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dc.contributor.author |
Ameziane., Sofiane. |
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dc.contributor.author |
Belgherib., Aziza. |
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dc.date.accessioned |
2021-09-19T13:18:05Z |
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dc.date.available |
2021-09-19T13:18:05Z |
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dc.date.issued |
2018 |
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dc.identifier.uri |
http://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/11936 |
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dc.description |
ill.,Bibliogr. |
fr_FR |
dc.description.abstract |
Les fuites dans les systèmes de distribution d'eau potable peuvent apporter divers effets négatifs, effets économiques, environnementaux et de sécurité. Par conséquent, prédire la fuite d'eau est l'un des tâches les plus cruciales dans la gestion des ressources en eau; cependant, c'est aussi l'un des plus ceux qui sont difficiles. Les études antérieures sur les fuites se sont concentrées uniquement sur la détection des fuites. Ce travail présente un système pour la prédiction des fuites dans les d'AEP en utilisant les réseaux bayésiens.
Le réseau bayésien construit prend en compte l'incertitude des facteurs liés aux fuites, nous avons commencé par l'apprentissage de la structure, en indiquant les facteurs les plus cruciaux affectant les fuites d'eau ainsi que les relations entre eux, puis l'apprentissage de paramètres pour construire les tables de probabilité conditionnelles de chaque noeud sachant ses parents. Les résultats de cette étude pourraient bénéficier aux services d'eau en l'aidant à minimiser le risque de fuite d'eau. Une étude de cas est présentée dans le secteur de Kouba 117 pour montrer l'efficacité de la méthode proposée, et il peut être étendu pour d'autres wilayas du pays.
Mots-clés : Réseaux d'AEP, Prédiction de fuite, incertitude, Fuite d'eau, Réseau bayésien. |
fr_FR |
dc.language.iso |
fr |
fr_FR |
dc.publisher |
Université Blida 1 |
fr_FR |
dc.subject |
Réseaux d'AEP. |
fr_FR |
dc.subject |
Prédiction de fuite. |
fr_FR |
dc.subject |
incertitude. |
fr_FR |
dc.subject |
Fuite d'eau. |
fr_FR |
dc.subject |
Réseau bayésien. |
fr_FR |
dc.title |
Prédiction des fuites dans les réseaux d'AEP en utilisant les réseaux Bayésiens. |
fr_FR |
dc.type |
Thesis |
fr_FR |
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