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O desempenho dos processos de tratamento é geralmente influenciado por muitos factores tais como alterações qualitativas e quantitativas nas águas residuais e a variabilidade inerente do processo de tratamento. A legislação argelina estabeleceu critérios de qualidade para a água tratada e descarregada, pelo que deve ser possível avaliar o desempenho do processo e a fiabilidade das instalações para garantir o cumprimento.A previsão do comportamento de sistemas complexos tem sido uma vasta área de aplicação para redes neurais artificiais. Aplicações como a previsão económica, a previsão da…mehr

Produktbeschreibung
O desempenho dos processos de tratamento é geralmente influenciado por muitos factores tais como alterações qualitativas e quantitativas nas águas residuais e a variabilidade inerente do processo de tratamento. A legislação argelina estabeleceu critérios de qualidade para a água tratada e descarregada, pelo que deve ser possível avaliar o desempenho do processo e a fiabilidade das instalações para garantir o cumprimento.A previsão do comportamento de sistemas complexos tem sido uma vasta área de aplicação para redes neurais artificiais. Aplicações como a previsão económica, a previsão da carga/demanda de energia e a previsão de fenómenos naturais e físicos têm sido amplamente estudadas, resultando em numerosos trabalhos apresentados em conferências anuais neste campo de trabalho. A capacidade cognitiva das redes neurais artificiais para cartografar entradas-saídas complexas e relações não lineares, que permitiriam uma melhor previsão e controlo do processo, torna-as particularmente atractivas.
Autorenporträt
Messaoud Djeddou promovierte. an der Universität Mohamed Khider in Biskra, Algerien, im Jahr 2014. Derzeit ist er Assistenzprofessor an der Universität Larbi Ben M'Hidi in Oum El-Bouaghi. Seine derzeitigen Forschungsinteressen gelten der Anwendung von KI in den Hydraulikwissenschaften sowie der Wasser- und Umwelttechnik.