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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.identifier.otherP000214-
dc.identifier.urihttp://repository.enp.edu.dz/xmlui/handle/123456789/8710-
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.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
Collection(s) :Département Hydraulique

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