inscription
Portail d'information géographique

Résultats de la recherche (20834 résultats)

Affinez votre recherche

Par Collection Par Auteur Par Date Par Sujet Par Titre Par ville ? Par pays ? Par continent ?
  • A methodology for neural spatial interaction modeling
  • Estimation ; Flux ; Interaction spatiale ; Mathématique ; Modèle ; Réseau neural ; Test
  • Estimation ; Flow ; Mathematics ; Model ; Neural network ; Spatial interaction ; Test
  • Les AA. présentent une méthode rigide et unifiée pour modéliser l'interaction spatiale sous la forme d'un réseau neural.
  • Calibration of cellular automata by using neural networks for the simulation of complex urban systems
  • Calage ; Dynamique spatiale ; Développement urbain ; Probabilité ; Réseau neural ; Réseau urbain ; Simulation ; Système d'information géographique ; Système urbain
  • Calibration ; Geographical information system ; Neural network ; Probability ; Simulation ; Spatial dynamics ; Urban development ; Urban network ; Urban system
  • Les AA. présentent un nouveau modèle d'automates cellulaires à base de réseaux neuraux artificiels pour effectuer le calage et la simulation.
  • Hydrological modelling using artificial neural networks
  • Bibliographie ; Hydrologie ; Inondation ; Modélisation ; Pluie ; Prévision météorologique ; Ruissellement ; Réseau neural
  • Bibliography ; Hydrology ; Inundation ; Modelling ; Rainfall ; Rill wash ; Weather forecast
  • Cet article de synthèse considère l'application des réseaux neuraux artificiels à la modélisation de la pluie et du ruissellement et à la prévision des inondations.
  • Classification ; Climatologie appliquée ; Modèle ; Météorologie ; Prévision ; Réseau neural
  • Cet article est consacré à l'application des réseaux neuraux artificiels en climatologie appliquée ( prévision ).
  • Neural network modeling of constrained spatial interaction flows : design, estimation, and performance issues
  • Autriche ; Flux ; Interaction spatiale ; Modèle ; Modèle de gravité ; Origine-destination ; Réseau neural ; Système spatial ; Télécommunication
  • Austria ; Flow ; Gravity model ; Model ; Neural network ; Origin-destination ; Spatial interaction ; Spatial system ; Telecommunications
  • Modélisation de flux d'interaction spatiale à contrainte unique sous la forme d'un réseau neural. Exemple des flux interrégionaux de télécommunication en Autriche. Développement de la procédure globale de recherche d'estimation des paramètres.
  • Artificial neural networks of soil erosion and runoff prediction at the plot scale
  • Bassin-versant ; Erosion des sols ; Erosion hydrique ; Etats-Unis ; Etats-Unis de l'Est ; Etude comparée ; Modèle ; Parcelle expérimentale ; Prévision ; Ruissellement ; Réseau neural
  • Comparative study ; Eastern United States ; Experiment plot ; Forecast ; Model ; Neural network ; Rill wash ; Soil erosion ; United States of America ; Water erosion ; Watershed
  • a comparison study between results from erosion and runoff procedures of the WEPP technology (Water Erosion Prediction Project model) and from artificial neural networks. In most cases, the results received from the neural networks were better than those from
  • The aim of this study was to investigate the applicability of using neural networks to quantitatively predict soil loss from natural runoff plots. Data from 2879 erosion events from 8 locations in the United States were used. The AA. present
  • WEPP, although the neural networks generally tended to under-predict runoff and soil loss values.
  • A genetic-algorithms based evolutionary computational neural network for modelling spatial interaction data
  • Algorithme ; Echanges interrégionaux ; Interaction spatiale ; Mathématique ; Modèle neural ; Réseau
  • Algorithm ; Inter-regional trade flow ; Mathematics ; Network ; Neural model ; Spatial interaction
  • L'élaboration d'un modèle de réseau neural comptable implique deux opérations distinctes, la détermination d'une typologie de réseau et l'estimation des pondérations. Quant à la modélisation des interactions à travers l'espace géographique, les AA
  • A review and classification of the existing models of cyanobacteria
  • Biogéographie ; Classification ; Cours d'eau ; Cyanobactérie ; Lac ; Modèle ; Modèle mathématique ; Réseau neural
  • Biogeography ; Classification ; Lake ; Mathematical model ; Model ; Neural network ; Stream
  • . Two major groups emerge : deterministic mathematical and artificial neural network models.
