Les réseaux de neurones pour prédire la biodiversité des poissons en eau courante
Les communautés de poissons dépendent étroitement des caractéristiques de l'environnement aquatique où elles évoluent. Pour modéliser ces relations complexes et a priori non linéaires, nous testons les possibilités offertes par les réseaux de neurones. Nous disposons pour cela d'une import...
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
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| Published: |
Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement (INRAE)
1995-12-01
|
| Series: | Sciences, Eaux & Territoires |
| Online Access: | https://revue-set.fr/article/view/5607 |
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| author | P. BOET T. FUHS |
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| author_sort | P. BOET |
| collection | DOAJ |
| description | Les communautés de poissons dépendent étroitement des caractéristiques de l'environnement aquatique où elles évoluent. Pour modéliser ces relations complexes et a priori non linéaires, nous testons les possibilités offertes par les réseaux de neurones. Nous disposons pour cela d'une importante base de données de pêches électriques réalisées sur l'ensemble du bassin de la Seine. Les principaux problèmes rencontrés concernent l'architecture du réseau et la constitution des bases d'apprentissage et de test. Les premiers résultats obtenus sur 18 espèces montrent que la prédiction, en termes, de présence ou d'absence, à partir de huit descripteurs synthétiques est pertinente. Des améliorations à confirmer laissent entrevoir d'intéressantes perspectives en matière de gestion. |
| first_indexed | 2024-04-11T08:19:00Z |
| format | Article |
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| publishDate | 1995-12-01 |
| publisher | Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement (INRAE) |
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