Clustérisation et cumul des données d'observations pour l'optimisation de la consommation énergétique dans les STEP à boue activée. / Rafik Ferraoun (2018) 

Clustérisation et cumul des données d'observations pour l'optimisation de la consommation énergétique dans les STEP à boue activée. [texte imprimé] / Rafik Ferraoun, Auteur ; Ouail Bensalem, Auteur ; Abdelmalek Bermad, Directeur de thèse ; Rafik Oulebsir, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2018 . - 105 f. : ill. ; 30 cm. + 1 CD-ROM.
Mémoire de Projet de Fin d’Études : Hydraulique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2018
Bibliogr. f. 102 - 105
Langues : Français (fre)

Mots-clés :	Deep Learning  Analyse en composante principale (ACP)  La méthode hiérarchique analytique (AHP)  des K-Means
Index. décimale :	PH00418
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 ».