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Analyse spatiale ; Flux d'information ; Modèle ; Optimisation ; Réseau ; Statistique ; Système spatial
procédure de rétropropagation. Application au cas de la prévision des flux de télécommunication interrégionaux. Cette méthode du réseau neural s'avère plus performante que celle de l'analyse de régression classique.
Problème de recherche dans l'espace des paramètres d'un réseau: cas de la minimisation d'une fonction d'erreur additive de plusieurs exemples indépendants d'un point de vue statistique. Processus d'apprentissage statistique. Description de la

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

Bretagne ; Couverture végétale ; Echelle ; France ; Hiver ; Occupation du sol ; Réseau neural ; SPOT ; Traitement des données ; Télédétection ; Végétation
Brittany ; Data processing ; France ; Land utilisation ; Neural network ; Plant cover ; Remote sensing ; SPOT ; Scale ; Vegetation ; Winter

Extraction of the textural informations with airborne and spatial RSO images using a neural classification
Afrique ; Afrique du Nord ; Analyse image ; Classification ; Méthode aéroportée ; Pixel ; Réseau ; Réseau neuronal ; Satellite RADARSAT-1 ; Texture ; Tunisie ; Télédétection spatiale
Africa ; North Africa ; Pixel ; Space remote sensing ; Tunisia ; airborne methods ; classification ; image analysis ; networks ; neural networks ; textures
Le développement d'une méthode de classification par réseau de neurones (RN) d'images RSO aéroportées et RADARSAT-1 fait l'objet de cet article. Les données présentées au réseau sont des vecteurs de l'image dont les composantes sont les valeurs des

Centralité ; Concept ; Dynamique urbaine ; Echanges interindustriels ; Economie internationale ; Flux financier ; Mondialisation ; Réseau commercial ; Secteur tertiaire ; Théorie urbaine ; Ville ; Ville mondiale
interindustriels, forment entre elles un réseau neural, un espace international parfois virtuel. L'analyse de la dynamique entre les noeuds de ce réseau prend en compte l'aggravation des disparités ainsi que le développement social, culturel et politique. - (KM)

Collecte de données pour la représentation cartographique et la modélisation des excès d'eaux continentales à l'aide d'un reseau artificiel de drainage
; Réseau de drainage ; Scanner tridimensionnel ; Système d'information géographique
for geographical analyses and of artificial neural networks to classify large, complex, non-linear datasets. The framework uses the DEM and GIS layers to identify inland excess water. - (AM)

Multispectral imaging of land surface

the normalized differential vegetation index (NDVI), from a principal component analysis or by treating the data with an unsupervised neural network. A comparison of the individual results demonstrate the strength of each method.

This paper brought out a new idea on the retrieval of suspended sediment concentration, which uses both the water-leaving radiance from remote sensing data and the grain size of the suspended sediment. A principal component model and a neural

of biomes. The climatic variables are then calibrated on these PFTs using an artificial neural network technique. The method is applied to the glacial steppic vegetation in Europe, using 15 pollen records.

) derived from digital elevation models (DEMs) to differentiate glaciated landscapes using maximum likelihood classification and artificial neural networks (ANN). The automated methods were trained and validated using an existing Quaternary geology map

Landsat ETM/TM data and an artificial neural network (ANN) were applied to analyse the expansion of the city of Xi'an and land use/cover change of its surrounding area between 2000 and 2003. Supervised classification and normalized difference barren

This study compares the predictive accuracy of 8 state-of-the-art modelling techniques for 12 landforms types in a cold environment. The methods used are Random Forest (RF), Artificial Neural Networks (ANN), Generalized Boosting Methods (GBM

A comparison study was carried out with the purpose of verifying when the adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS), artificial neural network (ANN), generalized linear model (GLM), and multiple linear regression (MLR) models are appropriate

, Geographic Information System, and Neural Network) as a tool to compare and contrasts the advantages and limitations of two landslides susceptibility models : Stability Index MAPping (SINMAP) and Multiple Logistic Regression (MLR). Both models are embedded

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