PREDICTIONS DES ETATS DES RADIATIONS PAR R.N RECURENT(TDNN)
| dc.contributor.author | BOUDJRADA, Aissa | |
| dc.contributor.author | DJEKAOUA, Younes | |
| dc.date.accessioned | 2022-05-26T10:30:42Z | |
| dc.date.available | 2022-05-26T10:30:42Z | |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.description.abstract | L'énergie solaire est l'un des éléments les plus importants de la production d'énergie propre, et ce domaine connaît un grand développement, et la technologie dont nous avons discuté dans cette étude est la plus récente dans ce domaine, utilisant la technologie des réseaux de neurones artificiels pour identifier et prévoir les changements dans rayonnement solaire basé sur les changements de température.Incluant le programme Matlab et la technologie (nntoul), et obtenir des résultats plus précis pour l'exploitation optimale de cette ressource énergétique. | EN_en |
| dc.identifier.uri | https://dspace.univ-ghardaia.edu.dz/xmlui/handle/123456789/1048 | |
| dc.publisher | université Ghardaia | EN_en |
| dc.subject | Température , Réseaux de Neurones, ADAptative LINear Element , rayonnement. | EN_en |
| dc.title | PREDICTIONS DES ETATS DES RADIATIONS PAR R.N RECURENT(TDNN) | EN_en |
| dc.type | Thesis | EN_en |