  • Modelling of cyanobacteria in freshwaters is an important tool for understanding their population dynamics and predicting bloom occurence in lakes and rivers. In this paper existing key models of cyanobacteria are reviewed, evaluated and classified
  • A global search procedure for parameter estimation in neural spatial interaction modelling
  • Algorithme ; Autriche ; Flux ; Interaction spatiale ; Méthodologie ; Optimisation ; Origine-destination ; Réseau neural ; Télécommunication
  • Algorithm ; Austria ; Flow ; Methodology ; Neural network ; Optimization ; Origin-destination ; Spatial interaction ; Telecommunications
  • Artificial intelligence ; Computing ; Human geography ; Modelling ; Neural network ; Spatial analysis ; Spatial interaction
  • Analyse spatiale ; Géographie humaine ; Informatique ; Intelligence artificielle ; Interaction spatiale ; Modélisation ; Réseau neural
  • La résolution des problèmes géographiques avec une puissance de calcul nouvelle. Les ordinateurs super-puissants et la géographie : développements, problèmes et études de cas. Réseaux neuraux, génétique et modèles logiques flous d'interaction
  • spatiale. Les réseaux informatiques neuraux : un paradigme nouveau pour l'analyse spatiale.
  • Spatial choice behaviour : logit models and neural network analysis
  • Chemin de fer ; Choix modal ; Choix spatial ; Italie ; Modèle logit ; Méthodologie ; Route ; Réseau neural ; Train à grande vitesse ; Transport
  • High speed train ; Italy ; Logit model ; Methodology ; Mode choice ; Railway ; Road ; Spatial choice ; Transport
  • Le modèle logit est utilisé comme repère pour tester les résultats d'un modèle de réseaux neuraux, d'après une étude empirique sur l'Italie. Evaluation de l'impact prévisible des trains à grande vitesse : les AA. considèrent la concurrence entre le
  • rail et la route. Mesure de l'effet de substitution intermodal. Comparaison de l'approche classique (modèle logit), et d'une approche alternative (réseau neural).
  • Artificial neural networks: a new approach to modeling interregional telecommunication flows
  • Autriche ; Echanges interrégionaux ; Flux d'information ; Modèle ; Modèle de gravité ; Réseau ; Science régionale ; Télécommunication
  • Austria ; Gravity model ; Information flow ; Inter-regional trade flow ; Model ; Network ; Regional science ; Telecommunications
  • Nouvelle approche modélisée: modèle emboîté sigmoïde à réseau neural. Contexte de la modélisation interrégionale du trafic des télécommunications en Autriche. Comparaison de sa performance avec un modèle de régression (gravité) et un modèle d'entrée
  • -sortie. Importance du choix des paramètres initiaux. Test sur les flux interrégionaux prévus: amélioration par rapport aux modèles conventionnels.
  • Suspended sediment flux modeling with artificial neural network : an example of the Longchuanjiang River in the Upper Yangtze catchment, China
  • Charge en suspension ; Chine ; Cours d'eau ; Etude comparée ; Modèle ; Précipitation ; Régression multiple ; Réseau neural ; Température ; Yunnan
  • China ; Comparative study ; Model ; Multiple regression ; Neural network ; Precipitation ; Stream ; Suspended load ; Temperature ; Yunnan
  • In this study, the AA. applied artificial neural network (ANN) to simulate monthly suspended sediment flux from 1960 to 2001 in the Longchuanjiang River. The ANN constructed from climatic variables only (rainfall, temperature) will have a potential
  • ) models and power relation (PR) models.
