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dc.contributor.authorKessi, Manal-
dc.contributor.authorHamitouche, Chkib-
dc.date.accessioned2021-01-06T08:58:03Z-
dc.date.available2021-01-06T08:58:03Z-
dc.date.issued2020-09-23-
dc.identifier.urihttp://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/8506-
dc.descriptionill., Bibliogr.fr_FR
dc.description.abstractDe nos jours, la détection des fuites d’eau se fait tardivement qu’après leurs apparitions, et l’impact qu’elles causent sur les utilisateurs et leur environnement ce qui causent des problèmes majeurs pour les municipalités algériennes. Les coupures d’eau, les inondations, l’apparition des maladies liées à l’eau. La mise en œuvre d’un système de prédiction des fuites devient une nécessité, un système qui permet de faciliter aux services publics et aux entreprises concernées la prédiction des fuites dans un réseau d’AEP. Pour ce faire, nous avons consacré ce travail à l’utilisation des ontologies probabilistes, pour le but de construire un système informatique dédié à la prédiction des fuites dans les conduites des réseaux d’AEP. L’ontologie probabiliste est modélisée selon la méthodologie UMP-ST, basée sur un réseau bayésien multi-entités. La construction de ce dernier se réalise par la définition de l’ensemble de ses composants MFrags et ses différents types de nœuds, ainsi que les distributions de probabilité liées aux nœuds. L’utilisation du système s’effectuée par l’introduction des données liées à une conduite, pour avoir un résultat concernant les probabilités sur la présence ou l’absence d’une fuite dans cette conduite. Mots clés : Ontologies probabilistes, réseaux bayésiens,AEP, prédiction des fuites, Réseau Bayésien Multi Entité, inférence.fr_FR
dc.language.isofrfr_FR
dc.publisherUniversité Blida 1fr_FR
dc.subjectOntologies probabilistesfr_FR
dc.subjectréseaux bayésiensfr_FR
dc.subjectAEPfr_FR
dc.subjectprédiction des fuitesfr_FR
dc.subjectRéseau Bayésien Multi Entitéfr_FR
dc.subjectinférencefr_FR
dc.titlePrédiction des fuites dans les réseaux d’alimentation en eau potable en utilisant les ontologies probabilistesfr_FR
dc.typeThesisfr_FR
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