La pr???vision pr???cise des pr???cipitations est un probl???me difficile pour les pays d???pendants de l'agriculture comme l'Inde, car elle permet d'analyser la productivit??? des cultures, l'utilisation des ressources en eau et la pr???-planification des ressources en eau. Cet ouvrage aborde les questions li???es ??? la pr???vision des donn???es pluviom???triques quotidiennes, mensuelles et annuelles ??? l'aide de r???seaux neuronaux. Nous incorporons divers mod???les tels que les techniques ARIMA, Feed Forward Neural ...
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La pr???vision pr???cise des pr???cipitations est un probl???me difficile pour les pays d???pendants de l'agriculture comme l'Inde, car elle permet d'analyser la productivit??? des cultures, l'utilisation des ressources en eau et la pr???-planification des ressources en eau. Cet ouvrage aborde les questions li???es ??? la pr???vision des donn???es pluviom???triques quotidiennes, mensuelles et annuelles ??? l'aide de r???seaux neuronaux. Nous incorporons divers mod???les tels que les techniques ARIMA, Feed Forward Neural Network (FFNN), Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) et Time Delay Neural Network (TDNN) pour la pr???vision des pr???cipitations. Tous les mod???les sont mis en oeuvre ??? l'aide du logiciel MATLAB. L'objectif de ce livre est d'utiliser l'algorithme g???n???tique (AG) pour optimiser les biais et les poids du r???seau neuronal. Les r???sultats du mod???le ARIMA sont compar???s aux r???sultats obtenus ??? l'aide de trois mod???les de r???seaux neuronaux.
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