Prédiction des teneurs en métaux lourds par réseau de neurone
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Prédiction des teneurs en métaux lourds par réseau de neurone
~DE PB NWISBN: 9783330869370 bzw. 3330869372, vermutlich in Deutsch, Editions Universitaires Europeennes EUE, Taschenbuch, neu.
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Prédiction des teneurs en métaux lourds par réseau de neurone: Le präsent travail porte sur la prédiction des teneurs en métaux lourds (Zn, Cu, Pb et Mn) dans les sédiments superficiels du barrage Sidi Chahed ? partir d`un certain nombre de paramètres physico-chimiques, en utilisant deux outils de modélisation : la régression linéaire multiple RLM et les réseaux de neurones artificiels RNA. Pour atteindre cet objectif de prédiction et de modélisation, la régression linéaire multiple et non linéaire ont ?t? réalisée avec XLSTAT alors que les réseaux de neurones ont ?t? effectués avec le logiciel STATISTICA 10. mLes modèles pr?dictifs obtenus avec les réseaux de neurones utilisent un algorithme de rétro-propagation et un apprentissage supervis?. Ils sont performants avec une seule couche cachée et une architecture de [18 - 15 -1] pour le plomb et le zinc, de [18-11 -1] pour le manganèse et de [18 - 8 -1] pour le cuivre. Les résultats montrent que les modèles pr?dictifs établis par la méthode des réseaux de neurones artificiels, sont nettement plus performants comparativement ? ceux établis par la méthode basée sur la régression linéaire multiple. Französisch, Taschenbuch.
Prédiction des teneurs en métaux lourds par réseau de neurone: Le präsent travail porte sur la prédiction des teneurs en métaux lourds (Zn, Cu, Pb et Mn) dans les sédiments superficiels du barrage Sidi Chahed ? partir d`un certain nombre de paramètres physico-chimiques, en utilisant deux outils de modélisation : la régression linéaire multiple RLM et les réseaux de neurones artificiels RNA. Pour atteindre cet objectif de prédiction et de modélisation, la régression linéaire multiple et non linéaire ont ?t? réalisée avec XLSTAT alors que les réseaux de neurones ont ?t? effectués avec le logiciel STATISTICA 10. mLes modèles pr?dictifs obtenus avec les réseaux de neurones utilisent un algorithme de rétro-propagation et un apprentissage supervis?. Ils sont performants avec une seule couche cachée et une architecture de [18 - 15 -1] pour le plomb et le zinc, de [18-11 -1] pour le manganèse et de [18 - 8 -1] pour le cuivre. Les résultats montrent que les modèles pr?dictifs établis par la méthode des réseaux de neurones artificiels, sont nettement plus performants comparativement ? ceux établis par la méthode basée sur la régression linéaire multiple. Französisch, Taschenbuch.
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Prédiction des teneurs en métaux lourds par réseau de neurone (2017)
DE PB NWISBN: 9783330869370 bzw. 3330869372, in Deutsch, Editions Universitaires Europeennes EUE Jun 2017, Taschenbuch, neu.
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DE PB NWISBN: 9783330869370 bzw. 3330869372, in Deutsch, Editions Universitaires Europeennes EUE Jun 2017, Taschenbuch, neu.
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Prédiction des teneurs en métaux lourds par réseau de neurone
DE PB NWISBN: 9783330869370 bzw. 3330869372, in Deutsch, Taschenbuch, neu.
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Prédiction des teneurs en métaux lourds par réseau de neurone
DE HC NWISBN: 9783330869370 bzw. 3330869372, in Deutsch, Éditions Universitaires Européennes, gebundenes Buch, neu.
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