<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><xml><records><record><source-app name="Biblio" version="7.x">Drupal-Biblio</source-app><ref-type>17</ref-type><contributors><authors><author><style face="normal" font="default" size="100%">Nemili, Z</style></author><author><style face="normal" font="default" size="100%">Kalla, M</style></author></authors></contributors><titles><title><style face="normal" font="default" size="100%">Modélisation De L&amp;rsquo;affouillement De Pont Par Réseaux De Neurones Artificiels Basé Sur L&amp;rsquo;acp</style></title><secondary-title><style face="normal" font="default" size="100%">Algerian journal of environmental science and technology</style></secondary-title></titles><dates><year><style  face="normal" font="default" size="100%">2019</style></year></dates><urls><web-urls><url><style face="normal" font="default" size="100%">https://www.asjp.cerist.dz/en/article/120772</style></url></web-urls></urls><volume><style face="normal" font="default" size="100%">5</style></volume><pages><style face="normal" font="default" size="100%">1036-1040</style></pages><language><style face="normal" font="default" size="100%">eng</style></language><abstract><style face="normal" font="default" size="100%">&lt;p style=&quot;text-align: justify;&quot;&gt;
	La présente étude a pour objet la modélisation de la profondeur d’affouillement autour des piles de pont circulaires en Algérie (Zones semi-arides) par Réseaux de Neurone Artificiels (neuro- émulation). A la phase de prétraitement, la réduction de la dimensionnalité des entrées au modèle neuronal est effectuée par la méthode classique linéaire : l’analyse en composantes principales (ACP). Les résultats obtenus pour ce type de données ont montré que l’ACP fourni des modèles très performants.
&lt;/p&gt;
</style></abstract><issue><style face="normal" font="default" size="100%">3</style></issue></record></records></xml>