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Etude de la relation pluie-débit au pas temps horaire par différentes approches (DPFT-Réseau de Neurones-ARMAX) / Khelifi, Hocine 

Public ISBD Titre : Etude de la relation pluie-débit au pas temps horaire par différentes approches (DPFT-Réseau de Neurones-ARMAX) Type de document : texte imprimé Auteurs : Khelifi, Hocine, Auteur ; Bermad, Abdelmalek, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 2005 Importance : 74 f. Présentation : ill. Format : 30 cm. Accompagnement : 1 CD-ROM. Note générale : Mémoire de Projet de Fin d'Etudes: Hydraulique: Alger, Ecole Nationale Polytechnique: 2005 Bibliogr. [2] f Langues : Français (fre) Mots-clés : RNA DPFT ARMAX Prévision Gestion  du  risque Index. décimale : PH00605 Résumé : Dans le cadre de ce travail, nous avons essayé de trouver un moyen efficace pour la prévision de débits en particulier ceux engendrés par les crues, un problème sur lequel les scientifiques se penchent actuellement, sans pour autant avoir trouver un palliatif. C'est dans cette optique que nous proposons l'étude et l'application sur des données réelles de trois techniques de prévision à savoir la différence première de la fonction de transfert (DPFT), les réseaux de neurones artificiels (RNA) et l'autorégressif moyenne mobile avec l'introduction d'une variable exogène (ARMAX). Cette étude sera un moyen de mettre en évidence la capacité et la fiabilité de chacune des méthodes et d'en sortir celle qui aura un meilleur impact sur la gestion du risue. Etude de la relation pluie-débit au pas temps horaire par différentes approches (DPFT-Réseau de Neurones-ARMAX) [texte imprimé] / Khelifi, Hocine, Auteur ; Bermad, Abdelmalek, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2005 . - 74 f. : ill. ; 30 cm. + 1 CD-ROM. Mémoire de Projet de Fin d'Etudes: Hydraulique: Alger, Ecole Nationale Polytechnique: 2005 Bibliogr. [2] f Langues : Français (fre) Mots-clés : RNA DPFT ARMAX Prévision Gestion  du  risque Index. décimale : PH00605 Résumé : Dans le cadre de ce travail, nous avons essayé de trouver un moyen efficace pour la prévision de débits en particulier ceux engendrés par les crues, un problème sur lequel les scientifiques se penchent actuellement, sans pour autant avoir trouver un palliatif. C'est dans cette optique que nous proposons l'étude et l'application sur des données réelles de trois techniques de prévision à savoir la différence première de la fonction de transfert (DPFT), les réseaux de neurones artificiels (RNA) et l'autorégressif moyenne mobile avec l'introduction d'une variable exogène (ARMAX). Cette étude sera un moyen de mettre en évidence la capacité et la fiabilité de chacune des méthodes et d'en sortir celle qui aura un meilleur impact sur la gestion du risue.

Exemplaires

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité	Spécialité	Etat_Exemplaire
PH00605	PH00605	Papier	Bibliothèque centrale	Projet Fin d'Etudes	Disponible	Hydraulique	Consultation sur place

Documents numériques

KHELIFI.Hocine.pdf URL