  • Donnée ; Hydrologie mathématique ; Modèle ; Méthodologie ; Neurohydrologie ; Prévision ; Recherche géographique ; Réseau neural ; Simulation
  • Data ; Forecast ; Geographic research ; Mathematical hydrology ; Methodology ; Model ; Neural network ; Neurohydrology ; Simulation
  • prévisions. Puis il suggère 3 modes d'application (le remplacement d'un modèle traditionnel par un réseau neural, la combinaison de modèles traditionnels et des réseaux neuraux et le clonage d'un modèle existant basé sur des équations) et un plan de recherche
  • L'A. propose des analyses complémentaires sur l'utilisation des réseaux neuraux artificiels, outils scientifiques reconnus, comme nouvelles techniques de modélisation hydrologique utiles pour expliquer les systèmes hydrologiques et faire des
  • A hybrid framework for space-time modeling of environmental data
  • Chine ; Espace-temps ; Modèle ; Pondération spatiale ; Prévision ; Réseau neural ; Statistique ; Série chronologique ; Température
  • China ; Forecast ; Model ; Neural network ; Space time ; Spatial weighting ; Statistics ; Temperature ; Time series
  • China ; Espacio-tiempo ; Estadística ; Modelo ; Previsión ; Red neural ; Serie cronológica ; Temperatura
  • Rainfall-induced landslide hazard assessment using artificial neural networks
  • Gully erosion in mountain areas : processes, measurement, modelling and regionalization
  • Carte thématique ; Glissement de terrain ; Japon ; Kyūshū ; Précipitation ; Risque naturel ; Réseau neural ; Système d'information géographique ; Versant
  • Geographical information system ; Japan ; Kyushu ; Landslide ; Natural hazards ; Neural network ; Precipitation ; Slope ; Thematic map
  • This paper proposes the use of back propagation neural networks (BPNN) to predict the probability of landslide occurrence for a scenario of heavy rainfall in the Minamata area of southern Kyushu Island, Japan. All of the landslides were detected
  • A comparative perspective on urban spatial housing market structure : some more evidence of local sub-markets based on a neural network classification of Amsterdam
  • Amsterdam ; Housing ; Housing market ; Market segmentation ; Modelling ; Netherlands (The) ; Neural network ; Theory
  • Amsterdam ; Logement ; Marché du logement ; Modélisation ; Pays-Bas ; Réseau neural ; Segmentation du marché ; Théorie
  • Conceptualisation de la segmentation du marché du logement. Rappel des possibilités offertes par la modélisation. Utilisation de deux techniques de réseau neural pour identifier les sous-marchés du logement à Amsterdam : il s'agit d'une alternative
  • Analyse statistique ; Corrélation ; Ecoulement ; Ecoulement fluvial ; Etude comparée ; Modèle ; Processus autorégressif ; Prévision ; Réseau neural ; Série chronologique
  • Autoregressive process ; Comparative study ; Correlation ; Forecast ; Model ; Neural network ; Runoff ; Statistical analysis ; Stream flow ; Time series
  • Processus périodiquement aléatoires corrélatifs. Prévision de l'écoulement. Modèle de réseau neural artificiel.
  • Modeling net ecosystem carbon dioxide exchange using temporal neural networks after wavelet denoising
  • Carbon dioxide ; Climatic change ; Comparative study ; Ecosystem ; Flow ; Forecast ; Model ; Neural network ; Peat bog ; Temperate zone ; Wavelet analysis
  • Analyse d'ondelettes ; Changement climatique ; Dioxyde de carbone ; Ecosystème ; Etude comparée ; Flux ; Modèle ; Prévision ; Réseau neuronal ; Tourbière ; Zone tempérée
  • Cambio climático ; Dióxido de carbono ; Ecosistema ; Estudio comparativo ; Flujo ; Modelo ; Previsión ; Red neural ; Turbera ; Zona templada
  • The potential of 6 temporal artificial neural networks (ANNs) augmented with and without 3 orthogonal wavelet functions was tested for predicting net ecosystem exchange of carbon dioxide (CO2) based on a long-term eddy covariance (EC) data set
  • ; (4) time-delay neural network, time-lag recurrent network, and recurrent neural network; (5) online learning versus batch learning algorithms; and (6) diel, diurnal, and nocturnal periods. The coefficient of determination, root mean square error
  • Algorithme ; Années 2001-2007 ; Bibliographie ; Biogéographie ; Indice de végétation ; Modèle ; Réflectance ; Réseau neural ; Télédétection
  • Algorithm ; Bibliography ; Biogeography ; Model ; Neural network ; Remote sensing ; Spectral reflectance ; Vegetation index