Modélisation Pluie-débit Par Réseaux De Neurones Artificiels Du Bassin Versant De Seybousse
Résumé: Les Modèles hydrologiques globaux permettent de simuler la transformation de pluie en débit sur des bassins naturels, pour de nombreuses applications pratiques dans le domaine de la gestion de la ressource en eau. Ce travail représente la modélisation pluie-débit par le modèle de réseaux de neurones artificiels appliqués au bassin versant de l’oued Seybouse. Nous avons donné premièrement un aperçu sur la modélisation hydrologique ; ensuite on a présenté notre zone d’étude, le bassin versant Seybouse et à la fin, une description et une application du modèle RNA sur le bassin versant étudié. Trois stations hydrométriques ont étudiées, les résultats obtenus-(apprentissage, validation et test) sont très bons (corrélation dans l’ensemble varie entre [0.88-0.96] ). L’efficacité du model globale de l’ensemble des stations étudiés a été vérifié et appliqué sur la station du Ain El Barda
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