Prédiction de taux de l’évaporation par la méthode Réseau de Neurones de Régression Généralisée. Cas du barrage de Foum El-Gherza (Biskra)

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University of El Oued

Abstract

Le but de cette recherche est d'atteindre un modèle spécial d'intelligence artificielle capable de prédire les valeurs d'évaporation avec une erreur presque nulle, comme alternative aux équations mathématiques et autres méthodes de terrain qui nécessitent un équipement coûteux et de grands efforts. Le sujet de notre étude est le barrage de Foum El Gharza situé à Biskra. الهدف من هذا البحث هو الوصول الى نموذج ذكاء صناعي خاص قادر على توقع قيم التبخر بنسبة خطا معدومة تقريبا ، كبديل للمعادلات الحسابية و الطرق الميدانية الاخرى التي تتطلب معدات باهظة الثمن و جهدا كبيرا

Description

Mémoire de spécialisation En Ouvrage Hydraulique

Keywords

Citation

Amir Lebba, Toufik Sadani.Prédiction de taux de l’évaporation par la méthode Réseau de Neurones de Régression Généralisée. Cas du barrage de Foum El-Gherza (Biskra).2master.Spécialité Ouvrage Hydraulique N°: .2024.faculté de technologie.Université Echahid Hama Lakhdar- Eloued

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