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Titre: Clustérisation et cumul des données d'observations pour l'optimisation de la consommation énergétique dans les STEP à boue activée
Auteur(s): Ferraoun, Rafik
Bensalem, Ouail
Bermad, Abdelmalek, Directeur de thèse
Oulebsir, Rafik, Directeur de thèse
Mots-clés: Deep Learning
Analyse en composante principale (ACP)
La méthode hiérarchique analytique (AHP)
La méthode des K-Means
Date de publication: 2018
Editeur: École Nationale Polytechnique
Résumé: La 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 ».
Description: Mémoire de Projet de Fin d’Études : Hydraulique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2018
URI/URL: http://repository.enp.edu.dz/xmlui/handle/123456789/8710
Collection(s) :Département Hydraulique

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