Prediction du taux d'echec par les reseaux de neurones artificielles

Les performances des processus de traitement sont gnralement influences par de nombreux facteurs tels que les changements qualitatifs et quantitatifs dans les eaux uses et la variabilit inhrente du procd de traitement. La lgislation algrienne a tabli des critres de qualit de l'eau traite et rejete, donc il devrait tre possible d'valuer la performance du processus et la fiabilit des installations pour assurer leurs conformits.La prvision du comportement des systmes complexes a t un vaste domaine d'application pour les rseaux de neurones artificiels. Des applications telles que la prvision conomique, la charge d'lectricit / prvision de la demande, et la prvision des phnomnes naturels et physiques ont t largement tudis, d'o les nombreux articles prsents lors des confrences annuelles dans ce domaine d'intervention. La capacit cognitive des rseaux de neurones artificiels pour la cartographie des entres-sortie complexes et les relations non linaires, ce qui permettrait une meilleure prvision du processus et de contrle, les rendent particulirement attrayant.