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Les sources d'eau souterraines sont l'une des plus importantes sources d'approvisionnement en eau, leur modélisation est donc importante. Dans le même temps, l'étude et l'investigation des fluctuations du niveau des eaux souterraines en termes d'études de gestion, de création de structures d'ingénierie, d'utilisations agricoles et d'obtention d'une eau souterraine de haute qualité sont d'une grande importance. La plupart de la demande en eau potable et agricole dans la plaine de Mashgin Shahr est également fournie par les eaux souterraines. Quatre modèles d'intelligence artificielle, dont le…mehr

Produktbeschreibung
Les sources d'eau souterraines sont l'une des plus importantes sources d'approvisionnement en eau, leur modélisation est donc importante. Dans le même temps, l'étude et l'investigation des fluctuations du niveau des eaux souterraines en termes d'études de gestion, de création de structures d'ingénierie, d'utilisations agricoles et d'obtention d'une eau souterraine de haute qualité sont d'une grande importance. La plupart de la demande en eau potable et agricole dans la plaine de Mashgin Shahr est également fournie par les eaux souterraines. Quatre modèles d'intelligence artificielle, dont le réseau neuronal avant, le réseau neuronal arrière, la logique floue Sagno et la machine à vecteur de support ont été utilisés pour prédire le niveau des eaux souterraines.
Autorenporträt
Doktor Shahide Dehghan, doktor filosofii, fakul'tet geografii, Nadzhafabadskij filial, Islamskij uniwersitet Azad, Nadzhafabad, Iran. Tehnicheskie nawyki: klimatologiq, statisticheskij analiz, geografiq, geoprirodnye opasnosti, geomorfologiq, faktornyj analiz, analiz dannyh, izmenenie klimata, atmosfera, global'noe poteplenie, klimatologiq, strahowye inwesticii i wodnye resursy.