Prévision des variables climatologiques aux pas de temps mensuel et journalier par les réseaux de neurounes et la logique floue
| dc.contributor.author | Selamnia, Chayma | |
| dc.contributor.other | Dechemi, Noureddine, Directeur de thèse | |
| dc.date.accessioned | 2021-05-10T09:24:06Z | |
| dc.date.available | 2021-05-10T09:24:06Z | |
| dc.date.issued | 2016 | |
| dc.description | Mémoire de Master : Hydraulique : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2016 | fr_FR |
| dc.description.abstract | La gestion optimale d'un réservoir rencontre deux difficultés principales: d'une part la connaissance très incertaine du coût d'une défaillance de satisfaction des objectifs, d'autre part les fortes incertitudes sur les prévisions de débits faites avant et au cours de l'étiage. La prévision en avenir incertain est un outil précieux pour établir une "bonne" gestion et de diffuser des alertes en cas de sécheresse ou inondation. On réexamine ici le cadre général de la mise au point de la gestion du barrage de la CHEFFIA, en proposant notamment d'autres alternatives de procédures de décision; basées sur les résultats des modèles de prévision des variables climatologiques cyclique: (les lames évaporées), aléatoire (les apports), et influencé (le volume), élaborés à la base de deux techniques différentes de l’intelligence artificielle à savoir les réseaux de neurones et la logique floue. | fr_FR |
| dc.identifier.other | Ms06416 | |
| dc.identifier.uri | https://repository.enp.edu.dz/handle/123456789/9653 | |
| dc.language.iso | fr | fr_FR |
| dc.subject | Variables climatologiques | fr_FR |
| dc.subject | Réseaux de neurounes | fr_FR |
| dc.subject | Logique floue | fr_FR |
| dc.title | Prévision des variables climatologiques aux pas de temps mensuel et journalier par les réseaux de neurounes et la logique floue | fr_FR |
| dc.type | Thesis | fr_FR |