Clustérisation et cumul des données d'observations pour l'optimisation de la consommation énergétique dans les STEP à boue activée

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dc.contributor.authorFerraoun, Rafik
dc.contributor.authorBensalem, Ouail
dc.contributor.otherBermad, Abdelmalek, Directeur de thèse
dc.contributor.otherOulebsir, Rafik, Directeur de thèse
dc.date.accessioned2021-03-10T12:13:43Z
dc.date.available2021-03-10T12:13:43Z
dc.date.issued2018
dc.descriptionMémoire de Projet de Fin d’Études : Hydraulique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2018fr_FR
dc.description.abstractLa station d'épuration est une installation destinée à épurer les eaux usées domestiques ou industrielles et les eaux pluviales avant le rejet dans le milieu naturel. Le but du traitement est de séparer l'eau des substances indésirables pour le milieu récepteur. L’objet de notre travail est l’élaboration d’un modèle d’optimisation de l’énergie électrique des deux STEP Boumerdes et Tipaza par le Deep Learning en se basant sur trois approches statistiques : « La méthode hiérarchique analytique (AHP) » combinée à « L’analyses en composantes principales (ACP) » ainsi que « La méthode des K-Means ».fr_FR
dc.identifier.otherP000214
dc.identifier.urihttps://repository.enp.edu.dz/handle/123456789/8710
dc.language.isofrfr_FR
dc.publisherÉcole Nationale Polytechniquefr_FR
dc.subjectDeep Learningfr_FR
dc.subjectAnalyse en composante principale (ACP)fr_FR
dc.subjectLa méthode hiérarchique analytique (AHP)fr_FR
dc.subjectLa méthode des K-Meansfr_FR
dc.titleClustérisation et cumul des données d'observations pour l'optimisation de la consommation énergétique dans les STEP à boue activéefr_FR
dc.typeThesisfr_FR

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