Document quand l'auteur est "Gholami Shirkoohi, Majid"

Gholami Shirkoohi, Majid; Tyagi, Rajeshwar Dayal; Vanrolleghem, Peter A. et Drogui, Patrick ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3802-2729 (2022). Modelling and optimization of psychoactive pharmaceutical caffeine removal by electrochemical oxidation process: A comparative study between response surface methodology (RSM) and adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS). Separation and Purification Technology , vol. 290 . p. 120902. DOI: 10.1016/j.seppur.2022.120902.

Gholami Shirkoohi, Majid (2022). Techniques d'intelligence artificielle dans la modélisation du processus électrochimique pour le traitement des eaux résiduaires. Thèse. Québec, Doctorat en sciences de l'eau, Université du Québec, Institut national de la recherche scientifique, 230 p.

Gholami Shirkoohi, Majid; Tyagi, Rajeshwar Dayal; Vanrolleghem, Peter A. et Drogui, Patrick ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3802-2729 (2021). Artificial neural networks and genetic algorithms: An efficient modelling and optimization methodology for active chlorine production using the electrolysis process. The Canadian Journal of Chemical Engineering , vol. 99 , nº S1. S389-S403. DOI: 10.1002/cjce.24036.

Gholami Shirkoohi, Majid; Doghri, Mouna; Duchesne, Sophie ORCID: https://orcid.org/0000-0002-5619-0849 et Drogui, Patrick (2019). Short-Term Water Demand Forecast Modelling Using Artificial Neural Networks and Genetic Algorithm. In: Association canadienne sur la qualité de l'eau (ACQE) congrès de l'est du Canada / Canadian Association on Water Quality (CAWQ) Eastern Canada Conference, 25-26 octobre 2019, Montréal, Canada.