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PORTAIL D'INFORMATION GÉOGRAPHIQUE

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  • A methodology for neural spatial interaction modeling
  • Estimation ; Flow ; Mathematics ; Model ; Neural network ; Spatial interaction ; Test
  • Estimation ; Flux ; Interaction spatiale ; Mathématique ; Modèle ; Réseau neural ; 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
  • Calibration ; Geographical information system ; Neural network ; Probability ; Simulation ; Spatial dynamics ; Urban development ; Urban network ; Urban system
  • Calage ; Dynamique spatiale ; Développement urbain ; Probabilité ; Réseau neural ; Réseau urbain ; Simulation ; Système d'information géographique ; Système urbain
  • Les AA. présentent un nouveau modèle d'automates cellulaires à base de réseaux neuraux artificiels pour effectuer le calage et la simulation.
  • Optimization in an error backpropagation neural network environment with a performance test on a spectral pattern classification problem
  • Algorithm ; Error ; Mathematics ; Network ; Neural network ; Optimization ; Remote sensing ; Topology
  • Algorithme ; Erreur ; Mathématique ; Optimisation ; Réseau ; Réseau neural ; Topologie ; Télédétection
  • Artificial neural networks of soil erosion and runoff prediction at the plot scale
  • Comparative study ; Eastern United States ; Experiment plot ; Forecast ; Model ; Neural network ; Rill wash ; Soil erosion ; United States of America ; Water erosion ; Watershed
  • Bassin-versant ; Erosion des sols ; Erosion hydrique ; Etats-Unis ; Etats-Unis de l'Est ; Etude comparée ; Modèle ; Parcelle expérimentale ; Prévision ; Ruissellement ; Réseau neural
  • 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
  • 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
  • WEPP, although the neural networks generally tended to under-predict runoff and soil loss values.
  • The use of artificial neural networks in a geographical information system for agricultural land-suitability assessment
  • Agricultural land use ; Agriculture ; Classification ; Cultural capacity ; Geographical information system ; Indonesia ; Network ; Soil ; Statistics
  • The assessment methods which can currently be used with GISs have limitations which may lead to inaccurate assessment. An artificial neural network is an effective tool for pattern analysis. It allows decision rules of greater complexity
  • to be applied in pattern classification. A set of neural networks is described. The integration between the neural networks and a GIS is addressed, and some experimental results are presented and analyzed.
  • Hydrological modelling using artificial neural networks
  • Bibliographie ; Hydrologie ; Inondation ; Modélisation ; Pluie ; Prévision météorologique ; Ruissellement ; Réseau neural
  • 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.
  • A genetic-algorithms based evolutionary computational neural network for modelling spatial interaction data
  • Algorithm ; Inter-regional trade flow ; Mathematics ; Network ; Neural model ; Spatial interaction
  • Algorithme ; Echanges interrégionaux ; Interaction spatiale ; Mathématique ; Modèle neural ; Réseau
  • 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
  • Neural network modeling of constrained spatial interaction flows : design, estimation, and performance issues
  • Austria ; Flow ; Gravity model ; Model ; Neural network ; Origin-destination ; Spatial interaction ; Spatial system ; Telecommunications
  • Autriche ; Flux ; Interaction spatiale ; Modèle ; Modèle de gravité ; Origine-destination ; Réseau neural ; Système spatial ; Télécommunication
  • 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.
  • Derivative-neural spectroscopy for hyperspectral bathymetric inversion
  • Atlantic Ocean ; Bahamas ; Bathymetry ; Coastal environment ; Neural network ; North Atlantic Ocean ; Ocean ; Remote sensing ; Spectral reflectance
  • Atlantique ; Atlantique Nord ; Bahamas ; Bathymétrie ; Littoral ; Océan ; Réflectance ; Réseau neural ; Télédétection
  • The aims in this study were to estimate bathymetry based on derivative reflectance spectra used as input to a multilayer perceptron artificial neural network (ANN) and to evaluate the efficacy of field and simulated training/testing data. ANNs were
  • Biogeography ; Classification ; Lake ; Mathematical model ; Model ; Neural network ; Stream
  • Biogéographie ; Classification ; Cours d'eau ; Cyanobactérie ; Lac ; Modèle ; Modèle mathématique ; Réseau neural
  • . Two major groups emerge : deterministic mathematical and artificial neural network models.
  • Classification ; Cluster analysis ; Methodology ; Neural network ; Pedagogy ; Space
  • Analyse des groupes ; Classification ; Espace ; Méthodologie ; Pédagogie ; Réseau neural
  • Des outils pédagogiques, comme les réseaux neuraux et les arbres de décision, offrent des méthodes alternatives de classification, de regroupements, et s'intègrent dans les ensembles de données complexes utilisés par les géographes. Description
  • Rainfall-induced landslide hazard assessment using artificial neural networks
  • Geographical information system ; Japan ; Kyushu ; Landslide ; Natural hazards ; Neural network ; Precipitation ; Slope ; Thematic map
  • Carte thématique ; Glissement de terrain ; Japon ; Kyūshū ; Précipitation ; Risque naturel ; Réseau neural ; Système d'information géographique ; Versant
  • 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
  • Suspended sediment flux modeling with artificial neural network : an example of the Longchuanjiang River in the Upper Yangtze catchment, China
  • China ; Comparative study ; Model ; Multiple regression ; Neural network ; Precipitation ; Stream ; Suspended load ; Temperature ; Yunnan
  • Charge en suspension ; Chine ; Cours d'eau ; Etude comparée ; Modèle ; Précipitation ; Régression multiple ; Réseau neural ; Température ; 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
  • A global search procedure for parameter estimation in neural spatial interaction modelling
  • Algorithm ; Austria ; Flow ; Methodology ; Neural network ; Optimization ; Origin-destination ; Spatial interaction ; Telecommunications
  • Algorithme ; Autriche ; Flux ; Interaction spatiale ; Méthodologie ; Optimisation ; Origine-destination ; Réseau neural ; Télécommunication
  • 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.
  • 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
  • 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
  • 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
  • Application of artificial neural networks in climatology: a case study of sunspot prediction and solar climate trends
  • or sunspots on the surface of the Sun, with sunspot numbers directly related to the level of solar activity. In this paper the AA. show some preliminary findings in using feedforward neural networks for the prediction of peak sunspot cycle amplitude
  • Artificial neural networks: a new approach to modeling interregional telecommunication flows
  • 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
  • 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
  • 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).