principale de ce séisme montre un caractère monofractal