Université d’Antananarivo

Résumé

ce mémoire a pour objectifs de donnée des résultats précis concernant la prévision de débits sauvage d’andekaleka. grace aux réseaux de neurones artificiels qu’on peut trouver des solutions aux alentours de débit. pour cela on utilise la méthode de prévision multi-pas ainsi que le principe comparaison entre l’analyse statistique et le traitement avec r.n.a. c’est dans cette raison qu’on propose une méthode de modélisation de débit sauvage avec tous les paramètres implémenté dans un réseau de neurones. les performances de ces derniers dans une modélisation non linéaires ont été prouvées dans plusieurs domaines scientifiques (biologie, géologie, chimie, physique). de plus, dans ce travail qu’on utilise l’algorithme de la rétropropagation des erreurs avec un réseau à trois couches de neurones. pour prédire donc le débit à un moment donné, on utilise à l’entrée des réseaux des valeurs de débit sauvage. enfin, la structure des réseaux est optimisée pour obtenir une bonne capacité prévisionnelle sur des données