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Modelling non Measurable Processes by Neural Networks: Forecasting Underground Flow Case Study of the Céze Basin (Gard - France)

Abstract : After a presentation of the nonlinear properties of neural networks, their applications to hydrology are described. A neural predictor is satisfactorily used to estimate a flood peak. The main contribution of the paper concerns an original method for visualising a hidden underground flow Satisfactory experimental results were obtained that fitted well with the knowledge of local hydrogeology, opening up an interesting avenue for modelling using neural networks.
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https://hal.mines-ales.fr/hal-02927928
Contributeur : Administrateur IMT - Mines Alès Connectez-vous pour contacter le contributeur
Soumis le : vendredi 10 décembre 2021 - 13:49:59
Dernière modification le : mardi 22 novembre 2022 - 09:17:04
Archivage à long terme le : : vendredi 11 mars 2022 - 19:10:56

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A. Johannet, P.A. Ayral, B. Vayssade. Modelling non Measurable Processes by Neural Networks: Forecasting Underground Flow Case Study of the Céze Basin (Gard - France). Advances and Innovations in Systems, Computing Sciences and Software Engineering, Springer Netherlands, pp.53-58, 2007, 978-1-4020-6264-3. ⟨10.1007/978-1-4020-6264-3_10⟩. ⟨hal-02927928⟩

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