Modélisation de la relation pluie-débit par les réseaux neurones artificiels Cas d’affluant du bassin versant de Oued Sybousse Guelma

dc.contributor.authorTANI, Asmaa
dc.contributor.authorBEN AMMAR, Naima
dc.date.accessioned2021-11-18T13:31:53Z
dc.date.available2021-11-18T13:31:53Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractChaque point d'un cours d'eau permet de définir un bassin versant, et les débits observés en ce point sont directement liés aux précipitations tombées sur ce bassin. La simulation hydrologique du bassin versant, décrite comme la transformation de la pluie en débit passe par l'utilisation d'un modèle hydrologique. L'étude des relations entre les précipitations et le ruissellement dans les oueds est un processus d'une importance particulière dans de nombreuses applications dans le domaine de la gestion des ressources en eau. Dans le but de mieux connaître et comprendre l'hydrologie du bassin d’Oued Seybouse (exutoire Guelma), nous avons appliqué un modèle de pluie-débit de réseaux de neurones artificiels. Le modèle PMC crée constitué de trois couches, avec la fonction tansigmoide comme fonction d’activation et pour paramètre d’entrées les précipitations et l’évapotranspirations journalières, a fait preuve d’une efficacité satisfaisante, voir une corrélation supérieure à 80% et un critère de NASH égale à 85.54.en_US
dc.identifier.urihttp://172.16.99.83:4000/handle/123456789/11663
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversité Akli Mohand Oulhadj.Bouiraen_US
dc.subjectbassin versant Sybousse,en_US
dc.subjectmodèle hydrologique; le relation pluie-débit, Oued Seybousseen_US
dc.titleModélisation de la relation pluie-débit par les réseaux neurones artificiels Cas d’affluant du bassin versant de Oued Sybousse Guelmaen_US
dc.typeThesisen_US

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