La prévision des apports liquides mensuels par réseaux de neurones artificiels : cas de barrage Beni-Bahdel (W.Telmecen, Algérie)

Abstract

Le présent travail a pour objectif de prévision des apports mensuels du barrage Beni-Bahdel situé au Nord-Ouest Algérien. En utilisant les réseaux neurones artificiels avec le logiciel de programmation RStudio. Le modèle analyse la série chronologique des apports mensuels du septembre 1972 à Aout 2005 pour proposer une estimation qui peut prévoir la quantité d’eau d’apport mensuel futur. Le modèle de prévision peut être utilisé pour la planification et la gestion des ressources en eau des barrages, ce modèle est affecté seulement par les données d'entrée utilisées pour l'apprentissage, pour cela, on calcul les erreurs quadratiques moyennes (RMSE) et le coefficient de corrélation R pour avoir une bonne prévision. Les résultats obtenus sont satisfaisants en terme d’erreur de prévision