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

dc.contributor.authorAmir Lebba
dc.contributor.authorToufik Sadani
dc.date.accessioned2026-04-21T09:39:27Z
dc.date.issued2024
dc.descriptionMémoire de spécialisation En Ouvrage Hydraulique
dc.description.abstractLe 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
dc.identifier.citationAmir 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
dc.identifier.urihttps://archives.univ-eloued.dz/handle/123456789/41862
dc.language.isofr
dc.publisherUniversity of El Oued
dc.relation.ispartofseriesOuvrage Hydraulique N°:627/214
dc.titlePrédiction de taux de l’évaporation par la méthode Réseau de Neurones de Régression Généralisée. Cas du barrage de Foum El-Gherza (Biskra)
dc.typemaster

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