Modélisation de la relation pluie-débit par NEURO-FLOU -cas du sous bassin versant de l’Oued SYBOUSSE GUELMA, ALGERIE

Abstract

La modélisation pluie-débit est fortement utilisée dans la gestion des risques hydrologiques, la prévision des crues et la gestion des ressources en eau. Cette étude a pour objectif la détermination d’un modèle pluie-débit pour la prévision des débits journaliers basés sur la technique des réseaux neurones flous, cette dernière a été développée et appliquée sur le bassin versant de Guelma situé au Nord-Est de l’Algérie. Due à la non linéarité de la relation pluie-débit, le neuro-flou s’avère une issu d’essor pour le comblement des lacunes. Cette méthode exige le passage par plusieurs étapes, dans un premier temps la caractérisation des paramètres physiques, hydrographiques et hydroclimatiques du bassin versant. Suivi d’une étude hydrologique des données pluviométriques et hydrométriques qui a abouti à une normalisation gaussienne de ces données. Afin des y êtres injectées dans un modèle de type boite noire sous le langage Matlab.