الرئيسية › دليل الباحثين › Mohamed Amireche
Mohamed Amireche
الانتماء : Larbi Ben M'hidi University of Oum El Bouaghi
- 4منشورات (انتماء جزائري)
- 5مجموع المنشورات
- 43الاستشهادات
- 3مؤشر h
الملف البحثي
لدى Mohamed Amireche 4 منشور(ات) مفهرسة (2017–2021). تُنشر أعماله أساسًا في «MATEC Web of Conferences»، «IEEE Access» و«Journal of Water and Land Development». أكثر مقالاته استشهادًا هو «Highly Accurate Prediction Model for Daily Runoff in Semi-Arid Basin Exploiting Metaheuristic Learning Algorithms» (2021)، وقد استُشهد به 24 مرة. 2 من هذه المنشورات تعود إلى آخر ثلاث سنوات من النشاط. شارك في تأليف أعماله 3 باحثًا على الأقل، منهم باحثون من مؤسسات في بولندا.
هل هذا أنت؟ عرّف بأبحاثك
أنشئ ملفك على DzCademia مجانًا وأضف مقالاتك: ستظهر بسهولة أكبر على Google وفي مساعدي الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT، فيقرؤها ويستشهد بها عدد أكبر من الناس.
إنشاء ملفي المجاني إضافة منشوراتيمجالات البحث
- Hydrology and Watershed Management Studies
- Hydrological Forecasting Using AI
- Soil Moisture and Remote Sensing
- Metaheuristic Optimization Algorithms Research
- Neural Networks and Applications
المنشورات (4)
- Highly Accurate Prediction Model for Daily Runoff in Semi-Arid Basin Exploiting Metaheuristic Learning Algorithms
- The assessment of artificial neural network rainfall-runoff models under different input meteorological parameters Case study: Seybouse basin, Northeast Algeria
- Comparative assessment between GR model and tank model for rainfall-runoff analysis using Kalman filter- application to Algerian basins-.
- Erratum to: Comparative assessment between GR model and tank model for rainfall-runoff analysis using Kalman filterapplication to Algerian basins-.
مجلات النشر
- MATEC Web of Conferences × 2
- IEEE Access × 1
- Journal of Water and Land Development × 1
المنشورات حسب السنة
- 20212
- 20172
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : University of Ouargla · Institute of Technology and Life Sciences
بلدان المؤلفين المشاركين : بولندا
المؤلفون المشاركون
البيانات البيبليوغرافية مصدرها OpenAlex (قاعدة مفتوحة).
لماذا تختارون Dzcademia؟
ملفات أكاديمية ومقالات ومداخلات علمية: امنحوا أبحاثكم حضوراً عاماً منظماً. تساعد البيانات الوصفية المدمجة محركات البحث ومساعدات الذكاء الاصطناعي على التعرف على أعمالكم وفهم مراجعها.
علّق عبر Google
سجّل الدخول عبر Google للتعليق مباشرة على هذه الصفحة.