Appliquer un modèle hybride intelligent combinant réseaux de neurones artificiels et algorithmes génétiques pour la prévision des débits

Abstract

Les modèles hydrologiques simulent la transformation des précipitations en écoulements au sein des bassins versants naturels. Ils trouvent de nombreuses applications concrètes dans le domaine de la gestion des ressources en eau. Ce travail vise à modéliser ce processus à l'aide d'un réseau de neurones artificiels (RNA) combiné à un algorithme d'optimisation par essaim de particules (PSO), pour une application spécifique au bassin versant de l'oued El Hachem, situé dans la wilaya de Tipaza. Une première partie de cette étude a été consacrée à une synthèse des principes fondamentaux de l'hydrologie. Celle-ci a été suivie par la présentation détaillée des modèles RNA et PSO, ainsi que de leur implémentation sur la zone d'étude. Enfin, l'efficacité du modèle a été évaluée à travers la prévision des débits journaliers, démontrant sa pertinence et sa capacité de généralisation