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Universite Laval (2005)

Prévision hydrologique par réseaux de neurones : Cas des bassins semi-arides du fleuve Mouhoun au Burkina Faso

Traore, Serge Modeste Dizoun

Titre : Prévision hydrologique par réseaux de neurones : Cas des bassins semi-arides du fleuve Mouhoun au Burkina Faso

Auteur : Traore, Serge Modeste Dizoun

Université de soutenance : Universite Laval

Grade : Master of Science (MS) 2005

Résumé
Les réseaux de neurones (RN) sont des outils mathématiques utiles à la modélisation de phénomènes complexes non linéaires. Leur potentiel de modélisation dans divers domaines des sciences de l’ingénieur a été prouvé et depuis plus d’une dizaine d’années leurs applications dans le domaine hydrométéorologique ne cessent de croître. Une classe de réseaux appelés perceptrons multicouches (PMC) et un algorithme de mise en oeuvre assez connu appelé algorithme de Levenberg-Marquart utilisant la rétropropagation et la régulation bayesienne, sont abondamment utilisés dans ce domaine. Nous avons alors jugé utile d’utiliser ces outils pour élaborer des modèles prédictifs de débits au pas de temps journalier sur des bassins versants semi-arides du fleuve Mouhoun au Burkina Faso. Une analyse spectrale des séries hydrométriques basée sur une transformée en ondelette est aussi effectuée afin de mieux comprendre le comportement des différents bassins.

Mots clés : Applied sciences, Hydrology, Earth sciences, Civil engineering

Présentation (Amicus)

Page publiée le 8 mars 2015, mise à jour le 7 février 2018