Prédiction du rayonnement solaire global à partir des méthodes basées sur les réseaux de neurones artificiels, l'apprentissage automatique, les séries temporelles et l'approche hybride

Toubkal : Le Catalogue National des Thèses et Mémoires

dc.contributor.author	Belmahdi Brahim
dc.description.collaborator	Ezbakhe, Hassan (Président)
dc.description.collaborator	Bakkas, Mbarek (Rapporteur)
dc.description.collaborator	Draoui, Abdeslam (Rapporteur)
dc.description.collaborator	Hasnaoui, Mohammed (Rapporteur)
dc.description.collaborator	Kharbouch, Bousselham (Examinateur)
dc.description.collaborator	El Bouardi, Abdelmajid (Directeur de la thèse)
dc.date.accessioned	2022-09-19T11:52:19Z
dc.date.available	2022-09-19T11:52:19Z
dc.date.issued	2021-07-17
dc.identifier.uri	http://toubkal.imist.ma/handle/123456789/15067
dc.language.iso	fr	fr_FR
dc.publisher	Université Abdelmalek Essaâdi, Faculté des Sciences ,Tétouan	fr_FR
dc.relation.ispartofseries	247/2022;
dc.subject	Physique	fr_FR
dc.subject	Energétique	fr_FR
dc.subject	Réseau de neurones	fr_FR
dc.subject	Séries temporelles	fr_FR
dc.subject	Apprentissage automatique	fr_FR
dc.subject	Approche hybride	fr_FR
dc.subject	Prédiction	fr_FR
dc.subject	Rayonnement solaire	fr_FR
dc.title	Prédiction du rayonnement solaire global à partir des méthodes basées sur les réseaux de neurones artificiels, l'apprentissage automatique, les séries temporelles et l'approche hybride	fr_FR
dc.description.laboratoire	Equipe de Thermique, Energie Solaire et Environnement, (UFR)	fr_FR

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