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Optimisation d’un logiciel de prévision d’avalanches à l’aide d’un algorithme génétique.

dc.rights.licenseCC0en_US
dc.contributor.authorLENFANT, T
dc.contributor.authorLESCROART, Ralph
dc.date.accessioned2020-10-07T15:52:20Z
dc.date.available2020-10-07T15:52:20Z
dc.date.issued2005
dc.identifier.urihttps://luck.synhera.be/handle/123456789/336
dc.description.abstractEn Ecosse, l’évaluation des risques d’avalanche se fait à l’aide d’une méthode statistique basée sur le « Principe des plus proches voisins ». C’est un algorithme génétique qui ajuste les paramètres du modèle. Ici, nous proposons quelques améliorations qui mènent à une meilleure exploitation des données disponibles. Les erreurs de prévision sont ainsi réduites de près de 20%.en_US
dc.description.abstractenIn Scotland, the forecasting of avalanche risk is done with the help of a statistical model, the so-called “Nearest Neighbours Method”. A genetic algorithm performs the tuning of the model. In this paper we show how to improve avalanche prediction by making a better use of the available information.en_US
dc.description.sponsorshipNoneen_US
dc.language.isoFRen_US
dc.publisherInstituts Supérieurs Industriels Libres Francophones Belges - ISILFen_US
dc.relation.ispartofRevue scientifique des ISILFen_US
dc.rights.uriwww.isilf.been_US
dc.subjectrisque d’avalanches, prédiction, algorithme génétique, ajustage de paramètresen_US
dc.subject.enavalanche risk, forecasting, genetic algorithm, model teeningen_US
dc.titleOptimisation d’un logiciel de prévision d’avalanches à l’aide d’un algorithme génétique.en_US
dc.typeArticle scientifiqueen_US
synhera.classificationIngénierie, informatique & technologie>>Sciences informatiquesen_US
synhera.institutionHENALLUXen_US
synhera.institutionFoRSen_US
synhera.cost.total0en_US
synhera.cost.apc0en_US
synhera.cost.comp0en_US
synhera.cost.acccomp0en_US
dc.description.versionOuien_US
dc.rights.holderHenalluxen_US


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