Application des réseaux de neurones artificiels à la classification des sols à sels

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dc.contributor.authorCHEBAB, Walid
dc.contributor.authorMOHAND OUSAID, Melissa
dc.date.accessioned2025-10-05T13:20:00Z
dc.date.available2025-10-05T13:20:00Z
dc.date.issued2025-07-08
dc.description.abstractCe mémoire a pour objectif de développer trois modèles de classification basés sur les réseaux de neurones artificiels (RNA) afin d’identifier trois types de sols salés : Solonchaks, Gypsisols et Calcisols, à partir de données physico-chimiques issues de 112 profils pédologiques du nord de l’Algérie. Ces profils ont été classifiés selon les critères de la WRB (2022). Une comparaison avec la régression logistique (RL) a également été réalisée afin d’évaluer les performances respectives des deux méthodes. Les résultats ont mis en évidence la supériorité des RNA en termes de capacité prédictive, confirmant leur pertinence pour la modélisation des sols salés dans le contexte étudié.
dc.identifier.urihttp://dspace.ensa.dz/handle/123456789/3946
dc.language.isofr
dc.subjectRéseaux de neurones artificiels
dc.subjectRégression logistique
dc.subjectSols salés
dc.subjectSolonchaks
dc.subjectCalcisols
dc.subjectGypsisols
dc.subjectClassification
dc.subjectAlgérie
dc.titleApplication des réseaux de neurones artificiels à la classification des sols à sels
dc.typeThesis

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