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PORTAIL D'INFORMATION GÉOGRAPHIQUE

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Par Collection Par Auteur Par Date Par Sujet Par Titre
  • Derivative-neural spectroscopy for hyperspectral bathymetric inversion
  • Atlantique ; Atlantique Nord ; Bahamas ; Bathymétrie ; Littoral ; Océan ; Réflectance ; Réseau neural ; Télédétection
  • Atlantic Ocean ; Bahamas ; Bathymetry ; Coastal environment ; Neural network ; North Atlantic Ocean ; Ocean ; Remote sensing ; Spectral reflectance
  • 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
  • 2007
  • 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
  • 2007
  • 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
  • 2007
  • Modèle de réseau neuronal de prévision des crues sur les petits cours d'eau de l'Adyguéïe
  • Adyguéïe ; Cours d'eau ; Crue ; Gradient thermique ; Indicateur ; Prévision ; Russie d'Europe ; Réseau neural ; Température de l'air
  • Air temperature ; European part of Russia ; Flood ; Forecast ; Indicator ; Neural network ; Stream ; Temperature gradient
  • 2007
  • Research on runoff variations based on wavelet analysis and wavelet neural network model : a case study of the Heine River drainage basin (1944-2005)
  • Analyse des données ; Analyse spatiale ; Bassin fluvial ; Canyon ; Chine ; Chine du Nord-Ouest ; Ecoulement ; Gansu ; Heihe ; Nei Menggu ; Qinghai ; Réseau neural ; Système d'information géographique ; Variation annuelle
  • Annual variation ; Canyon ; China ; Data analysis ; Gansu ; Geographical information system ; Inner Mongolia ; Neural network ; North-Western China ; Qinghai ; River basin ; Runoff ; Spatial analysis
  • période 2006-2015 sont prédites par le modèle du réseau neural. Analyse des causes des variations de l'écoulement annuel du point de vue du changement climatique et de la consommation humaine des ressources en eau.
  • 2007
  • Années 1958-2000 ; Climat ; Grèce ; Hiver ; Précipitation ; Prévision ; Réseau neural ; Simulation ; Siècle 21 ; Statistique
  • Climate ; Forecast ; Greece ; Neural network ; Precipitation ; Simulation ; Statistics ; Twenty-first century ; Winter
  • Evaluation de deux techniques de désagrégation d'échelle pour la simulation des précipitations hivernales. La méthode statistique repose sur le principe des réseaux de neurones artificiels. La méthode dynamique utilise un modèle climatique régional
  • 2007
  • Bassin-versant ; Ecoulement ; Etude comparée ; Iran ; Logique floue ; Modèle ; Modèle conceptuel ; Précipitation ; Régression linéaire ; Réseau neural ; Simulation
  • Comparative study ; Conceptual model ; Fuzzy logic ; Iran ; Linear regression ; Model ; Neural network ; Precipitation ; Runoff ; Simulation ; Watershed
  • de Nash), et un modèle de boîte noire (un réseau neural artificiel). Le scénario employant la régression linéaire floue, qui simule les résultats correspondant le mieux aux hydrogrammes, a été comparé aux 2 autres modèles. Les AA. notent que la
  • 2007