Une équipe de recherche conjointe publie une recherche dans une revue scientifique réputée classée dans la base de données de publication scientifique Clarivate Q1.

2024-12-19

Une équipe de recherche conjointe du Centre de Développement du Bassin Supérieur de l'Euphrate - Université d'Anbar et des universités malaisiennes, émiriennes et irakiennes a complété une étude scientifique et publié une recherche dans une revue scientifique réputée classée au sein du Complexe de Publication Scientifique Clarivate (Q1), l'étude intitulée : (Un Modèle d'Algorithme Génétique Multi-Fonctionnel-Réseau de Neurones pour Prédire les Charges de Sédiments en Suspension)

L'équipe qui a complété l'étude comprenait des chercheurs du Centre de Développement du Bassin Supérieur de l'Euphrate - Université d'Anbar, à savoir l'instructeur Dr. Haitham Abdul Mohsen Afn, et le Prof. Dr. Ammar Hatem Kamel, en plus de chercheurs de l'Université UKM en Malaisie, de l'Université (Sunway) Malaisie, de l'Université (INTI) Malaisie, du Centre National pour l'Eau et l'Énergie, et de l'Université Al Ain des Émirats Arabes Unis, avec un chercheur de l'Université Al-Maaref et de l'Université Future.

La recherche est publiée dans la revue ((Water Resources Management Journal)) indexée dans le premier quartile de Clarivate avec un facteur d'impact ((facteur d'impact = 3.9)) et ((Cite score = 7.4)). La recherche traite du sujet de la modélisation des sédiments dans les rivières en utilisant des techniques d'intelligence artificielle. L'innovateur aborde également le défi de prédire avec précision les charges de sédiments en suspension (SSL) dans les rivières, qui est un facteur clé affectant la gestion des inondations, l'atténuation des effets de la sécheresse, et la fourniture d'eau propre, et propose un modèle basé sur un algorithme génétique et un réseau de neurones (GA-NN) pour prédire les charges de sédiments en suspension, basé sur les données de décharge d'eau et de sédiments.

Cette recherche souligne l'importance des modèles computationnels avancés pour faire face aux défis environnementaux et améliorer les stratégies de gestion des ressources en eau, et cela s'inscrit dans les nouvelles lignes de recherche du centre ((Techniques et applications d'intelligence artificielle dans la gestion des ressources en eau)) et dans la mise en œuvre des plans stratégiques de l'université et du centre dans le cadre de la Vision 2030 pour atteindre les objectifs de développement durable.

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